简述 Linux系统的ECS实例中如何查看物理CPU和内存信息 前情提示 系统： 一说 Powered By PUSDN - 平行宇宙软件开发者网www.pusdn.com ，转载请标明出处！...，实际不执行 说明： 总核数 = 物理CPU个数 × 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 × 每颗物理CPU的核数 × 超线程数 通过如下命令，可以查看物理CPU和内存相关信息...逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍...在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示 可以看到里面的内容是以 processor...还有另外一种方法是查看siblings和cpu cores的数值是否一致，评判方法如下 如果”siblings”和”cpu cores”一致，则说明不支持超线程，或者超线程未打开。
实时计算在有赞发展 从技术栈的角度，我们的选择和大多数互联网公司一致，从早期的 Storm，到 JStorm， Spark Streaming 和最近兴起的 Flink。...2.1.1 Storm 登场 2014 年初，第一个 Storm 应用在有赞内部开始使用，最初的场景是把实时事件的统计从业务逻辑中解耦出来，Storm 应用通过监听 MySQL 的 binlog 更新事件做实时计算...因为有赞离线计算有大量 Spark 任务的使用经验，Spark Streaming 很自然的成为了第一选择，随着前期业务日志系统和埋点日志系统的实时应用的接入，大量业务方也开始逐渐接入。...主要是记录实时应用的相关信息，并且和业务的接口人做好关联； 提供任务级别的监控，任务故障自动拉起，用户自定义基于延迟 / 吞吐等指标的报警，流量趋势大盘等功能； 做好集群规划，为实时应用构建独立的计算...和 Spark Streaming 对比，选择似乎更难一些。
CarbonData 原理、应用和新规划 华为大数据架构师蔡强在以 CarbonData 为主题的演讲中主要介绍了企业对数据应用的挑战、存储产品的选型决策，并深入讲解了 CarbonData 的原理及应用...，以及对未来的规划等。...准实时查询，提供了 Stream SQL 标准接口，建立临时的 Source 表和 Sink 表。支持类似 Structured Streaming（结构化流）的逻辑语句和调度作业。...Flink 在美团的实践与应用 美团点评数据平台的高级工程师孙梦瑶介绍了美团的实时平台架构及当前痛点，带来了美团如何在 Flink 上的实践以及如何打造实时数据平台，最后介绍了实时指标聚合系统和机器学习平台是如何利用...第一，它采用物理隔离，使得用户在作业运行时和资源上无共享，多用户之间无交叉；二是在业务上实现隔离，使得连接、数据和计算相互独立无干扰；三是沙箱在共享资源池中很难完全防语言、应用、OS 等方面的共计，而且对
测试环境 1.CDP7.1.4 、启用Kerberos、物理机28核(超线程56core) 2.操作步骤 2.1未启用CGroup和验证 前置条件：spark.dynamicAllocation.enabled...使用spark pi 程序测试仅启用1个Vcore用于查看CPU使用率(后续的验证也都使用该用例) spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi...Vcore，但是却没有实际物理cpu资源可调度，从而导致应用慢的情况。 ...理论值应该在40% 3.总结 启用CGroup对CPU的最大使用率进行限制，可以使作业性能可预测(比如预估Spark Streaming 作业中每个executor的Vcore可以处理数据量的大小)...Vcore可以处理数据量的大)，但在集群中运行更多作业时运行速度较慢（可能的风险是例如同样CPU资源分配下Spark Streaming 作业中每个executor的Vcore可以处理数据量的小，导致数据堆积从而导致应用失败
2016引入实时计算引擎，但是主要是用户自建集群，而且引擎也很杂，包括flink，storm，spark streaming。...2017年 有团队提供统一的实时计算引擎，主要是flink 和spark streaming。...自动资源推荐，主要是思路是任务启动时用户给定一个资源，让任务跑起来，通过采集物理资源使用情况，与用户申请的逻辑资源的比对，来计算合理的资源推荐值，下次启动时使用新的资源申请配置。...flink的所有日志采集到es里，提供统一的日志查询界面，方便用户定位问题。同时支持只查看异常日志及通过关键字检索。...血缘关系，实时链路每个应用都会有上游和下游，如果改了某个应用的逻辑，修改的逻辑可能影响该应用的下游，假如没有血缘关系就很难知道去通知谁，只能等待下游使用人员因故障来追溯到你。
后续 Spark 上层的库将全部会用 DataFrame，比如 MLlib、Streaming、Graphx 等。...那么如何使得计算引擎的物理执行速度能达到 hard code 的性能呢？...是把流式计算看成一个一个的离线计算来完成流式计算，提供了一套 Dstream 的流 API，相比于其他的流式计算，Spark Streaming 的优点是容错性和吞吐量上要有优势，关于 Spark Streaming...为了真正将流式计算和离线计算在编程 API 上统一，同时也让 Streaming 作业能够享受 DataFrame/Dataset 上所带来的优势：性能提升和 API 易用，于是提出了 Structured...最后我们只需要基于 DataFrame/Dataset 可以开发离线计算和流式计算的程序，很容易使得 Spark 在 API 跟业界所说的 DataFlow 来统一离线计算和流式计算效果一样。
sum 求和操作；而 Spark Streaming 和 Flink 中都提供封装后的高阶函数，可以直接拿来使用。...容错机制 Storm 通过 ACK 机制实现数据的容错机制，而 Spark Streaming 和 Flink 可以通过 CheckPoint 机制实现容错机制。...状态管理 Storm中没有实现状态管理，Spark Streaming 实现了基于 DStream 的状态管理，而 Trident 和 Flink 实现了基于操作的状态管理。...延时 表示数据处理的延时情况，因此 Storm 和 Flink 接收到一条数据就处理一条数据，其数据处理的延时性是很低的；而 Trident 和 Spark Streaming 都是小型批处理，它们数据处理的延时性相对会偏高...吞吐量 Storm 的吞吐量其实也不低，只是相对于其他几个框架而言较低；Spark Streaming 和 Flink 的吞吐量是比较高的。
原始API要求用户编写一个物理操作视图，而不是逻辑查询，所以每个用户都需要理解增量处理的复杂性。...其他的APIs，例如Spark Streaming和Flink的DataStream API，也基于编写物理操作的DAG，且提供了复杂的选项去维护状态。...相比之下，延迟敏感的应用程序，如高频交易或物理系统控制循环通常运行在单个放大器上，甚至是定制硬件如ASIC和FPGA上。...这个设计意味着Spark SQL中的大多数逻辑和执行的优化能自动的应用到流上。 六.应用程序执行 Structured Streaming的最后一个组成部分是它的执行策略。...本节中，我们将描述引擎如何跟踪状态，然后是两种执行模式：基于细粒度任务的微批以及基于长时操作符的连续处理。然后，我们讨论能够简化Structured Streaming应用程序管理和部署的操作特性。
三列；在内存里的物理结构，也会显式区分列边界。...优化器完成 物理计划的生成与选择：结果是可以直接用于执行的 RDD DAG 逻辑计划、优化的逻辑计划、物理计划、及最后结果 RDD DAG，合并起来就是 IncrementalExecution 将表示计算结果的...操作，引入两个新的物理计划节点 —— StateStoreRestoreExec 和 StateStoreSaveExec 所以 Structured Streaming 在编程模型上暴露给用户的是，...sink 里的计算结果是 exactly-once 的 —— Structured Streaming 终于把过去需要使用者去维护的 sink 去重逻辑接盘过去了！...graph 等应用场景，大大减少使用者需要学习的内容，爽爽地又重新实现了一把当年的 "one stack to rule them all" 的理想。
③ 生成物理执行计划：接下来，Spark SQL 会根据优化后的逻辑执行计划生成物理执行计划（Physical Plan）。...物理执行计划通常是一组 Spark RDD 转换操作，它们对应于逻辑计划中的不同操作。 ...⑥ 合并结果：Spark SQL 将任务的结果合并起来，并返回给用户。 42 如何实现 Spark Streaming 读取Flume 中的数据？ ...然后，Hive 将逻辑执行计划转换为物理执行计划，即一个由 MapReduce 作业组成的 DAG。在这个过程中，Hive 会将一些操作合并起来，以减少数据的传输和存储，从而提高查询性能。 ...然后，Spark 将逻辑执行计划转换为物理执行计划，即一个由 Spark 作业组成的 DAG。在这个过程中，Spark 会利用 Hive 的元数据存储和查询优化功能，来优化 SQL 查询的执行计划。
第 1 章 Explain 查看执行计划 Spark 3.0 大版本发布， Spark SQL 的优化占比将近 50% 。...Spark SQL 取代 Spark Core ，成 为新一代的引擎内核，所有其他子框架如 Mllib 、 Streaming 和 Graph ，都可以共享 Spark SQL...要优化 SparkSQL 应用时，一定是要了解 SparkSQL 执行计划的。...➢ explain(mode="extended") ：展示物理执行计划和逻辑执行计划。...1.3 执行计划处理流程 核心的执行过程一共有 5 个步骤： 这些操作和计划都是 Spark SQL 自动处理的，会生成以下计划： ➢ Unresolved 逻辑执行计划
【请关注一凡sir，更多技术内容可以来我的个人网站】 一、物理备份 物理备份是将数据库的二进制文件直接拷贝到另一个位置，以达到备份数据库的目的。...复制数据库文件（通常是data目录下的文件）到另一个位置。 启动MySQL服务。 物理备份的优点是备份速度快，恢复速度也较快。...但缺点是备份文件较大，不易跨平台，且只能在相同架构的MySQL服务器上恢复。 二、逻辑备份 逻辑备份是将数据库中的数据和结构导出为SQL语句的形式，以文本文件的形式存储备份数据。...逻辑备份的优点是备份文件较小，易于跨平台，且备份文件可以进行修改或筛选数据。缺点是备份和恢复速度较慢。 结论 物理备份和逻辑备份的主要区别在于备份文件的形式和备份恢复的灵活性。...物理备份直接复制数据库的二进制文件，备份文件较大，恢复时只能在相同架构的MySQL服务器上使用；逻辑备份将数据库导出为SQL语句的形式，备份文件较小，恢复时可跨平台使用，也可以进行数据的修改和筛选。
17、关系运算符和逻辑运算符 18、条件运算符和位运算符 19、运算符总结 20、流程控制的引入和if语句介绍 21、Switch多分支结构介绍 22、循环结构 23、方法的定义/调用/重载 24、数组的引入和学习...大数据必学语言Scala 十、Spark 1、框架概述 2、四大特点 3、框架模块初步了解 4、三种常见的运行模式 5、环境搭建本地模式 Local 6、环境搭建集群模式 Standalone 7、应用架构基本了解...8、环境搭建集群模式 Standalone HA 9、Spark On Yarn两种模式总结 10、环境搭建集群模式 Spark on YARN 11、应用开发基于IDEA集成环境 12、Spark...52、Structured Streaming 事件时间窗口分析 53、Structured Streaming Deduplication 54、扩展阅读 SparkSQL底层如何执行 55、Spark...第二个毛病，线性规划 很多人的人生是线性的，他们特别喜欢规划，恨不得一直规划到85岁。 但凡你多了解这个世界，就知道任何细致末节的规划都是没有用的。
Spark Streaming，它可以与自研框架进行整合，降低了运维压力和维护成本； 18 年，用户对云计算的需求越来越多，Storm 和 Spark已经无法很好地满足业务。...第一部分是服务管理，支持了任务生命周期的托管、Flink 和 SQL 作业、Spark Streaming 作业以及引擎多版本的支持； 第二部分是 SQL 的支持，提供了在线 Notebook 编写...，Kafka 发送端会发送超时报警； 第四，下游处理信令数据的时候，Spark Streaming 处理是不稳定的。...架构涉及的组件比较多导致维护的成本比较高；此外，组件职责不清晰，比如 Flume 中存在数据清洗的逻辑；还有 Spark 逻辑和处理逻辑复杂，存在多处 shuffle，处理性能不稳定。...首先是客户端的参数如何优化，尤其是 batch.size、buffer.memory 和 request.time.out 如何调优。
比如spark streaming与kafka早期版本结合，是不支持动态监听新增的topic或者分区的，而企业中kafka的topic新增分区又很常见，这时候为了丰富功能需要改源码，是的spark streaming...一般的计算框架，为了方便使用，都会提供多种计算算子，而且算子又分为lazy形和action形。 对于spark lazy形算子，要理解为啥是懒执行，action算子是如何触发计算的？...step，就是traversal算子里传入的函数对象，代表计算的步骤和逻辑。 TraversalStrategy，类似于spark sql的SparkStrategy，对step算子进行优化。...3.应该如何使用工具方便的阅读源码 idea是一个阅读源码并调试的好工具。 社区版本idea查看继承关系的骚操作 经验篇：Intellij IDEA 看源码必备的技能！...如何在IntelliJ IDEA优雅的查看类继承关系... 高效开发：IntelliJ IDEA天天用，这些Debug技巧你都知道？
从架构和应用角度上看，spark是一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性，通常不会被采用），而不包含任何资源管理和调度相关的实现...Spark on yarn在spark 1.0版本中已经变得比较成熟，但如果运行在线上环境中，仍面临很多挑战。 挑战1： 应用程序日志如何获取？...Spark on yarn提供了应用程序运行的web界面，可以通过这个界面查看spark作业的stage，task等详细信息，但无法获取应用程序的运行日志。...因此，对于想把spark运行在yarn上的公司，第一个需要做的工作可能是为用户提供一个好的日志查看工具，可以查看正在运行的，或者运行完成（成功和失败）的spark作业的，在yarn-client和yarn-cluster...挑战2：如何为spark作业设置资源需求？ YARN允许spark作业为driver和executor设置需要的cpu和内存资源量，但是到底设置多少最为合适，这显然不好确定。
本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。...但是依我说，缺少与Kafka整合，任何实时大数据处理工具都是不完整的，因此我将一个示例Spark Streaming应用程序添加到kafka-storm-starter，并且示范如何从Kafka读取，以及如何写入到...多个不同的Kafka消费者群可以并行的运行：毫无疑问，对同一个Kafka话题，你可以运行多个独立的逻辑消费者应用程序。这里，每个逻辑应用程序都会运行自己的消费者线程，使用一个唯一的消费者群id。...而每个应用程序通常可以使用不同的read parallelisms（见下文）。当在下文我描述不同的方式配置read parallelisms时，我指的是如何完成这些逻辑消费者应用程序中的一个设置。...也就是说，与普通的Spark数据流应用程序一样，在Spark Streaming应用程序中，你将使用相同的工具和模式。
四、Storm中的数据分组和传输 用户可以通过定义分组策略（streaming grouping）来决定数据流如何在不同的spout/bolt的task中进行分发和传输。...Spark Streaming沿用了Spark Core对RDD提供的transformation操作，将所有RDD依次进行转换，应用逻辑分别进行转换处理，进而实现对整个离散流的转换。...图5-3-5展示了Spark Streaming的整体计算框架，一方面在线输入的数据流被按照时间切分为若干小批次数据并被转化成为RDD存储在内存中，另一方面，根据流应用逻辑，也即流处理引用抽象出DAG拓扑...master：是Spark Streaming中流应用的入口。根据应用逻辑产生用于转换RDD的task然后进行调度，并对这些task进行追踪。...（2）建立应用拓扑，进行离散流的转化 离散流的转化即根据相应的应用逻辑指定对应的RDD的转化方式。
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