「大数据架构」Spark 3.0发布，重大变化，性能提升18倍
我们激动地宣布，作为Databricks运行时7.0的一部分，可以在Databricks上使用Apache SparkTM 3.0.0版本。3.0.0版本包含超过3400个补丁，是开源社区做出巨大贡献的顶峰，带来了Python和SQL功能方面的重大进步，并关注于开发和生产的易用性。这些举措反映了该项...
工作经验分享：Spark调优【优化后性能提升1200%】
优化后效果1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑（原始数据达百亿数量级）2.优化后，spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min)3.最终，业务的性能瓶颈存在于ES写入（计算结果，ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb）1. 背景业务数据...
Spark将Hadoop（主要是指MapReduce）的性能提升了一个量级，主要的得益于那两个方面？
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个推技术实践 | Spark性能调优看这篇，性能提升60%↑ 成本降低50%↓
Spark是目前主流的大数据计算引擎，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，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满足UDF、大小表Join、多路输出等多样化的数据计算和处理需求。作为国内专业的数...
问一个问题哈，在spark中默认使用java serialization ,但同时也提供了 kryo 序列化借口，今天测试了一下 两个不同的序列号借口，发现并没有性能提升，我用的sparksql跑的测试，设计多个join操作，input量为270G , 这个为什么对性能没有提升呢？ 有大佬做过这方面的研究吗
问一个问题哈，在spark中默认使用java serialization ,但同时也提供了 kryo 序列化借口，今天测试了一下 两个不同的序列号借口，发现并没有性能提升，我用的sparksql跑的测试，设计多个join操作，input量为270G , 这个为什么对性能没有提升呢？ 有大佬做过这方面...
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