【Spark Summit EU 2016】Spark的性能,过去、现在与未来

简介: 本讲义出自Sameer Agarwal在Spark Summit EU 2016上的演讲,他首先从机器的存储、网络以及CPU等硬件的性能发展变化讲起,再谈到软件中Spark IO的优化、数据格式的改进提升,并介绍了Tungsten项目,该项目的目标是大幅度地提升Spark集群的内存和CPU的执行效率,推动Spark的性能最大可能地接近硬件性能的极限。

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data;此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问https://www.aliyun.com/product/odps

本讲义出自Sameer Agarwal在Spark Summit EU 2016上的演讲,他首先从机器的存储、网络以及CPU等硬件的性能发展变化讲起,再谈到软件中Spark IO的优化、数据格式的改进提升,并介绍了Tungsten项目,该项目的目标是大幅度地提升Spark集群的内存和CPU的执行效率,推动Spark的性能最大可能地接近硬件性能的极限。


cae5d95531b6fbf4b2b5c197d1b440aad1dc3b19

e01136160055b69db718c7af68ca0b6207526148

1ec5c6f4cd2ff9694c0a3c945f18d4611e9a33e7

d1e71a9022636e33c26c84999726d22d146f7c1f

66f73fa35ff213a9a1db5f8fac22556f0db37e55

eb25a93b195d46c90f2f1c2aec783cec101b5d87

bdd203009a4c89f659f775eb59db3b408945447a

c7aea88380eaf2e8d14bfbf39dd71cdc29283837

31e4b3a5691896eb4a972f34855c5015e804475e

1187774c893b93338b6f785928d355ae535d5600

7aa65bf945c994b028a4f2efa3438419a9b0b5e7

65283ff5ca15afc11265ee26b4d10a96bb2a3cea

1c19373f98018998d2449e1270659b2766ca8719

7cda2a778ee81cab770a60202dd5255e72ba8609

0c4a2664f58c2c1297367dff48131c3a5ba2857d

057a8fca14efdb8da769c0a5e9246d4b279c6d2e

c7dc94365117701aaef9f0fa9ca8bd1f8e1a38c1

25e314220ea5fc91991f99ccc69a108e98399bbe

d526a173b9531380bac13f8f65e515a2d5bf6275

d06c1d488ce56756054a024d15d10a0b16bef352

54fc39e854a92eee886af21040c870fa97e2adcd

433624243dbba297316ae38e11acceef27cbcac8

c855e122ec5265c5f3df4095ce1232fbce31b166

af9eaa355efc9b6edb8dc2166fc0b60c33efe636

0a3ca2e9d8b4fdd8ab97aed44fb2c62c9cc9be4c

c533159c89e134d4a44c671ee91cc804ed4a1806

2c1976a8a8523bc9e57fa3263bdd0fe30082f832

6f5c905d9c1a17800eb907545488b1e258c018ef

a9192c2d765b55f1f290fbc1a4f3601084ad5061

8a26805a05453e285f22066d190f26ab633dadf0

9ea222dd1b2259aff72eccf2c0a883a46b148c77

85cbb76bafe50edd6685d846bd32d402462ca5b6

07f50e7f2788b12856ae6210db05fedbc6e7b4e1

e444941eccb2af7e663545a93f30698787dfceb8

04842782584505e3070e8bb1c6332d9390dc0e71

3d6efd9b32a3ba336879ceebf2a10b3faa4e407a

8dcf555f8a820adafb785930ef63a090ee7f8102

e9d38d322649b357d34c8433acad689ec0049340

35d034cbb60bed0e6d1ce032c8bef59d390c1c90



相关文章
|
4月前
|
大数据 RDMA
神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决
神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决
52 0
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
「大数据架构」Spark 3.0发布,重大变化,性能提升18倍
「大数据架构」Spark 3.0发布,重大变化,性能提升18倍
|
7月前
|
缓存 分布式计算 监控
Spark RDD操作性能优化技巧
Spark RDD操作性能优化技巧
|
7月前
|
存储 缓存 分布式计算
Spark RDD持久化与缓存:提高性能的关键
Spark RDD持久化与缓存:提高性能的关键
|
7月前
|
分布式计算 Java 调度
Spark中的Shuffle过程是什么?为什么它在性能上很关键?
Spark中的Shuffle过程是什么?为什么它在性能上很关键?
291 0
|
SQL 数据采集 存储
工作经验分享:Spark调优【优化后性能提升1200%】
工作经验分享:Spark调优【优化后性能提升1200%】
1052 1
工作经验分享:Spark调优【优化后性能提升1200%】
|
SQL 分布式计算 Spark
SPARK SQL中 CTE(with表达式)会影响性能么?
SPARK SQL中 CTE(with表达式)会影响性能么?
805 0
SPARK SQL中 CTE(with表达式)会影响性能么?
|
SQL 缓存 分布式计算
Spark性能调优与故障处理
Spark性能调优 Spark数据倾斜 Spark Troubleshooting
537 0