大数据系统-系统优化与算法优化方向_major technical advancements in apache hive

    大数据系统面临的问题一般是有以下几个问题造成的：

1.     数据分布变化产生新的挑战。
2.     计算环境为分布式集群。

    针对系统执行过程中的作业，参考开源系统与研究论文可以看到大家比较关注的一些优化方向：

1. 存储层：

列存储和文件排布：Major Technical Advancements in Apache Hive

压缩：Choosing a Data Compression Format (Cloudera)

Column Order:

2. 作业调度层：

考虑Locality，Straggler，Capacity，Fair等问题演化出的不同作业调度算法。

Delay Scheduling: A Simple Technique for Achieving Locality and Fairness in Cluster Scheduling

3. 执行过程

借鉴编译优化和数据库查询优化技术进行作业优化。

Apache Spark Join guidelines and Performance tuning

4. 开掘硬件性能

Project Tungsten: Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal