Tez shuffle
2024-10-31 09:09:59 0 举报AI智能生成
tez shuffle调优
作者其他创作
大纲/内容
中间数据的存储与分发
数据在Tez任务间的传递方式
减少数据传输开销
Tez Shuffle的性能影响
定义与作用
Partitioning策略
Map阶段的数据划分
Sorting与Merging过程
Reduce阶段的数据合并
工作原理
增加或减少Reducer数量
调整Shuffle的并行度
使用高效的Codec
优化数据序列化格式
调整JVM参数
内存管理策略
配置与优化
Tez Shuffle的基本概念
基于Key的哈希值进行分区
Hash Partitioning
基于Key的范围进行分区
Range Partitioning
用户自定义的分区逻辑
Custom Partitioning
数据分区策略
高效的二进制数据格式
Avro序列化
Google的序列化框架
Protobuf序列化
快速且高效的Java序列化库
Kryo序列化
数据序列化与反序列化
自动重试与手动干预
任务失败的重试策略
HDFS上的数据持久化
数据备份与恢复
容错与恢复机制
Tez Shuffle的实现细节
JobTracker与ResourceManager
使用Hadoop的监控工具
收集特定任务的性能指标
自定义Metrics
监控与分析
增加网络带宽或优化网络配置
网络带宽瓶颈
使用SSD或优化磁盘读写策略
磁盘IO瓶颈
增加CPU资源或优化任务调度
CPU资源瓶颈
瓶颈识别与优化
实时风控与交易分析
金融行业的大数据处理
大规模日志数据的实时处理
电商平台的用户行为分析
海量基因数据的并行处理
科研领域的基因组学研究
案例分享与最佳实践
Tez Shuffle的性能调优
Spark Shuffle与Tez Shuffle的对比与借鉴
与Spark等新型计算框架的融合
预测性模型指导任务调度与资源配置
AI与机器学习在Shuffle优化中的应用
技术趋势与创新
构建统一的大数据处理平台
实时流处理与离线批处理的融合
实现Hadoop与其他大数据平台间的数据互通
跨平台的数据交换与共享
应用场景拓展
保护数据传输与存储过程中的数据安全
数据加密与解密技术
确保数据只能被授权用户访问
访问控制与权限管理
安全与隐私保护
Tez Shuffle的未来发展
tez shuffle
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