科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着物联网的快速发展和科技的进步，社会各行业的数据量正以前所未有的速度和规模在增长，如何在海量数据中快速获得有价值的数据也成为企业关注的重点。Spark作为目前最流行的开源大数据处理框架，受底层机制复杂和集群资源的限制，常出现内存不足、任务执行时间长等问题。为此，本文从开发原则、分区和读取数据的格式、集群并行度以及结构化API这4个方面对Spark应用程序性能进行分析和总结，以优化资源配置、提高开发效率。
- 单位
随着物联网的快速发展和科技的进步，社会各行业的数据量正以前所未有的速度和规模在增长，如何在海量数据中快速获得有价值的数据也成为企业关注的重点。Spark作为目前最流行的开源大数据处理框架，受底层机制复杂和集群资源的限制，常出现内存不足、任务执行时间长等问题。为此，本文从开发原则、分区和读取数据的格式、集群并行度以及结构化API这4个方面对Spark应用程序性能进行分析和总结，以优化资源配置、提高开发效率。
