032 Spark容错特性

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1.spark容错主要分为两个方面其一是集群再者为spark的应用程序. 2.Driver 重要补充: driver宕机: Spark On Yarn:总之,要重启 client:只能重启job cluster:类似于MR的ApplicationMaster Spark On Standalone:不太一样 client:只能重启 cluster:如果没给下面的参数,就需要重启 --supervise:当driver执行失败的时候,会自动重启 3.Executor 4.Task 5.在程序中…

RDD之七：Spark容错机制

引入一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息…

【Spark】Spark容错机制

引入一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.可是,假设更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此.RDD仅仅支持粗粒度转换,即仅仅记录单个块上运行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建…

大数据入门第二十二天——spark（二）RDD算子（2）与spark其它特性

一.JdbcRDD与关系型数据库交互虽然略显鸡肋,但这里还是记录一下(点开JdbcRDD可以看到限制比较死,基本是鸡肋.但好在我们可以通过自定义的JdbcRDD来帮助我们完成与关系型数据库的交互.这点和Hadoop需要借助sqoop等工具进行是有优势的!) 给出一个demo的参考链接:https://www.2cto.com/database/201705/635388.html 二.RDD依赖关系 1.窄依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partitio…

Spark Streaming 的容错

Spark Streaming 为了实现容错特性,接收到的数据需要在集群的多个Worker 节点上的 executors 之间保存副本(默认2份).当故障发生时,有两种数据需要恢复: 1. 已接收并且有副本的数据.当只有一台worker 发生故障时,这些数据不会丢失 2. 已接收但还没有副本的数据.只能从数据源重新获取我们需要考虑两种发生故障的情况: 1. Worker 节点故障.如果receiver 运行在发生故障的worker 上,缓存的数据将丢失. 2. Driver 发生故障.很显然…

Spark Streaming高级特性在NDCG计算实践

从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展, 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路,其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架.为进一步了解spark streaming的相关内容,飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师-王富平,在线上直播中,王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享. 以下是本次直播的主要内容: 一.Spark Streaming简介…

3.spark streaming Job 架构和容错解析

一.Spark streaming Job 架构 SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用. Spark Streaming的Job 分为两大类: 每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job,这里的Job并不是Spark Core中的Job,它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已:从Java角度讲相当于Runnable接口的实现类,要想运行Job需要将Job提交给JobScheduler,在J…

十分钟了解分布式计算:Spark

Spark是一个通用的分布式内存计算框架,本文主要研讨Spark的核心数据结构RDD的设计思路,及其在内存上的容错.内容基于论文 Zaharia, Matei, et al. "Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing" Proceedings of the 9th USENIX conference on Networked Systems…

Spark RDD

对RDD的学习进行一下整理 RDD:基于内存的集群计算容错抽象分布式内存抽象的概念---弹性分布式数据集(RDD),它具备MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算. 为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD是只读的,并且只能通过其他 RDD上的批量操作来创建. RDD基于工作集的应用,同时具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知调度和可伸缩性.允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,提…

RDD：基于内存的集群计算容错抽象(转)

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎…