一.图解 二.说明 如果程序中,对某一个RDD,基于它进行了多次transformation或者action操作.那么就非常有必要对其进行持久化操作,以避免对一个RDD反复进行计算. 此外,如果要保证在RDD的持久化数据可能丢失的情况下,还要保证高性能,那么可以对RDD进行Checkpoint操作. 持久化,再checkpoint 这样,第一次,需要重新计算RDD; 第二次计算该RDD,其实会从BlockManager中,取出其数据,而不需要再次对第一个RDD和第二个RDD进行计算了; 但是,有…

如果程序中,对某一个RDD,基于它进行了多次transformation或者action操作.那么就非常有必要对其进行持久化操作,以避免对一个RDD反复进行计算. 此外,如果要保证在RDD的持久化数据可能丢失的情况下,还要保证高性能,那么可以对RDD进行Checkpoint操作.(也就是多次用到中间RDD的生成值时可以持久化再checkPoint(当持久化数据没的时候会去checkPoint中寻找,详细见spark源码.))…

RDD的持久化 1. RDD Cache缓存 ​ RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存,默认情况下会把数据以缓存在JVM的堆内存中.但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action算子时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用. 使用 1.rdd.cache() 等价于rdd.persist(MEMORY_ONLY) 2.rdd.persist() 可以设置级别 object StorageLevel { val NONE = new Sto…

问题:cache 与 checkpoint 的区别? 关于这个问题,Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint. Cache materializes the RDD and keeps it in memory and/or disk(其实只有 memory). But the lineage(也就是 computing chain) of RDD (that is, s…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

一.Scala编程详解: 第1讲-Spark的前世今生 第2讲-课程介绍.特色与价值 第3讲-Scala编程详解:基础语法 第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环 第5讲-Scala编程详解:函数入门 第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数 第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数 第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程.lazy值和异常 第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array.ArrayBuffer以及遍历数组 第10讲-Scala编程详解:数组操作之…

官网说明:http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization 一.JVM调优 1.1.Java虚拟机垃圾回收调优的背景 如果在持久化RDD的时候,持久化了大量的数据,那么Java虚拟机的垃圾回收就可能成为一个性能瓶颈.因为Java虚拟机会定期进行垃圾回收,此时就会追踪所有的java对象,并且在垃圾回收时,找到那些已经不在使用的对象,然后清理旧的对象,来给新的对象腾出内存空间. 垃圾回收的性能开销,是跟内存中的对象的数…

1.诊断内存的消耗 在Spark应用程序中,内存都消耗在哪了? 1.每个Java对象都有一个包含该对象元数据的对象头,其大小是16个Byte.由于在写代码时候,可能会出现这种情况:对象头比对象本身占有的字节数更多,比如对象只有一个int的域.一般这样设计是不合理的,造成对象的“浪费”,在实际开发中应避免这种情况. 2.Java的String对象,会比它内部的原始数据要多出40个字节.因为它内部使用char数组来保存内部的字符序列的,并且还得保存诸如数组长度之类的信息.而且String使用的是UT…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. Spark调优秘诀 1.诊断内存的消耗 在Spark应用程序中,内存都消耗在哪了? 1.每个Java对象都有一个包含该对象元数据的对象头,其大小是16个Byte.由于在写代码时候,可能会出现这种情况:对象头比对象本身占有的字节数更多,比如对象只有一个int的域.一般这样设计是不合理的,造成对象的“浪费”,在实际开发中应避免这种情况. 2.Java的String对象,会比它内部的原始数据要多出40个字节.因为它内部使用char数组来保存内部的字符序列…

https://www.jianshu.com/p/b8841a8925fb spark性能优化 1.诊断内存的消耗 2. 高性能序列化类库 3. 优化数据结构 4. 对多次使用的rdd进行持久化或者checkpoint 5. 使用序列化的持久化级别 6. java虚拟机垃圾回收调优 7. 提高并行度 8. 广播共享数据 9. 数据本地化 10. reducebykey和groupbykey 11. shuffle性能调优…