为了实现 Spark 与 Alluxio 的性能对接,需要进行以下步骤: 安装Alluxio:首先需要在集群中安装 Alluxio,并配置好相应的参数。 配置Spark:在 Spark 的配置文件中,需要指定 Alluxio 的路径,以便 Spark 能够访问 Alluxio 中的数据。 数据读写:在 Spark 应用程序中,需要使用 Alluxio 的 API 来读写数据。 3. 代码示例 ...
首先,确保 Alluxio 服务正在运行: # 启动 Alluxio ./bin/alluxio start 1. 2. 然后,编写一个 Spark 应用,例如: import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkAlluxioExample { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建 Spark 会话 val spark = SparkSession.builder() .appName("Spa...
spark.driver.extraClassPath /<PATH_TO_ALLUXIO>/client/alluxio-2.2.0-client.jarspark.executor.extraClassPath /<PATH_TO_ALLUXIO>/client/alluxio-2.2.0-client.jar 其实对于spark本身而言,这样子一配置就算是集成alluxio了,因为spark只是计算框架,不需要做存储,从实现上来说也只是作为客户端可以对alluxio读写就...
关注Alluxio微信公众号: Alluxio_China 关于数据本地性的技巧 数据本地性就是尽量将计算移到数据所在的节点上进行,避免数据在网络上的传输。分布式数据并行环境下,数据的本地性非常重要。提高数据本地性能够极大地提升Spark作业的性能。如果需要计算的数据存储在节点本地,那么Spark任务可以直接以内存速度(当配置ramdisk时...
Apache Spark给大数据计算带来了重大革新,将其与Alluxio配合使用时,其效果还将更加出色。Alluxio为Spark提供了可靠的数据共享层,通过Alluxio处理存储,Spark在执行应用程序逻辑时更加得心应手。Bazaarvoice使用Spark和Alluxio构建了实时大数据平台,该平台不仅能够在黑色星期五等高峰事件中处理15亿次页面浏览量,还能对这些数据进...
Alluxio 是一个分布式内存文件系统,它是一个高容错的分布式文件系统,允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享,就像Spark 和 MapReduce 那样。Alluxio 是架构在最底层的分布式文件存储和上层的各种计算框架之间的一种中间件。其主要职责是将那些不需要落地到DFS 里的文件,落地到分布式内存文件系统中,来达到共享内...
4.2 spark with alluxio 5. 第一阶段实验总结 6. IO实验 6.1 任务负载 6.2 从HDFS中读取10G文件 6.3 从HDFS中读取10G文件 7. 进一步尝试 7.1 存储均衡处理 7.2 使用MR JOB统计行数 7.3 使用MR on alluxio统计行数 7.4 总结 1. 介绍 之前我们进行过一次测试,见文章alluxio和spark以及mapreduce性能对比。但是由...
Spark+Alluxio性能调优十大技巧 由于统一访问对象存储(如S3)和HDFS数据的场景的出现和普及,Apache Spark结合Alluxio的大数据栈越来越受欢迎。此外,越来越流行的计算与存储分离的架构导致计算端查询延迟增大。因此,Alluxio常被用作贴近计算端的热数据存储以提高性能。为了能够获得最佳性能,用户需要像使用其他技术栈组合一样遵...
Alluxio提高了Spark的工作效率,使Spark工作更具可预测性,并使多个Spark任务能够共享来自内存的相同数据。 Alluxio 和Spark Cache 在Alluxio内存中存储Spark 数据帧非常简单,只需要将数据帧作为文件保存到Alluxio中。用Spark 数据帧编写API将会使这个过程更简单。数据帧通常用df.write.parquet()写成parquet文件。将parquet...
这个支持才从原码里被移除前，用户可以从Spark外围比如S3把数据加载到Alluxio，使Alluxio和Spark之间可以更好的进行配合。5. 调度系统DAG调度（DAGScheduler）负责创建Job，将DAG中的RDD划分到不同的Stage，给Stage创建对应的Task，抽象成Taskset，并将Taskset批量提交给TaskScheduler。Task调度（TaskScheduler）负责按照FIFO...