spark持久化:cache .persist.checkpoint 一.cache持久化 cache实际上是persist的一种简化方式,是一种懒执行的,执行action类算子才会触发,cahce后返回值要赋值给一个变量,下一个job直接基于变量进行操作. cache操作: public class Persist_Cache { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf() .setMast…

spark持久化策略_缓存优化persist.cache都是持久化到内存缓存策略 StorageLevel_useDisk:是否使用磁盘_useMemory:是否使用内存_useOffHeap:不用堆内存,找tackyon_deserialized:不序列化(序列化可理解为压缩,节省内存磁盘空间,但是消耗CPU)_replication:副本数量 默认1份 默认持久化:只持久化到内存.MEMORY_ONLY:有多少存多少,没存进来的重新算只存入内存,假设RDD1的数据为1T,内存大小为512G,…

spark的持久化机制做的相对隐晦一些,没有一个显示的调用入口. 首先通过rdd.persist(newLevel: StorageLevel)对此rdd的StorageLevel进行赋值,同checkpoint一样,本身没有进行之久化操作.真正进行持久化操作实在之后的第一个action 中通过iterator方法进行调用: final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = { if (storag…

原文链接http://www.sxt.cn/info-2730-u-756.html 目录 Spark开发指南 简介 接入Spark Java 初始化Spark Java 弹性分布式数据集 并行集合 外部数据集 RDD操作 基本操作 传递Functions到Spark Wroking with Key-Value Pairs使用键/值对工作 转换 动作 RDD持久化 存储级别的选择 移除数据 共享变量 Spark开发指南 简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…

Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD).RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.RDD基础 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD…

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数…

为了避免多次计算同一个RDD(如上面的同一result RDD就调用了两次Action操作),可以让Spark对数据进行持久化.当我们让Spark持久化存储一个RDD时,计算出RDD的节点会分别保存它们所求出的分区数据.如果一个有持久化数据的节点发生故障,Spark会在需要用到缓存的数据时重算丢失的数据分区. Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用…

Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.在速度方面,Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark 依然比MapReduce 更加高效. 总的来说,Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理.迭代算法.交互式查询.流处理.通过在一个统一的框架…