Spark cache、checkpoint机制笔记

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深入浅出Spark的Checkpoint机制

1 Overview 当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么.所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么? 网上找到一篇文章,说到 Checkpoint,大概意思是检查点创建一个已知的节点,SQL Server 数据库引擎可以在意外关闭或崩溃后从恢复期间开始应用日志中包含的更改.所以你可以简单理解成 Checkpoint 是用来容错的,当错误发生的时候,可以迅速恢复的一种机制,这里就不展开讲…

Spark cache、checkpoint机制笔记

Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用(不需要重新计算).这使得后续的动作变得更加迅速.RDD相关的持久化和缓存,是Spark最重要的特征之一. val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23.27.19:9000/wrd/wc/srcdata/").flatMap(_.s…

Spark checkpoint机制简述

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章. 1.Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程的信息,这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可,提高效率. 2)什么时候写ch…

60、Spark Streaming：缓存与持久化机制、Checkpoint机制

一.缓存与持久化机制与RDD类似,Spark Streaming也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中.对DStream调用persist()方法,就可以让Spark Streaming自动将该数据流中的所有产生的RDD,都持久化到内存中.如果要对一个DStream多次执行操作,那么,对DStream持久化是非常有用的.因为多次操作,可以共享使用内存中的一份缓存数据. 对于基于窗口的操作,比如reduceByWindow.reduceByKeyAndWindow,以及基于…

Spark内存管理机制

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在…

Spark tungsten 项目阅读笔记

Spark tungsten 项目阅读笔记 Spark tungsten 项目的宣言就是:Bringing Apache Spark closer Bare Metal. 我的理解就是不要让硬件成为Spark性能的瓶颈,无限充分利用硬件资源(CPU,内存,IO,网络). tungsten主要有3大动作. 1. Memory Mangement and Bianary processing:利用应用程序的语义去管理内存,减少JVM的开销和垃圾回收. 我的理解是利用sun.msic.UnSafe 去…

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…