7月30日产品直播【EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework】

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: EMR团队探索并开发了SparkSQL Native Codegen框架,为SparkSQL换了引擎,新引擎带来最高4倍性能提升,为EMR再次获取世界第一立下汗马功劳,本次直播将详细介绍Native Codegen框架。

主题:

EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework

时间:

7月30日 周四 19:00

参与直播方式:

扫描下方钉钉二维码进群,届时是直接观看
或届时进入直播间
https://developer.aliyun.com/live/43579

议题简介:

EMR团队探索并开发了SparkSQL Native Codegen框架,为SparkSQL换了引擎,新引擎带来最高4倍性能提升,为EMR再次获取世界第一立下汗马功劳,本次直播将详细介绍Native Codegen框架。

讲师简介:

周克勇,花名一锤,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,大数据领域技术爱好者,对Spark有浓厚兴趣和一定的了解,目前主要专注于EMR产品中开源计算引擎的优化工作。

参考文章

EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework
EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework.png

相关实践学习
基于EMR Serverless StarRocks一键玩转世界杯
基于StarRocks构建极速统一OLAP平台
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
15天前
|
SQL Oracle 数据库
使用访问指导(SQL Access Advisor)优化数据库业务负载
本文介绍了Oracle的SQL访问指导(SQL Access Advisor)的应用场景及其使用方法。访问指导通过分析给定的工作负载,提供索引、物化视图和分区等方面的优化建议,帮助DBA提升数据库性能。具体步骤包括创建访问指导任务、创建工作负载、连接工作负载至访问指导、设置任务参数、运行访问指导、查看和应用优化建议。访问指导不仅针对单条SQL语句,还能综合考虑多条SQL语句的优化效果,为DBA提供全面的决策支持。
44 11
|
2月前
|
SQL 缓存 监控
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
本文详细解析了数据库、缓存、异步处理和Web性能优化四大策略,系统性能优化必知必备,大厂面试高频。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
|
2月前
|
SQL 缓存 数据库
SQL慢查询优化策略
在数据库管理和应用开发中,SQL查询的性能优化至关重要。慢查询优化不仅可以提高应用的响应速度,还能降低服务器负载,提升用户体验。本文将详细介绍针对SQL慢查询的优化策略。
|
2月前
|
SQL 存储 BI
gbase 8a 数据库 SQL合并类优化——不同数据统计周期合并为一条SQL语句
gbase 8a 数据库 SQL合并类优化——不同数据统计周期合并为一条SQL语句
|
2月前
|
SQL 数据库
gbase 8a 数据库 SQL优化案例-关联顺序优化
gbase 8a 数据库 SQL优化案例-关联顺序优化
|
2月前
|
SQL 数据库 UED
SQL性能提升秘籍:5步优化法与10个实战案例
在数据库管理和应用开发中,SQL查询的性能优化至关重要。高效的SQL查询不仅可以提高应用的响应速度,还能降低服务器负载,提升用户体验。本文将分享SQL优化的五大步骤和十个实战案例,帮助构建高效、稳定的数据库应用。
79 3
|
2月前
|
SQL 缓存 监控
SQL性能提升指南:五大优化策略与十个实战案例
在数据库性能优化的世界里,SQL优化是提升查询效率的关键。一个高效的SQL查询可以显著减少数据库的负载,提高应用响应速度,甚至影响整个系统的稳定性和扩展性。本文将介绍SQL优化的五大步骤,并结合十个实战案例,为你提供一份详尽的性能提升指南。
58 0
|
2月前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
156 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
3月前
|
存储 分布式计算 算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
77 0
|
3月前
|
消息中间件 分布式计算 NoSQL
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
53 0