Spark的官方文档再三强调那些将要作用到RDD上的操作,不管它们是一个函数还是一段代码片段,它们都是“闭包”,Spark会把这个闭包分发到各个worker节点上去执行,这里涉及到了一个容易被忽视的问题:闭包的“序列化”. 显然,闭包是有状态的,这主要是指它牵涉到的那些自由变量以及自由变量依赖到的其他变量,所以,在将一个简单的函数或者一段代码片段(就是闭包)传递给类似RDD.map这样的操作前,Spark需要检索闭包内所有的涉及到的变量(包括传递依赖的变量),正确地把这些变量序列化之后才能传递到…

Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响. 其实,在学习Spark时,一个比较难理解的点就是,在集群模式下,定义的变量和方法作用域的范围和生命周期.这在你操作RDD时,比如调用一些函数map.foreach时,访问其外部变量进行操作时,很容易产生疑惑.为什么我本地程序运行良好且结果正确,放到集群上却得不到想要的结果呢? 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例,来看相同的代码本地模…

Introduction(介绍) 本章介绍了之前章节没有涵盖的高级Spark编程特性.我们介绍两种类型的共享变量:用来聚合信息的累加器和能有效分配较大值的广播变量.基于对RDD现有的transformation(转换),我们针对构建成本高的任务引入批量操作,如查询数据库.为了扩展我们可使用工具的范围,我们介绍Spark与外部程序交互的方法,例如用R编写的脚本. 在本章中,我们将以无线电台的通话记录作为输入构造一个示例.这些日志至少包括联系电台的呼号.呼号由国家分配,并且每个国家有自己的呼号范围,…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

本文是对spark作者早期论文<Spark: Cluster Computing with Working Sets>做的翻译(谷歌翻译),文章比较理论,阅读起来稍微有些吃力,但读完之后总算是对spark有了一个初步的认知,对于后续学习使用spark还是很有帮助的. 摘要   MapReduce及其各种变种,在商业集群,实现大规模数据密集型应用方面取得了巨大成功.然而,这些系统大多都是围绕非迭代数据模型构建的,不适合其他主流应用.本文侧重于此类应用:可以并行操作重用一组工作数据集的应用.包括许…

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…

背景 使用spark开发已有几个月.相比于python/hive,scala/spark学习门槛较高.尤其记得刚开时,举步维艰,进展十分缓慢.不过谢天谢地,这段苦涩(bi)的日子过去了.忆苦思甜,为了避免项目组的其他同学走弯路,决定总结和梳理spark的使用经验. Spark基础 基石RDD spark的核心是RDD(弹性分布式数据集),一种通用的数据抽象,封装了基础的数据操作,如map,filter,reduce等.RDD提供数据共享的抽象,相比其他大数据处理框架,如MapReduce,Peg…

基本概念 RDD spark最大的亮点是提出RDD(Resilient Distributed Dataset)的概念,也就是可伸缩的分布式数据集合,本身只读,可恢复.spark本身不做物理储存,通过保存足够的信息去实际的储存中计算出RDD RDD只要通过四种途径获取: 1.从共享的文件系统,比如HDFS 2.在驱动程序里的并行scala集合(例如数组),会发到多个节点上 3.从已存在的RDD转换 4.通过改变现有的RDD持久性.rdd是一个懒散,短暂的. 改变一个RDD的持久化通过两个动作:…

1.累加器             通常在向Spark传递函数时,比如使用map()函数或者用filter()传条件是,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量.Spark的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制.     第一种共享变量,累加器,提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数…