Spark性能优化指南—高级篇

在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用

HiveonSpark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群

spark

大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优。但是

UC2005-Advanced-MySQL-Performance-Optimization高级MySQL性能优化.pdf

分配更多的资源是性能优化调优的王道,就是增加和分配更多的资源,这对于性能和速度上的提升是显而易见的,基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后,进行性

前端性能优化指南

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JQuery性能优化项目实践经验总结，大幅提升jquery性能

HBase Performance Optimization Guide