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1
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t***0
发帖数: 4
1
小弟刚接触大数据不久,最近做了一个项目, 可以让客户自己制定一些规则然后on
demand提交hadoop mapreduce job对自己的数据做analytics。
一般每个job执行时间从几分钟到几十分钟不等,现在大头希望大幅度缩短执行时间,
我们内部有些主意, 比如小的job用uber task, avro代替json, 压缩数据什么的,
准备做些poc。
还有什么其他办法或者替代技术能大幅缩短batchjob执行时间的? 比如spark,对只迭
代一次的运行有没有比hadoop mapreduce快很多
x*******1
发帖数: 28835
2
spark 不是号称比MapR快10000倍。 都cache 内存里面。不用每次I/O写到文件
1
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