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      內(nèi)存與文件共享機制的Spark I/O性能優(yōu)化

      2018-02-09 | rar | 1.32 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　在目前的大數(shù)據(jù)時代，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘所需面對的數(shù)據(jù)量越來越大，甚至達到了PB級。傳統(tǒng)單機平臺的性能無法滿足現(xiàn)今大數(shù)據(jù)處理的要求，閉源的分布式平臺價格高昂，難以廣泛應(yīng)用，而以Hadoop為代表的開源分布式平臺成為了主流選擇。Hadoop平臺是2005年加入Apache軟件基金會旗下的一個分布式平臺，它集成了Map/Reduce分布式計算模式，類似于Google File System的分布式存儲結(jié)構(gòu)。但在Hadoop平臺設(shè)計中，其計算過程大量依賴磁盤，因為磁盤I/O延遲和任務(wù)調(diào)度方法使其計算性能不高。如今，對Hadoop平臺的研究主要集中在Hadoop的優(yōu)化與應(yīng)用方向，包括HDFS存儲平臺的性能研究、MapReduce計算框架的參數(shù)調(diào)整及調(diào)度算法優(yōu)化。

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