RDD的依赖关系?   RDD和它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 1)窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用,如图1所示. 2)宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Partition,如图2所示. RDD作为数据结构,本质上是一个只读的分区记录集合.一个RDD可以包含多个分区,每…

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

 RDD的检查点 首先,要清楚.为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点?  答:如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的.为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点机制. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RDD上的重复计算,能够极大地提升计算速度.但是,如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果…

  RDD的5大特点  1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算. 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值.默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目.每个分配的存储是由BlockManager实现的,每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block,而这个Block会被一个…

   RDD是什么? 通俗地理解,RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的.详细见  Spark的数据存储 Spark的核心数据模型是RDD,但RDD是个抽象类,具体由各子类实现,如MappedRDD. ShuffledRDD等子类. Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类.  官方对RDD的解释是:弹性分布式数据集,全称是Resilient Distributed Datasets.RDD是只读的.分区记录的集合.RDD只能基于在稳定物理存储…

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制.RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage.在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可. 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来.缓存起来的结果会被后续的计算使用.图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失.如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0.1.3…

  RDD的缓存 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别 缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存.本地文件系统和Tachyon)写入不同的介质. 而检查点不同,它是在计算完成后,重新建立一个Job来计算. 为了避免重复计算,推荐先将RDD缓存,这样就能保证检查点的操作可以快速完成. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RD…

RDD的操作 RDD支持两种操作:转换和动作. 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集. 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序. 例如,map就是一种转换,它将数据集每一个元素都传递给函数,并返回一个新的分布式数据集表示结果.另一个方面,reduce是一种动作,通过一些函数将所有元素叠加起来,并将最终结果返回Driver(还有一个并行的reduceByKey,能返回一个分布式数据集). 下图描述了从外部数据源创建RDD,经过多次转换,通过一个动作操作将结果写回外部…

    RDD的缺点? RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象,它具备像MapReduce等数据流模型的容错性,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,(详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5718799.html )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只支持粗粒度转换,限制了编程模型. 但RDD仍然可以很好地适用于很多应用,特别是支持数据并行的批量分析应用…

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s…

RDD的创建  两种方式来创建RDD: 1)由一个已经存在的Scala集合创建 2)由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有所有Hadoop支持的数据集,比如HDFS.Cassandra.HBase.Amazon S3等. RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建.这些确定性操作称为转换,如map.filter.groupBy.join. 第1个RDD:代表了spark应用程序输入数据的来源,通过Transformation来对RDD进行各种算子的…

RDD的重要内部属性 通过 RDD 的内部属性,用户可以获取相应的元数据信息.通过这些信息可以支持更复杂的算法或优化. 1)分区列表:通过分区列表可以找到一个 RDD 中包含的所有分区及其所在地址. 2)计算每个分片的函数:通过函数可以对每个数据块进行 RDD 需要进行的用户自定义函数运算. 3)对父 RDD 的依赖列表:为了能够回溯到父 RDD,为容错等提供支持. 4)对 key-value pair 数据类型 RDD 的分区器,控制分区策略和分区数.通过分区函数可以确定数据记录在各个分区和节…

RDD是一种分布式的内存抽象,下表列出了RDD与分布式共享内存(Distributed Shared Memory,DSM)的对比. 在DSM系统[1]中,应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作. DSM是一种通用的内存数据抽象,但这种通用性同时也使其在商用集群上实现有效的容错性和一致性更加困难. RDD与DSM主要区别在于[2],不仅可以通过批量转换创建(即“写”)RDD,还可以对任意内存位置读写. RDD限制应用执行批量写操作,这样有利于实现有效的容错. 特别是,由于RDD可以使用Li…

不多说,直接上干货! RDD的五大特征 分区--- partitions 依赖--- dependencies() 计算函数--- computer(p,context) 分区策略(Pair RDD)-- partitioner() 本地性策略--- preferredLocations(p)…

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Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集(RDD). RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的. 逻辑上RDD的每个分区叫一个Partition. 在Spark的执行过程中,RDD经历一个个的Transfomation算子之后,最后通过Action算子进行触发操作. 逻辑上每经历一次变换,就会将RDD转换为一个新的RDD,RDD之间通过Lineage产生依赖关系,这个关系在容错中有很重要的作用. 变换的输入和输出都是RDD.RDD会被划分成很多的分区分布…

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo…

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey…

不多说,直接上干货! Pair RDD的transformation操作 Pair RDD转换操作1 Pair RDD 可以使用所有标准RDD 上转化操作,还提供了特有的转换操作. Pair RDD转换操作2…

不多说,直接上干货! 什么是Pair RDD (1)包含键值对类型的RDD被称作Pair RDD. (2)Pair RDD通常用来进行聚合计算. (3)Pair RDD通常由普通RDD做ETL转换而来. 关于ETL的知识,请移步 http://www.cnblogs.com/zlslch/category/1008607.html…

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万…

    为什么会引入RDD? 我们知道,无论是工业界还是学术界,都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据,如MapReduce和Dryad.这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度.容错以及负载均衡,使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集.大多数现有的集群计算系统都是基于非循坏的数据流模型.即从稳定的物理存储(如分布式文件系统)中加载记录,记录被传入由一组稳定性操作构成的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图),然后写回稳定存储.DAG数据流图能够…

不多说,直接上干货! Pair RDD的分区控制 Pair RDD的分区控制 (1) Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区 (2)自定义分区的好处:  1) 避免数据倾斜 2) 控制task并行度 自定义分区方式 class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPar…

不多说,直接上干货! transformation操作 惰性求值 (1)RDD 的转化操作都是惰性求值的.这意味着在被调用行动操作之前Spark不会开始计算. (2)读取数据到RDD的操作也是惰性的. (3)惰性求值的好处: a. Spark 使用惰性求值可以把一些操作合并到一起来减少计算数据的步骤.在类似 Hadoop MapReduce 的系统中,开发者常常花费大量时间考虑如何把操作组合到一起,以减少MapReduce 的周期数. b. 而在Spark 中,写出一个非常复杂的映射并不见得能比…

不多说,直接上干货! 创建RDD 方式一:从集合创建RDD (1)makeRDD (2)Parallelize 注意:makeRDD可以指定每个分区perferredLocations参数,而parallelize则没有. 方式二:读取外部存储创建RDD Spark与Hadoop完全兼容,所以对Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark同样支持. (1)多文件格式支持: (2)多文件系统支持: 1)本地文件系统 2)S3 3)HDFS (3)数据库 1)JdbcRDD 2)spark…

不多说,直接上干货! DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用,而且获得了更高的计算性能.Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化,并且支持SQL查询. 图 DataFrame与RDD的区别 从上面的图中可以看出DataFrame和RDD的区别. RDD是分布式的 Java对象的集合,比如,RDD[Person]是以Person为类型参数,但是,Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的. Data…

细谈RDD的弹性  所谓,弹性,是指在内存不够时可以与磁盘进行交换. 弹性之一:自动的进行内存和磁盘数据存储的切换   弹性之二:基于Lineage(血缘)的高效容错   弹性之三:Task如果失败会自动进行特定次数的重试 弹性之四:Stage如果失败会自动进行特定次数的重试,而且只会计算失败的分片 弹性之五:checkpoint和persist Checkpoint是比较重量级的操作,RDD操作,一般每次都会产生新的RDD,除了最后一个action操作触发作业以外.但是有时候,链条比较长或者计…

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用…