在大多数 React 应用程序中,应用程序需要来自 API 或服务器的数据才能正常运行。也会将数据从应用程序提交到服务器以接收某种响应。有几种方法可以将此数据发送/获取到 API 或服务器,可以使用内置的 API 或外部 npm 包来实现。
代码调优,就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则,包括:RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中,时时刻刻都应该注意以上原则,并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景,灵活地运用到自己的Spark作业中。
如果因为业务需要,一定要使用 shuffle 操作,无法用 map 类的算子来替代,那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
这些开源项目都是优秀的内容管理系统(CMS),它们提供了灵活、易用和可定制的解决方案。无论您是个人还是团队,这些项目都能满足您处理复杂内容时的需求。它们具有强大的功能和丰富的生态系统,并支持多种技术栈和平台。此外,这些项目都拥有庞大而活跃的社区,可以提供帮助和支持。无论您需要构建什么类型的应用程序或网站,这些开源项目都值得一试。
在Shuffle过程,reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取,而是map端写一点数据,reduce端task就会拉取一小部分数据,然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
(2)尽量少对RDD进行算子操作,如果有可能,尽量在一个算子里面实现多个功能;
假设一个团队有一个项目经理和三个程序员,甲方正在疯狂地提各种需求,然后项目经理要做的就是根据每位程序员的专长,将不同的需求分配给不同的程序员来做,但是项目经理自己不会去实现需求,此时我们可以说,项目经理就是一个 Dispatcher。
Spark 性能优化的第一步,就是要在开发 Spark 作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优,就是要让大家了解以下一些 Spark 基本开发原则,包括:RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中,时时刻刻都应该注意以上原则,并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景,灵活地运用到自己的 Spark 作业中。
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享,并给出Spark商业应用实战指导,请持续关注本套博客。版权声明:本套Spark商业应用实战归作者(秦凯新)所有,禁止转载,欢迎学习。
在大数据计算领域,Spark 已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark 的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
前两天和大家分享了一篇关于 Spark Core 数据倾斜调优 相关的文章,今天继续和大家分享一篇关于 Spark 开发调优的文章,干货文章,建议收藏!
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
openGauss实现了向量化执行引擎,达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上,一次处理一批数据,而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化,达到指令级别并行。前期我们介绍了PgSQL Unique算子的实现机制,本文接着介绍openGauss是如何实现Unique算子向量化的。
有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能:
批处理程序的结果 获取运行时 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 添加Source val text = env.fromElements("who's there","I think I hear") 定义算子转换函数 text.flatMap{_.toLowerCase.split("\\w+") filter(_.nonEmpty)} .map((_,1)) .groupBy(0)
今天再来介绍一个小的优化点,是一个通过使用fastutil工具包对数据格式进行优化。首先来明确一个东西,什么是fastutil?
2022年5月20日,Wave Summit 2022深度学习开发者峰会线上成功举办,飞桨深度学习开源框架2.3版本正式发布。
回想我们刚开始编程的时候,我们为了实现一个函数,于是根据这个函数开始设计它的输入输出,输入在写代码时我们一个一个敲入了函数接口中形成一堆参数,输出则放在函数的返回值中。
Spark 官方推荐,Task 数量应该设置为 Spark 作业总 CPU core 数量的 2~3 倍。
openGauss实现了向量化执行引擎,达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上,一次处理一批数据,而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化,达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan,并以btree索引为例。
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。
作者 | Nitesh Kumar 译者 | 张卫滨 策划 | Tina API 对于组织来讲正变得越来越重要,但是,构建安全、可扩展的 API 并非易事。本文从执行环境、API 技术、安全性等角度出发,介绍了如何构建高效、可扩展的 API。 本文最初发表于 Salesforce 站点,经作者 Nitesh Kumar 授权,由 InfoQ 中文站翻译分享。 API 是一个重要的工具,允许合作伙伴、开发人员和其他应用消费我们提供的微服务,与之进行通信,并基于此构建各种各样的功能。 高质量的 AP
本文将利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测;所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上,进行多种边缘检测,然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像,去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断,找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像,再次利用边缘检测,提取车道线信息,然后利用透视变换将视角变成俯视图,其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线,并显示图片和保存成视频!文末附源码。
Web应用在防火墙内部运行,它们通过高带宽、低延迟的局域网访问服务。其他客户端在防火墙之外运行,通过较低带宽、较高延迟的互联网或移动网路访问。
严格的说,梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算,是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度,反映了图像的边缘信息。
本文比较了标准 API 和服务,以通过 Internet 查询数据以进行分析、集成和数据管理。
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库,自从 2013 年发布以来,一直受到前端开发者的喜爱。近日,React 官网改版,包括新版的开发文档等,带来了更全面、更易用、更美观的开发体验。
Flink 的算子函数和spark的大致一样,但是由于其是流处理的模式,所有还要有需要加强理解的地方
《labuladong 的算法小抄》是一个基于 LeetCode 题目的原创文章仓库,总共有 60 多篇文章。该项目旨在传递算法思维,并且通俗易懂,不只是简单的代码堆砌。以下为该项目的核心优势和主要功能:
接着上一篇文章,今天介绍一下通过使用Kryo这个东东来进一步降低网络IO的传输量和内存的占用率。在介绍Kryo之前,接下来我们先来对比一下默认的序列化和Kryo方式的序列化的性能(其实就是序列化后数据的体积)。
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。
导读:发现一篇好文,分享给大家。全文分为四个部分,基本涵盖了所有Spark优化的点,面试和实际工作中必备。全文较长,建议收藏后PC端查看或工作中问题troubleshooting。
LOOKUP 是图数据库 NebulaGraph 的一个查询语句。它依赖索引,可以查询点或者边的信息。在本文,我将着重从源码的角度解析一下 LOOKUP 语句的一生是如何度过的。
累加器(Accumulators)是一个简单的构造器,具有加法操作和获取最终累加结果操作,在作业结束后可以使用。
本文讨论了四种主要的 API 架构风格,比较它们的优缺点,并重点介绍每种情况下最适合的 API 架构风格。
两个单独的应用程序需要中介程序才能相互通信。因此,开发人员经常需要搭建桥梁——也就是应用程序编程接口(API),来允许一个系统访问另一个系统的信息或功能。
在大数据中,Flink任务一般都不是基于Spring框架和Dubbo框架的,但很多业务系统采用Dubbo架构,当需要调用业务系统的接口获取数据时,就出现Flink调用Dubbo的情况了。
微服务架构是一种将应用程序构建为一组小服务的方法,每个服务运行在其自己的进程中,并通过轻量级机制(通常是HTTP资源API)进行通信。这些服务围绕业务能力构建,可以独立部署,由完全自治的团队维护。在我们深入构建微服务的过程之前,了解 GraphQL 在此架构中的作用非常重要。
随着现代应用程序的复杂性和对高效数据传输需求的增加,GraphQL已经成为开发者们在构建API时的一种流行选择。而FastAPI作为一个现代、快速(高性能)的Python web框架,非常适合构建高性能的GraphQL服务。本文将详细介绍如何结合FastAPI和GraphQL来设计一个可扩展的项目架构。
image.png 原文作者:Astasia Myers 原文地址:https://medium.com/memory-leak/5-microservices-trends-to-watch-in-
API(Application Programming Interface)是现代软件的构建块之一,它允许不同的应用程序之间进行通信和协作,进而使得开发者能够创建出更为动态、灵活且具有扩展性的软件。随着互联网技术的不断发展,各种API规范也随之涌现,其中最常见的API风格包括:RESTful API、GraphQL API、RPC API和SOAP API。
Tideways扩展能把每条请求生成详细的执行日志,通过Toolkit对日志分析就能清楚的获取到函数、CPU的调用时长等等
全文以后端开发视角写作,部分涉及到前端开发的介绍可能存在错误或者不准确,欢迎在评论区斧正
GraphQL 是由 Facebook 开发并开源的。提到 GraphQL ,大家自然而然会提起 RESTful api。下面对比一下 RESTful api 和 GraphQL 的优缺点。
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