Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过shuffle,但是有些任务之间还是需要通过shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key。 Spark中需要shuffle输出的map任务会为每个reduce创建对应的bucket,map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去。每个map...
与前两者相比,TDW-Spark在集群为200台时在两个数据集上都获得了较大的性能增长,所消耗时间少于GraphX的一半。当集群规模从200台扩充至600台,TDW-Spark在五百亿节点对数据集上获得加速比218%,在千亿节点上的加速比为280%;当集群规模从200台扩充至1000台时,加速比分别为279%和350%。因此,TDW-Spark不仅在性能上...
淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。将Spark运用于淘宝的推荐相关算法上,同时还利用Graphx解决了许多生产问题,包括以下计算场景:基于度分布的中枢节点发现、基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等。 优酷土豆。优酷土豆在使用Hadoop集...
经过改造和优化的Shark和Spark吸收了TDW平台的功能,如Hive的特有功能:元数据重构,分区优化等,同时可以通过IDE或者洛子调度来直接执行HiveSql查询和定时调度Spark的任务; 与Gaia和TDW的底层存储直接兼容,可以直接安全且高效地使用TDW集群上的数据; 对Spark底层的使用门槛,资源管理与调度,任务监控以及容灾等多个功能进行完...
TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部都包含了一个重要的过程——Shuffle。本文对shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的shuffle过程进行比较,对后续的优化方向进行思考和探索,期待经过我们不断的努力,TDW计算引擎运行地更好。
TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部都包含了一个重要的过程——Shuffle。本文对shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的shuffle过程进行比较,对后续的优化方向进行思考和探索,期待经过我们不断的努力,TDW计算引擎运行地更好。
从TDW-Hive到TDW-SparkSQL ——腾讯TDW数据引擎演进之路 沈洪 Agenda ◼ 腾讯TDW平台的介绍 ◼ SparkSQL的优势与挑战 ◼ TDW-SparkSQL的平台建设 ◼ 上线与效果 ◼ 未来的计划 腾讯TDW大数据平台 数据接入 Lhotse IDE Tesla 数据应用 (任务调度) ( 即席查询 ) (机器学习) 黄金眼 SQL GraphX MLlib ...
从TDW-Hive到TDW-SparkSQL ——腾讯TDW数据引擎演进之路 沈洪 Agenda 腾讯TDW平台的介绍SparkSQL的优势与挑战 TDW-SparkSQL的平台建设 上线与效果未来的计划 腾讯TDW大数据平台 数据接入 Lhotse（任务调度）SQL IDE(即席查询）GraphXSparkMLlib Tesla（机器学习）Mariana（Caffe）Tensorflow 数据应用 ...
2.3.3 Spark程序批量导入数据 通过Spark程序读取TDW的数据,按照业务要求的数据格式调整好之后,通过调用ClickHouse的HTTP接口或者JDBC接口,将数据分批导入,注意需要代码中处理好TDW表中NULL值,不然程序会报错,可以在代码中手动控制数据存储周期。 优点:代码对数据进行处理更加灵活,能手动设置清除历史分区,控制表生命周期,是...
3、与其他大数据平台的比较:相比其他大数据平台,如Hadoop和Spark,TDW在数据存储和管理上具有优势。通过分布式存储架构和多副本存储机制,TDW能够高效存储和管理海量数据,保证数据的高可靠性和高可用性。而其他大数据平台则在数据处理和计算框架上具有优势,适合复杂的计算任务和大规模数据处理。