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Spark为什么要搞GPU

概述 Spark 本身在数据处理流程里占据非常重要的地位,而在人工智能的战场,传统 Spark 能带来什么呢? 在深度学习里,模型训练一般都被 Tensorflow, PyTorch 等深度学习框架占领了

Spark写ES的性能问题分析

概述 参考资料 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/performance.html https://www.elastic.co/blog/why-am-i-seeing-bulk-rejections-in-my-elasticsearch-cluster 摘抄一段官方文档的描述: Write performance A crucial aspect in improving the write performance is to determine the maximum rate of data that Elasticsearch can ingest comfortably. This depends on many variables (data size, hardware, current load, etc..) but a good rule of thumb is for a bulk request to not take longer than

Spark性能调优之Shuffle调优

概述 本文整理自: https://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/5fc4a976a864f33587b094f36b72c7d3.html 正文 Spark 底层 shuffle 的传输方式是使用 netty 传输,netty 在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存

Spark优化

概述 本文转自: https://blog.csdn.net/Winner941112/article/details/82899277 Spark优化(一): 避免重复RDD 通常来说,我们在开发一个 Spark 作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创

Spark中的RPC

概述 本文是转载的: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28893155 Spark 是一个快速的、通用的分布式计算系统,而分布式的特性就意味着,必然存在节点间的通信,本文主要介绍不同的 Spark 组件之间是如何通