开源大数据平台 E-MapReduce

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阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
EMR AI助手开启公测:用AI重塑大数据运维,更简单、更智能
EMR AI 助手开启公测,通过合理利用 EMR AI 助手的各项功能,可以快速查询资源信息、唤起相关操作、诊断组件异常、获取技术支持等,能帮您提升运维效率和操作体验。
YARN中的CPU资源隔离-CGroups
YARN中集成了CGroups的功能,使得NodeManger可以对container的CPU的资源使用进行控制,比如可以对单个container的CPU使用进行控制,也可以对NodeManger管理的总CPU进行控制。
YARN ResourceManager重启作业保留机制
YARN可以通过相关配置支持ResourceManager重启过程中,不影响正在运行的作业,即重启后,作业还能正常继续运行直到结束
hive在E-MapReduce集群的实践(一)hive异常排查入门
hive是hadoop集群最常用的数据分析工具,只要运行sql就可以分析海量数据。初学者在使用hive时,经常会遇到各种问题,不知道该怎么解决。 本文是hive实践系列的第一篇,以E-MapReduce集群环境为例,介绍常见的hive执行异常,定位和解决方法,以及hive日志查看方法。
SparkSQL自适应执行
阿里云EMR-3.13.0版本的SparkSQL支持自适应执行功能,用来解决Reduce个数的动态调整/数据倾斜/执行计划的动态优化问题。
Adaptive Execution如何让Spark SQL更高效更好用?
本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/adaptive_execution/ 1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性。
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