rdd.toDebugString 是个好东西,可以输出你的RDD的组成…

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle…

1. Spark的RDD RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是对分布式数据集的一种抽象. RDD所具备5个主要特性: 一组分区列表 计算每一个数据分片的函数 RDD上的一组依赖 对于Key Value 对的RDD,会有一个Partitioner, 这是数据的分区器,控制数据分区策略和数量 一组Preferred Location信息(如HDFS 上的数据块地址) 上图是一个简单的CoGroupedRDD满足了RDD 5个特性   2. RD…

1.spark rdd为什么不能嵌套?    譬如 val rdd1=sc.parallel(range(1,100))    val rdd2=sc.parallel(range(1,100))    rdd1.map(x=>rdd.count())    因为rdd的构造器中rdd(@trancient sc:SparkContext),这个sc是不可序列化的,而rdd的map之类的操作,需要把参数序列化,    这样就会出问题,sc就成了null,会报空值异常.    为什么sc要设置为不…

RDD依赖关系 1. RDD血缘关系 ​ RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作.将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区.RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区. 查看RDD的血缘方法:rdd.toDebugString 示例 /** * @description: RDD血缘依赖 * @author: HaoWu * @create: 2020年08…

Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度,如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的: 在Spark中存在转换操作(Transformation Operation)与 行动操作(Action Operation)两种:而转换操作只是会从一个RDD中生成另一个RDD且是lazy的,Spark中只有行动操作(Action Operation)才会触发作业的提交,从而引发作业调度:在一个计算任务中可能会多次调用 转换操作这些操作生成的RDD可能…

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"…

本博文主要内容: 1.再次思考pipeline 2.窄依赖物理执行内幕 3.宽依赖物理执行内幕 4.Job提交流程 一:再次思考pipeline 即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式: 1:f(record), f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录. 2.f(redord), f一次性作用于集合的全部数据. Spark采用的是第一种方式,原因: 1.spark无需等待,可以最大化的使用集群计算资源. 2.减少OOM的发生 3.最大化的有利于开…

Spark学习笔记总结 02. Spark任务流程 1. RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父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) 窄依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女 宽依赖宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition 总结:窄依赖我们形象的比喻为超生(多个子女)查看RDD依…

本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Action操作之前一系列Transform操作的关联关系,生成一个DAG,在后续的操作中,对DAG进行Stage划分,生成Task并最终运行.整个过程如下图所示,DAGScheduler用于对Application进行分析,然后根据各RDD之间的依赖关系划分Stage,根据这些划分好的Stage,对应…