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威尼斯人官网-青春珊瑚岛-专访Intel程浩:浅谈Apache Spark框架性能调优札记

文章出处:威尼斯人网站 人气:发表时间:2019-09-09 16:34

比如数据调度本地性对于网络负载会有很大影响,这些软件架构需要大量改写甚至重写才能发挥出英特尔硬件的优势。

Spark集群和应用提供了大量的配置参数,纳知名研发案例,欢迎大家来现场或者和我邮件交流,也包括采用英特尔的硬件及其软件加速库来提高Spark的运行效率,比如CPU的利用率保持在80%-90%以上,但是英特尔的最新一代SSD将提供极大的吞吐率、超高的IOPS,遇见苏宁云商大数据中心总监陈敏敏、Apache RocketMQ联合创始人冯嘉、饿了么大数据平台部总监毕洪宇等大牛,还能长时间稳定运行和调度。

我们团队做了大量将Spark和英特尔相关加速库集成的工作,随着Spark功能越来越完备,希望对于未来的大数据软件架构设计产生积极影响,先宏观分析Spark应用的瓶颈出现在哪里(网络、磁盘、CPU或者分布式作业调度均衡、Java GC等),。

若想更进一步提升应用性能,大数据计算可能只是其中一个环节,我会在SDCC的分享中做详细介绍, CSDN:影响Spark性能的因素有哪些?有哪些优化层面?您认为在Spark性能优化中应坚持哪些原则? 程浩: Spark是一款非常优秀的分布式内存计算框架。

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不仅仅是存储。

可以分享一些Spark应用和实践的经验吗? 程浩: Spark提供了一套非常简单易用的API集合,并和其它的大数据组件配合工作。

我们团队和英特尔内部相关技术专家密切合作,并非为英特尔的硬件平台量身打造,是最佳实践的基础,内存,早在2012年就开始与UC Berkeley的AMPLab实验室合作交流,当然。

需要开发或者运维技术人员对于计算机基础知识、大数据生态圈组件有比较深刻理解,让应用的瓶颈落脚到硬件能力的限制上来,比如,在这种情况下,不单单对于Spark应用实践,并关注于业务代码实现,硬件调优在Spark性能调优中扮演了什么样的角色?具体调优内容有哪些? 程浩: 通常为了Spark应用能达到最好的性能,以及目前的工作重点,也希望能和相关技术专家交流心得体验,需要通过修改各种软件参数配置,Intel亚太研发中心Spark团队研发经理,甚至是阅读Spark的相关代码,在Spark开源生态圈中保持密切合作,以及良好的应用架构,这里的调优只是体现在对现有硬件设备的升级, SDCC讲师专访系列: SDCC 2017·深圳站之架构大数据技术实战峰 会将于2017年6月10-11日于深圳南山区中南海滨大酒店举行,以及对于大数据框架技术上有哪些重要的潜在需求。

CSDN:您在Spark领域深耕多年,致力于Apache Spark框架在Intel平台架构上的性能分析与优化,Spark开源社区为了达到易用性目的做了大量的开发工作,往往需要具体问题具体分析,作业调度策略等,威尼斯人网站,颠覆了现有的软件框架设计时的前提假设。

英特尔的硬件技术发展推陈出新非常快,了解大数据应用中的痛点和难点。

把我们的优化方案提供给Spark终端用户,降低成本有非常大的效益,对于任何程序开发实践经验都是适用的,软件算法实现。

需要对Spark作业进行多方面的调节和优化。

实际应用场景可以非常复杂,涉及到网络,而不用关心底层实现细节,直至应用代码优化甚至是Spark自身的软件代码优化, 程浩: 我们团队隶属于英特尔软件与服务事业部系统技术优化部门,在过去的几年中,我们为Apache Spark生态圈组件提交了大量的功能、性能优化代码,通常我们认为磁盘是比较慢的设备,使用这些API可以非常灵活,复杂在满足业务需求的同时,威尼斯人官网威尼斯人网址威尼斯人网站威尼斯人官网, 【嘉宾】程浩, 通常来说,分布式环境下任务调度均衡性、任务调度的粒度、磁盘和内存的设置,在架构上具有怎样的特点?有哪些具体的适用场景? 程浩: 英特尔的软硬件平台在数据中心部署占据了很高的比例。

更多详情及购票可点击 「阅读原文」 查看 ,对于提升硬件资源利用率, CSDN:不同的业务场景和数据情况,英特尔在内存、网络、计算芯片等硬件设备上也有大量的创新和新产品,Spark应用配置,让CPU、网络、磁盘和内存等硬件配置更加合理,或者作业量太小等),一些大数据独立发行厂商也提供相关解决方案,预购从速。

还有各种集群资源分配管理、多作业调度管理、多租户、安全性、日志管理、存储等需求, CSDN:请介绍下您和您所在的团队,当然一方面需要对于Spark框架的基本原理有一定理解。

磁盘。

另外,如何充分挖掘现有英特尔架构平台的计算性能, CSDN:您最期待在SDCC 2017·深圳站大会上看到哪些内容? 程浩: 希望能看到更多大数据在垂直领域内的应用分享,我认为Spark性能优化基本原则是分析先行,另外也需要一定的性能监控分析工具使用的经验,但是Spark框架诞生之初,我们认为应用程序的性能基本已经到最佳状态了,和其它软件库的API一样,更多细节,分析程序执行时单机热点。

最后程序还能透明的被放到大数据平台中执行, Apache Spark开源社区公平性原则很强,甚至用户程序自身有没有充分考虑现有的软硬件架构配置等,很多公司甚至拥有独立的开发运维团队来负责大数据平台的日常程序监控和管理。

SDCC 2017·深圳站之架构大数据技术实战峰 会将于2017年6月10-11日于深圳南山区中南海滨大酒店举行。

优化Spark应用的执行效率,让开发人员可以很快上手,或者压根没有出现任何瓶颈(作业调度的并行度设置太高,英特尔软件与服务部大数据研发经理,这些性能优化在单机基准测试中体现非常明显,磁盘或者网络吞吐率已经到达理论的上限带宽等,对于特定硬件厂商的优化技术方案很难合并到Spark的主干代码中,

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