暂无搜索历史
通常为提高数据处理的效率,计算引擎要实现谓词的下推,而存储引擎可以根据下推的过滤条件尽可能的跳过无关数据或文件。不管是Hudi、Iceberg还是Delta都实...
刚刚结束的Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。
Iceberg项目2017年由Netflix发起, 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan B...
Spark 3.2为spark shuffle带来了重大的改变,其中新增了push-based shuffle机制。但其实在push-based shuffle...
在讨论external shuffle service的具体实现之前,我们先来回顾下spark shuffle的大概过程。
在Spark3.2中引入了领英设计的一种新的shuffle方案,今天我们先来了解下其大致的设计原理,之后会再分析其具体的代码实现。
在Spark中shuffleWriter有三种实现,分别是bypassMergeSortShuffleWriter, UnsafeShuffleWriter和S...
Unsafe Shuffle的实现在一定程度上是Tungsten内存管理优化的的主要应用场景。其实现过程实际上和SortShuffleWriter是类似的,但...
之前我们已经了解了shuffle writer的详细过程,那么生成文件后会发生什么呢?以及它们是如何被读取呢?读取是内存的操作吗?这些问题也随之产生,那么今天...
在说UnsafeShuffleWriter 前,需要先细谈下Tungsten对内存管理的优化。当然这里就不展开讲了以防内容过于冗长。
SortShuffleWriter 是最基础的ShuffleWriter, 当其他几个ShuffleWriter不满足条件,或存在mapSide的聚合时只能选择...
BypassMergeSortShuffleWriter 就如其名,旁支的sort-baesd Shuffle, 他是采用Hash-style实现的Sort b...
一提到shuffle, 我们犹如“谈虎色变”。shuffle是大数据中的性能杀手,其来源于大数据中的元老级的组件Hadoop。
通信是分布式程序的血液和神经,就好比大脑发出的执行需要通过神经和需要才能传递到手脚进行执行。可见好的通信能力是分布式系统的重重之中。
在spark分布式程序中,sparkConf 主要起着Spark程序进行资源配置,性能调优,功能开关,参数传递的能力。在Spark的Driver和Executo...
rdd是一个粗粒度的数据生成方式和流转迭代计算方式的描述。它可以通过稳定的存储器或者从其他RDD生成,它并不需要急着进行转换,只需要在特定的rdd进行一次性的数...
树的遍历顺序是依赖于 根 节点的位置,前序遍历的顺序为 根左右,中序遍历的顺序为 左根右,后序遍历的顺序为 左右根。除此以外还存在层次遍历。
Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架,通过流来模拟批,Spark属于批处理框架,通过批来模拟流。其分别属于Lambda...
从源码可以看出saveAsHadoopFile的输入参数有path, key类型,value类型, 输出格式类型,hadoop配置,压缩类型。将输入的参数配置到...
action算子都是直接调用sc.runJob(this, func _), 在调用时将func传给分区执行,并在调用后,在Driver端对数据在执行自定义的函...
暂未填写公司和职称
暂未填写个人网址