Spark会把数据都载入到内存么?】的更多相关文章

转载自:https://www.iteblog.com/archives/1648 前言: 很多初学者其实对于Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解.比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念误导所致: 1.RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合: 2.Spark是一个内存处理引擎: 如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作,它不过是一个概念上存在的虚拟机数据集, 你实际上是看不到这个R…
前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解. 比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导: RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache/Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集,你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会真的都放到内存里). RDD的本质是什么 一个RDD 本质上是一个函数,而RDD的变换不过…
什么是Spark?可能你很多年前就使用过Spark,反正当年我四六级单词都是用的星火系列,没错,星火系列的洋名就是Spark. 当然这里说的Spark指的是Apache Spark,Apache Spark™is a fast and general engine for large-scale data processing: 一种快速通用可扩展的数据分析引擎.如果想要搞清楚Spark是什么,那么我们需要知道它解决了什么问题,还有是怎么解决这些问题的. Spark解决了什么问题? 在这里不得不…
Unity几种动态载入Prefab方式的差异: 事实上存在3种载入prefab的方式: 一是静态引用,建一个public的变量,在Inspector里把prefab拉上去,用的时候instantiate 二是Resource.Load,Load以后instantiate 三是AssetBundle.Load,Load以后instantiate 三种方式有细节差异.前两种方式,引用对象texture是在instantiate时载入,而assetBundle.Load会把perfab的所有asset…
对于Spark的初学者,往往会有一个疑问:Spark(如SparkRDD.SparkSQL)在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗? 很显然,答案是否定的! 对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻. 对于Spark RDD,它是一个分布式的弹性数据集,不真正存储数据.如果你没有在代码中调用persist或者cache算子,Spark是不会真正将数据都放到内存里的. 此外,还要考虑persist/cache的缓存级别,以及对什么进行缓存(比如是对整张表生成的DataSe…
转载自http://www.csdn.net/article/2013-07-08/2816149 Spark已正式申请加入Apache孵化器,从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐.本文主要讲述Spark的设计思想.Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”.具体特点概括为“轻.快.灵和巧”. 轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行.一方面,感谢Scala语言的简洁和丰富表达力:另一方面,Spark很好地利用了H…
1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数…
一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常…
1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个…
Spark是现在很流行的一个基于内存的分布式计算框架,既然是基于内存,那么自然而然的,内存的管理就是Spark存储管理的重中之重了.那么,Spark究竟采用什么样的内存管理模型呢?本文就为大家揭开Spark内存管理模型的神秘面纱. 我们在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中曾经提到过,在Task被传递到Executor上去执行时,在为其分配的TaskRunner线程的run()方法内,在Task真正运行之前,我们就要构造一个任务内存管理器TaskMemoryManager,然后…