Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Alder Lake Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software

皆さん こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 大規模分散処理フレームワークである�Sparkですが、皆さんはSparkの設定を最適化したことはありますか？ Sparkは設定次第でPerformanceが10倍以上改良する可能性があります。 今回はSparkの重要な設定の一部である、executorメモリ、Core数の設定の最適化例を紹介します。 1. Yarnのモード Sparkが主に使っているResource ManagerはYarnなので、今回はYarnで管理する場合の設定を紹介します。 YarnはClient（図1）や  Cluster（図2）の2つのモードがあります。 ClusterモードはSparkのApplication ManagerはMaster Nodeで動作し、ClientモードではApplication ManagerはWorker Nodeで動作します

はじめに 前回は、Spark 2.0の主な変更点としてSpark 1.6よりも性能が向上し、アプリケーションの実装が容易になったことを解説しました。また、その性能検証のシナリオとして、電力消費量データを集計し可視化するケースを想定することを解説しました。今回は、シナリオに基づいた検証を行うための環境（システム構成、パラメータ）とその検証結果を解説します。 システム構成 データ分析システムの概要 データ分析システムは、図1のように管理画面とデータ分析アプリケーション、データ処理基盤の3つから成ります。設備企画担当者は管理画面を介してドリルダウン分析を行います。予めデータ分析アプリケーションで設備の負荷を集計し、その演算処理を実行するのがデータ処理基盤です。本連載で取り上げるデータ処理基盤にはHadoopおよびSparkを導入しています。 ハードウェア構成 データ処理基盤は仮想サーバ3台、物理

2018-03-06 追記: EMRFS S3-optimized Committer が新たにリリース]され，EMR 5.19.0 以降のリリースバージョンで利用可能になりました．また 5.20.0 からはデフォルトの Committer となっています．この　Committer は S3 のマルチパートアップロードを用いることにより，従来の v2 FileOutputCommitter と比べてさらに高速なパフォーマンスを得られるようになっているようです．またマルチパートアップロードを用いることで，従来の v2 の Committer で問題となっていた，テンポラリファイル書き込み & ファイル名リネームに伴う，出力の途中経過が S3 上で見えてしまい，かつジョブが失敗した場合に中途半端な書き込み結果が消されずに残ってしまう，という点も解消されます．全ての結果が書き込まれジョブが成功し

はじめに Sparkの基本的な仕組み データコレクションの操作のためのAPI 1. RDD - ネイティブなオブジェクトのコレクション 2. DataFrame - 基本的な型の値からなるテーブル RDD v.s. DataFrame 3. Dataset - RDDとDataFrameの長所を併せ持つコレクション RDD, DataFrameからDatasetへの書き換え DataFrameからDatasetへ RDDからDatasetへ おわりに はじめに Livesense Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 昨今ではAmazon Elastic Mapreduce (EMR)などのマネージドサービスの登場により、分散データ処理基盤を構築・運用するハードルは劇的に下がっています。 ソフトウェアの選択肢も広がり、特にApache Sparkはオンメモリ処理を

AWSのEMRを利用して、Apach Spark環境を作成してみます。EMRのバージョンは、5.14.0です。 EC2キーペアの用意 EMRで作成されたEC2で利用する、EC2キーペアを用意しておきます。 EMRでクラスタ作成 advanced optionsを選択 AWSコンソールのEMRコンソールに移動して、 Create cluster をクリック。 クラスタ作成画面にて、 Go to advanced options をクリック。 EMRで作成するソフトウェア環境の定義 Software Configuration で、HadoopとSparkを選択。 今回はPython3系にてPySparkを起動させたいため、software settingsにて、以下のjsonを入力しています。 [ { "Classification": "spark-env", "Configuration

ktr89.hateblo.jp に関連して、サーバーレスでビッグデータ処理しているような事例を調べたら、他にも論文が出てきたので読んでみました。 Hadoopクラスターを自前で用意する時代は終わりを迎えていて、AWS LambdaやGoogle Cloud FunctionなどのFunction as a Serviceでビッグデータ処理をするような事例も近いうちに出てくるかもしれません。 arxiv.org Author AuthorのYoungbin KimはLinkedInによるとカナダのWaterloo大学のTeaching Assistantの方のようです。 共著のJimmy Linはhttps://cs.uwaterloo.ca/~jimmylin/によるとWaterloo大学の教授のようです。 彼らの課題感 Ecri Jonas et al.「Occupy the Clou