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SparkConf加载与SparkContext创建（源码阅读二）

spark 存储 apache 缓存

　　1、下面，开始创建BroadcastManager,就是传说中的广播变量管理器。BroadcastManager用于将配置信息和序列化后的RDD、Job以及ShuffleDependency等信息在本地存储。紧接着blockManager的创建后创建。如下：

2018-09-06

4020

Spark Shuffle数据处理过程与部分调优（源码阅读七）

mapreduce 缓存 hadoop spark

　　shuffle。。。相当重要，为什么咩，因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。

2018-09-06

7400

HBase体系结构

hbase zookeeper 缓存

HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构，它由HRegion服务器(HRegion Service)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。Hbase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器，而Hbase中所有的服务器是通过Zookeeper来进行协调，并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误的。

2018-09-06

8730

JAVA 几种引用类型学习

java jdk 缓存

1、对象的强、软、弱和虚引用在JDK 1.2以前的版本中，若一个对象不被任何变量引用，那么程序就无法再使用这个对象。也就是说，只有对象处于可触及（reachable）状态，程序才能使用它。从JDK 1.2版本开始，把对象的引用分为4种级别，从而使程序能更加灵活地控制对象的生命周期。这4种级别由高到低依次为：强引用、软引用、弱引用和虚引用。

2018-09-06

8760

Spark配置参数调优

spark java 缓存

在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个execute的内存数及核数。

2018-09-06

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