场景:对2千万个数据,修改他们的名字加上后缀“生日”。 普通sql: 优化sql: http://blog.csdn.net/dba_waterbin/article/details/8581448 ...
第一章Spark性能调优 . 常规性能调优 . . 常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单 所示: 代码清单 标准Spark提交脚本 usr ...
2019-02-25 11:58 0 880 推荐指数:
场景:对2千万个数据,修改他们的名字加上后缀“生日”。 普通sql: 优化sql: http://blog.csdn.net/dba_waterbin/article/details/8581448 ...
众所周知,Sqlite是一个轻量级的数据库,仅仅需要一个exe文件就能运行起来。在处理本地数据上,我比较喜欢选择使用它,不仅是因为他与sql server有着比较相近的语法,还因为它不需要安装,仅需要通过命令行就能启动了,而且他在处理大数据时,性能比sql server好很多,好吧这里不继续 ...
大数据分页实现与性能优化 摘要:Web 应用程序中经常使用数据分页技术,该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案,本文通过实际项目的测试,对多种数据分页方案深入分析和比较,找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想,将整个待查 ...
摘要:Web 应用程序中经常使用数据分页技术,该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案,本文通过实际项目的测试,对多种数据分页方案深入分析和比较,找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想,将整个待查询记录分为2部分,使扫描 ...
在上一篇文章中,我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡,今天要讲的是更为重点的容错处理,这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。 Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景: 机器学习,数据挖掘,图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数 ...
大数据处理肯定是分布式的了,那就面临着几个核心问题:可扩展性,负载均衡,容错处理。Spark是如何处理这些问题的呢?接着上一篇的“动手写WordCount”,今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法。 请各位看官,带着分布式的问题往下看。 分布式架构 ...
1.摘要 如果要将企业应用系统按照技术或数据按时间进行划分的话,那么可以以2008年Google推出的分布式文件系统DFS为一个划分标准,2008年之前,由于通信信息技术的弊端,还属于PC互联网时代,整个互联网产生的数据和现在相比只是量级分之一,所以基本上是传统的企业应用系统,将数据存储 ...
=truecachePrepStmts=true 参数说明: 1)useCompression=true,压缩数据传输, ...