Apache Spark优化与最佳实践指南

阿里云ML与Spark MLlib的最佳实践，展示了如何在现实应用中有效利用这些技术。

AEL Spark 引擎的最佳实践指南，讲得挺细。配合 Pentaho Data Integration（PDI）用，还能跑在 Spark 上，挺适合搞大数据的你。如果你用过 Kettle，对 ETL 流程比较熟，文档里那套并行和案例会让你豁然开朗。像是统计 WordCount 那段，就挺直观，帮你理解怎么在 YARN 和 HDFS 上扩展能力。PDI 怎么配、AEL 怎么装、Spark 怎么接，全都有，而且步骤蛮清晰。想试试从传统 Kettle 切 Spark？这份文档你得好好看看。

压缩算法的调优一直是性能控绕不开的话题。Spark 里的压缩编解码，如果用得巧，不仅能减小存储，还能让速度快不少。这次 Intel 的大数据团队干脆上了自家招牌：ISA-L、LZ4-IPP、ZLIB-IPP还有ZSTD这些专为 IA 架构优化的利器，拿来就能用，效率还挺高。 拿TPC-DS和HiBench做了基准测试，数据一跑就能看出差别。像iGZIP在大文件场景下压缩率和解压速度都比较理想，ZSTD也蛮适合需要高压缩率的情况。嗯，测试方式也挺实在，不搞玄学，跑的就是常用场景。 还有个细节，别小看这些“硬件加持”的算法，多人以为是服务器专属，其实普通 PC 上也能跑出效果。关键是要在Spark

专为大数据设计的Spark安装文档，真的是前端、后端都该了解一下的资源。内存计算的高效率，加上和 Hadoop 家族的良好兼容，让你在跑算法时事半功倍。之前用 MapReduce 做机器学习？多半感觉慢得像蜗牛，换成 Spark 之后，嗯，爽多了。Apache Spark最的地方就是中间结果能放内存里，这一点对迭代任务太友好了，比如聚类、推荐系统那种。部署起来也不复杂，只要你搞过 Hadoop，基本不太用重新学流程。要是你还没碰过 Spark，强烈建议从这篇文档开始，内容挺清楚，思路也比较顺，搭环境、跑任务、调性能，都有提到。再说了，现在谁不做点数据啊？你如果想深入了解，还可以看看下面这些相关

Spark开发压缩包是专为Linux系统设计的，用于在该操作系统上搭建Spark开发环境。Spark是一种流行的开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用性而受到广泛关注。它主要用于批处理、交互式查询（通过Spark SQL）、实时流处理（通过Spark Streaming）以及机器学习（通过MLlib库）等任务。在Linux系统上安装Spark，首先需要下载对应的压缩包，即\"spark-2.3.1-bin-hadoop2.7\"。这个版本的Spark是2.3.1，它与Hadoop 2.7版本兼容，这意味着它可以很好地运行在使用Hadoop 2.7版本的集群上，或者可以与该版本的Hadoop进

性能优化 PostgreSQL 10 引入了并行查询功能，在多核CPU上执行查询时，处理速度显著提升。合理配置索引、维护统计信息以及优化查询计划是提高查询效率的关键。 分区表管理 分区表功能得到增强，支持范围和列表分区，适合大型数据集的管理。通过将大表分成多个部分，既简化了管理又优化了性能。 逻辑复制 逻辑复制允许数据在不同数据库之间自由复制，支持解耦数据分发，非常适合备份与故障恢复场景。 监控与诊断工具 利用pg_statements扩展，管理员可以监控查询性能并发现瓶颈。通过分析执行时间和内存使用情况，及时优化数据库性能。 安全性管理 PostgreSQL 10 提供了多种安全机制，包括角

本培训课件主要讲解数据库优化的相关技巧，帮助大家提高数据库性能。内容包括查询优化、索引优化、数据存储优化等方面，确保在高并发、高负载的情况下，数据库能保持良好的响应速度和稳定性。通过本课程，学员将掌握数据库优化的核心方法，提升工作效率和技术水平。

Zabbix监控MySQL配置攻略，十分出色，非常适合参考和配置。

在大规模、复杂应用中，减少trigger的使用是一种合理的策略。尽管trigger提供了便利，但过多使用可能限制应用的灵活性并影响性能。对于复杂业务逻辑，推荐通过procedure或function来实现，而不是直接在trigger中执行。