因为看到我参考的Hadoop/spark集群搭建的文档中的都没有对 /spark-default.conf 的配置 合理地对 /spark-default.conf  进行配置,能够提高执行效率 --------------------------------------------------------------------------------------- 先cp复制模板文件 然后添加配置信息 spark.master spark://master:7077 spark.defaul

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行

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Tomcat6 一些调优设置内存和连接数 博客分类: java TomcatJVMLinux应用服务器网络应用  公司的一个服务器使用Tomcat6默认配置,在后台一阵全点击服务器就报废了,查了一下就要是PERMSIZE默认值过小造成(16-64) TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh 添加一行:JAVA_OPTS=" -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m" 问题解决(可能为调用JAR包过多原因)下面是网上看到一些设置 JAVA_

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一:Tungsten中到底什么是Page? 1. 在Spark其实不存在Page这个类的.Page是一种数据结构(类似于Stack,List等),从OS层面上讲,Page代表了一个内存块,在Page里面可以存放数据,在OS中会存放很多不同的Page,当要获得数据的时候首先要定位具体是哪个Page中的数据,找到该Page之后从Page中根据特定的规则(例如说数据的offset和length)取出数据. 到底什么是Spark中的Page呢? 在阅读源码的时候,细致研究MemoryBlock.Java

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