1.当反复使用某些RDD时建议使用persist(缓存级别)(采用默认缓存级别时为cache())来对数据进行缓存. 2.如果某个步骤的RDD计算特别耗时或经历很多步骤的计算,当重新计算时代价特别大,此时应考虑使用checkpoint,对DAG做检查点,将中间结果保存到高可用(一般是HDFS)的地方.…

为了增强容错性和高可用,避免上游RDD被重复计算的大量时间开销,Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制,主要有三个概念:Cache.Persist.Checkout. 1.存储级别介绍(StorageLevel) 存储级别以一个枚举类StorageLevel定义,分为以下12种: StorageLevel枚举类存储级别 存储级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 NONE 否 否 否 否 不使用任何存储 DISK_ONLY 低 高 否 是 只存在磁盘上…

checkpoint checkpoint(检查点)是Spark为了避免长链路,大计算量的Rdd不可用时,需要长时间恢复而引入的.主要就是将通过大量计算而获得的这类Rdd的数据直接持久化到外部可靠的存储体系中(一般为hdfs文件).在以后再需要从这个Rdd获取数据时,直接从检查点获取数据从而避免了从头重新计算Rdd的数据. 生成checkpoint checkpoint是在job执行结束后再启动专门的checkpoint job生成的(完成job的action方法之后),也就是说需要checkp…

http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/41378.pdf   为什么要做MillWheel? 因为当前的其他的流式系统,无法同时满足 fault tolerance, versatility, and scalability 的需求. Spark Streaming [34] and Sonora [32] do excellent jobs of efficient c…

本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1.  Trandformation      对数据状态的转换,即所谓算子的转换 2.  Action    触发作业,即所谓得结果的 3.  Contoller  对性能.效率和容错方面的支持,如cache.persist.checkpoint Contoller包括cache.persist.checkpoint. /…

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma…

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…

A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous stream of data.Dstream本质就是离散化的stream,将stream离散化成一组RDD的list,所以基本的操作仍然是以RDD为基础下面看到DStream的基本定义,对于普通的…

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第7期互动问答分享] Q1:Spark中的RDD到底是什么? RDD是Spark的核心抽象,可以把RDD看做“分布式函数编程语言”. RDD有以下核心特征: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDD…

整个Spark框架都是基于RDD算子来进行计算的. What is RDD? Resilient Distributed Dataset(RDD),分布式弹性数据集,是Spark上的一个核心抽象 表示用于并行计算的,不可修改的,对数据集合进行分片的数据结构 简单地,可以将RDD看成是Spark平台上的通用货币 在Spark上,针对各种各样的计算场景存在着各种各种的RDD,这些RDD拥有一些共同的操作,例如map,filter,persist等,就好像RDDs都是一个总RDD的子类一样,拥有所有R…