SparkStreaming 架构 SparkStreaming 是将流处理分成微批处理的作业， 最后的处理引擎是spark job Spark Streaming把实时输入数据流以时间片Δt （如1秒...定时器会不断的把Block数据通会不断的把Block数据通过BlockManager或者WAL进行存储，数据存储之后ReceiverSupervisorlmpl会把存储后的数据的元数据Metadate汇报给...对比Flink和spark streaming的cluster模式可以发现，都是AM里面的组件（Flink是JM,spark streaming是Driver）承载了task的分配和调度，其他 container...承载了任务的执行（Flink是TM，spark streaming是Executor），不同的是spark streaming每个批次都要与driver进行 通信来进行重新调度，这样延迟性远低于Flink...启动程序 env.execute() Flink 优化与调度策略 Flink的每一个Operator称为一个任务， Operator 的每一个实例称为子任务，每一个任务在JVM线程中执行。
分布式计算：如分布式计算任务的调度和执行。 数据库应用：如实时数据库、历史数据库等。 边缘计算：如边缘节点的数据收集和处理。...综上所述，Flink是一个功能强大、灵活多变的流处理框架，适用于多种数据处理场景。随着大数据和实时处理需求的不断增长，Flink的应用前景将更加广阔。 五、批处理和流处理 批处理 1....支持复杂的事件时间处理和窗口操作，适用于需要精确时间控制的场景。 Spark Streaming： 适用于对实时性要求不是极高，但需要处理大规模数据流的场景。...数据集成 支持多种数据源和接收器，如Kafka、JDBC等 同样支持多种数据源，如Kafka、Flume等 生态系统集成 与Flink的其他组件（如Table API、SQL等）紧密集成 与Spark...生态系统的其他组件（如Spark SQL、MLlib）无缝集成 七、flink分层API 1.
译者｜马卓奇 编辑｜Natalie AI 前线导读：下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互，并从这些交互中学习。...一次仿真可能会花掉几毫秒到几分钟的时间，仿真的结果又决定未来仿真的参数。 许多 RL 应用程序，如机器人控制或自主驾驶，需要迅速采取行动，以响应不断变化的环境。...而目前的计算框架或是无法达到普通 RL 应用的延迟要求（MapReduce、Apache Spark、CIEL），或是使用静态计算图（TensorFlow、Naiad、MPI、Canary）。...通过允许本地决策，降低了任务延迟，并且通过减少全局调度器的负担，增加了系统的吞吐量。 自底向上的分布式调度器 性能表现 可扩展性和表现性能 端到端可扩展性。...GCS 的主要优势是增强系统的横向可扩展性。我们可以观察到几乎线性的任务吞吐量增长。
Spark任务调度总览 当Driver起来后，Driver则会根据用户程序逻辑准备任务，并根据Executor资源情况逐步分发任务。在详细阐述任务调度前，首先说明下Spark里的几个概念。...在阐述FAIR调度策略前，先贴一段使用FAIR调度策略的应用程序代码，后面针对该代码逻辑来详细阐述FAIR调度的实现细节。...当不满足Locatity类别会选择等待，直到下一轮调度重复上述流程，如果你比较激进，可以调大每个类别的最大容忍延迟时间，如果不满足Locatity时就会等待多个调度周期，直到满足或者超过延迟时间退化到下一个级别为止...一开始会按照参数spark.dynamicAllocation.initialExecutors设置的初始Executor数申请，然后根据当前积压的Task数量，逐步增长申请的Executor数，如果当前有积压的...结语 本文详细阐述了Spark的任务调度，着重讨论Spark on Yarn的部署调度，剖析了从应用程序提交到运行的全过程。
在ETL方面，更可扩展的引擎，如Spark [57]，被视为首选，因为内置的容错性可以保证长时间运行的作业即使容器崩溃也能完成。使用弹性容量的不断增长趋势需要以更高的频率分配和取消分配容器。...为了避免热点工作节点，调度程序将在必要时回退到其次选工作节点进行缓存，或者直接跳过缓存。提供了各种哈希策略，如简单模块哈希或一致性哈希。相同的逻辑也适用于查询路由。...Presto on Spark架构使用Spark的调度程序、洗牌、资源管理和任务执行替换了Presto内置的这些功能，如图8所示。...本节讨论了对各种此类用例的支持。Handling mutability 图片传统上，数据仓库只支持不可变数据。近年来，我们看到了可变数据支持和版本控制的趋势不断增长。...统一容器调度：Presto on Spark依赖于调度程序来分配容器进行隔离。当前的调度程序类似于开源的Yarn [52]。此外，Meta的流引擎也依赖于自己的调度程序 [32]。
，对数据的占有、控制、挖掘和运用已成为国家间和企业间新的争夺焦点。...它们都采用分布式架构，其处理能力可以随节点数目的增长而扩展，具有良好的伸缩性。...Spark Streaming优势：对复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询以及基于实时数据流的数据处理需求能同时满足；无需维护多套软件；能做到统一协调集群资源；基于Spark便于进行横向扩展，如...不足：增加了数据处理延迟；基于RDD的转换操作表达能力有限；缺乏内存监控信息，调试比较困难。 Storm优势：延时比Spark Streaming更小；发布时间长，更成熟。...交通：通过传感器实时感知车辆、道路的状态,并分析和预测一定范围、一段时间内的道路流量情况,以便有效地进行分流、调度和指挥。 金融：信用卡诈骗、保险诈骗、证券交易诈骗、程序交易等需要实时跟踪发现。
这使得Hadoop能够应对不断增长的数据量和计算需求，提供弹性的资源管理。 容错性：Hadoop具备高度的容错性，能够处理节点故障和数据丢失的情况。...此外，还可以使用Hive的Java API或ODBC/JDBC驱动程序与其他应用程序集成。...它能够适应不断增长的数据量和计算需求，提供弹性的资源管理。 多种数据存储格式：Hive支持多种数据存储格式，包括文本文件、序列文件、Parquet、ORC等。...Spark的设计目标是解决Hadoop MapReduce的一些限制，如高延迟、磁盘读写频繁等，以提供更高的处理速度和灵活性。...扩展性：Spark具有良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少集群的规模和计算能力。它能够适应不断增长的数据量和计算需求，提供弹性的资源管理。
同时，Spark依靠Scala强大的函数式编程Actor通信模式、闭包、容器、泛型，并借助统一资源调度框架，成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据处理框架。...集群规模与Spark性能之间呈正比关系，随着集群中机器数量的增长，Spark的性能也呈线性增长。接下来介绍Spark编程模型。...除此之外，RDD还提供诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作，以支持常见的数据运算。 RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序。...类型的算子不是立刻执行，而是延迟执行。...2.2 Spark程序模型 下面给出一个经典的统计日志中ERROR的例子，以便读者直观理解Spark程序模型。
Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎，它具有高吞吐量和低延迟的性能，有很强容错性，非常适合各类对时间敏感的应用，如金融交易、风险控制、故障检测、电商促销等场景。...流式 然而，数据其实是以流（Stream）的方式源源不断地产生的。...绝大多数情况我们会让程序等待，比如我们会假设数据最晚不会延迟超过10分钟，因此程序会等待10分钟。实现等待也还能接受，但是如果有多个节点在并行处理呢？...Flink的Scala版API与Spark很像，有Spark经验的程序员可以用一个小时的时间熟悉Flink API。...Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎，它具有高吞吐量和低延迟的性能，有很强容错性，非常适合各类对时间敏感的应用，如金融交易、风险控制、故障检测、电商促销等场景。
实时ETL 对事实表的每一条新增记录进行转化计算，同时join维度表来扩充记录字段，将数据清洗的延迟控制在秒以内。...大数据计算 Spark Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 快速 Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，实现批处理和流数据处理的高性能...批处理 Spark的核心提供了分布式任务调度和基本的I/O功能，提供了基本的程序抽象RDD（弹性分布式数据集）。...支持内存和CPU的管理与分配。 资源调度 YARN 调度器可以根据既定策略为应用程序分配资源。...运行各类分布式计算 MapReduce、Spark、Tez、Flink 等分布式计算程序均可以运行在YARN集群中，YARN会为它们提供统一的资源分配及调度。
视频内容 大数据平台概述 随着互联网技术的发展和智能传感设备的普及，我们来到了一个数据爆炸的时代。全球的数据以每年50%的速度在增长，也就是说两年就增长了一倍。...面对如此庞大且随时还在不断增长的海量数据，如何对数据进行有效的存储、管理和分析，是目前大数据所面临的关键性挑战。...Apache Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用户使用Spark，可以构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。...Spark的特点，简单来说就是如闪电般快速。这是因为它在调度上采用了先进的DAG(Directed Acyclic Graph)调度程序，查询上则利用了查询优化器和物理执行引擎等技术。...将流处理技术与批处理技术二者相比较：在数据量上，流处理技术处理的是最近记录的数据，而批处理处理的是所有或大部分的数据；在处理延迟上，批处理通常有着以分钟或者小时为单位的延迟，而流处理技术的延迟通常是以毫秒或者秒为单位的
除此之外，文章还从多个层次对框架进行深入研究，如存储，资源管理，数据处理，查询和机器学习。 使用门槛的降低是互联网上数据最初增长的驱动力。随着智能手机和平板电脑等一系列新设备的出现，这一趋势得以加强。...它可以在内存中只存储一个数据副本，这些数据副本可在所有框架（如Spark，MapReduce等）中使用。此外，它通过依赖于血统关系的重新计算来实现容错功能。...这些批处理被输入到底层的Spark系统中，并且通过与Spark批处理编程范式相同的方式进行处理。这使得实时处理所需的极低延迟和实时集成批处理特性得以实现。...随着数据量呈指数级增长，越来越多的长期研究出现在这个领域，并聚焦于创建低延迟的计算模型。Apache Spark在朝这一方向发展，它致力于利用内存数据结构降低延迟。...随着Hadoop被广泛接受为分布式大数据批处理系统的平台，其他计算模式（如消息传递接口，图形处理，实时流处理，临时和迭代处理等）的需求也不断增长。MapReduce作为一种编程范式，并不支持这些要求。
Spark架构模式 Spark包括集群资源管理器（Cluster Manager）、多个运行作业任务的工作结点（Worker Node）、每个应用的任务控制结点（Driver）和每个工作结点上负责具体任务的执行进程...中的Actor，jobManager会不断接收TaskManager的心跳消息，从而可以获取到有效的TaskManager, JobManager通过调度器在TaskManager中调度Task到空闲的...Task slot（在Flink中，最小的调度单元就是task，对应就是一个线程）在程序运行过程中，task与task之间是可以进行数据传输的。...与 Spark 的 RDD 不同的是，Stream 代表一个数据流而不是静态数据的集合。所以，它包含的数据是随着时间增长而变化的。...其次，Spark是批处理架构，适合基于历史数据的批处理。最好是具有大量迭代计算场景的批处理。 Spark可以支持近实时的流处理，延迟性要求在在数百毫秒到数秒之间。
然而，将云原生基础架构作为统一的基础架构也势必面临着基础平台整合后的兼容性问题，例如：传统大数据任务如何在云原生架构下进行编排和调度、大数据中所提倡的计算数据本地化如何在云原生架构下完美落地等。...之所以添加QueueBinding是为了使得资源队列的定义只专注于资源调度层面工作，而不必去关注和Kubernetes的资源本身关联性，如资源队列和哪个命名空间绑定、资源队列允许提交多少个Pod等。...Controller Manager：新增CRD Queue的控制器和CRD QueueBinding的控制器。 3....除此之外，Transwarp Scheduler将会不断探索一些更High Level的调度策略，如应用感知、负载感知等调度策略，也会积极采纳和吸收社区的意见并将一些通用的设计和实现反馈社区。...云原生的概念已被提出多年，伴随着生态的快速发展，其概念也在不断的被重新定义。星环科技的数据云平台产品TDC在云原生的浪潮中也在不断探索前进，为打造世界级的数据云平台产品而不断前行。
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。...当有多个应用或者多个程序在你的集群中运行时，这就牵涉到如何在集群中给这些Spark App分配资源。 最简单的方式是提供静态资源分配。也即给运行程序分配固定资源，资源数在该程序运行期间都不会有变动。...最后，除了控制cores之外，每个应用程序可以使用spark.executor.memory配置控制其内存使用。...另外每次申请的Executors会基于上次申请的数目以指数的形式增长。比如，应用程序第一轮增加了1个Executor，那么接着会是2,4,8. 指数增长政策的动机是双重的。...Spark的调度程序是完全线程安全的，并支持这种用例来启用提供多个请求的应用程序（例如，多个用户的查询）。 默认情况下，Spark的调度程序以FIFO方式运行作业。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。...：Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。...当执行一个应用时，任务控制节点会向集群管理器（Cluster Manager）申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行任务，运行结束后，执行结果会返回给任务控制节点...Spark三种部署方式 Spark应用程序在集群上部署运行时，可以由不同的组件为其提供资源管理调度服务（资源包括CPU、内存等）。...Spark on Mesos模式中，Spark程序所需要的各种资源，都由Mesos负责调度。
最后介绍了一个利用Spark Streaming进程常驻特点来进行快速调度的特性，巧妙地绕过了MapReduce一级调度时无法规避的overhead和最小时间间隔限制，将调度间隔从10分钟减少到了秒级别...从这些对比中，可以大致得出如下结论：Storm适用于延迟要求高而计算逻辑简单的应用，例如之前春节时大家见到的春运地图；而Spark Streaming更适用于对延迟要求没那么高，但是计算逻辑较复杂，对一致性要求较高的应用...Yarn 虽然Mesos等其他调度工具都可以用来调度管理Spark，但是Yarn无疑是目前最为广泛使用的，某种程度上也算是一种事实标准了。...这种自由度给了刚从Hadoop冗长的计算流程中解放出来的程序员们耳目一新的感觉，但是慢慢地RDD的问题也在不断曝露出来，例如： RDD处理的数据多为非结构化数据，导致中间数据多为各种形式的tuple。...实时计算 Spark Streaming自从被引入到Spark以来，受到的重视和应用日渐增长，但是虽然人们对其应用场景的不断拓展，Spark Streaming也暴露出了一些问题。
评估结果表明，vLLM可以将常用的LLM吞吐量提高了2-4倍 ，在延迟水平上与最先进的系统（如FasterTransformer和Orca）相当，并且在更长序列、更大模型和更复杂的解码算法时，提升更明显...allreduce操作不断同步中间结果。...在每一步中，调度程序首先为批处理中的每个请求准备带有输入token id的消息，以及每个请求的块表； 然后调度程序将该控制消息广播给GPU worker，使用输入token id执行模型；在注意力层，根据控制消息中的块表读取...KV缓存；在执行过程中，将中间结果与all-reduce通信原语同步，而无需调度程序的协调。...评估结果 基础采样 在ShareGPT数据集上，随着请求速率的增加，延迟最初缓慢增加，之后会突然激增，可能是因为当请求速率超过服务系统的容量时，导致队列长度无限增长。
Mapreduce最大的优点是它简单的编程模型，程序猿只需根据该模型框架设计map和reduce函数，剩下的任务，如：分布式存储、节点任务调度、节点通讯、容错处理和故障处理都由mapreudce框架来完成...，程序的设计有很高的扩展性。...Hue：开源的Apache Hadoop UI系统，基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据。...，相当于大数据操作系统，通用性好，生态支持好； Mesos，同YARN类似，偏向于资源的抽象和管理 计算框架 Spark序列，有流计算、图计算、机器学习； Flink，支持计算数据不断变化...开始计算，这里有三种选择，Spark/Storm/Hive，各有优势，相对Hive目前仍使用广泛，该技术出现的较早；Storm专注于流式处理，延迟非常低； Spark最有前景的计算工具；不管用什么，最终都是对数据的清理
背景 随着企业数据规模的不断增长，人工方式分析大数据平台的计算任务、存储和调度性能已经无法满足业务要求。...功能介绍 基于 EMR 的 Spark on YARN，Hive on YARN 和 Hive on Spark 的业务场景，腾讯云EMR智能洞察提供用户同源调度查询洞察结果建议，可结合结果信息实现业务闭环快速优化...如：HiveSQL 执行计划，Spark任务/SparkSQL 指标信息，ImpalaSQL执行Profile，TrinoSQL执行信息，MR/Tez的Counters等信息。 2....例如：识别出 Spark 运行的调度延迟是因存在资源抢占引起的，可以通过调整并发数来优化调度延迟。 Hive on Yarn/Spark 智能洞察 Hive 是一个处理大数据的开源分布式计算系统。...Hive 洞察总览帮助您快速发现查询异常分区情况、调整对比及业务调度执行 ID 维度的资源洞察聚合参数优化建议。
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