为了增强容错性和高可用,避免上游RDD被重复计算的大量时间开销,Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制,主要有三个概念:Cache.Persist.Checkout. 1.存储级别介绍(StorageLevel) 存储级别以一个枚举类StorageLevel定义,分为以下12种: StorageLevel枚举类存储级别 存储级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 NONE 否 否 否 否 不使用任何存储 DISK_ONLY 低 高 否 是 只存在磁盘上

RDD的缓存 Spark速度非常快的原因之一,就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集.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.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.可以说,缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键. RDD缓存方式 RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,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A

首先实现rdd缓存 准备了500M的数据 10份,每份 100万条,存在hdfs 中通过sc.textFile方法读取 val rdd1 = sc.textFile("hdfs://mini1:9000/spark/input/visitlog").cache 在启动spark集群模式时分配内存2g,第一次分配1g 只缓存了40% 当数据需要的内存大于实际的内存时spark会尽力的缓存 然后调用cache方法 rdd1.count 第二次调用rdd的count方法就显示出差距了 默认缓

Spark支持将数据集放置在集群的缓存中,以便于数据重用. Spark缓存策略对应的类: class StorageLevel private( private var useDisk_ : Boolean, private var useMemory_ : Boolean, private var useOffHeap_ : Boolean, private var deserialized_ : Boolean, private var replication_ : Int = 1)} ob

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

linux中,管理网卡收发报文的结构是sk_buff,这个结构比freebsd中的m_buf复杂的多,这个也是为什么现在用户态协议栈大多采用bsd为基础来实现的一个原因. struct sk_buff { /* These two members must be first. */ struct sk_buff *next;-------------有没有人想过为啥不用内核标准的list来,而是单独两个成员?如果你有好的想法,可以跟我讨论. struct sk_buff *prev; #ifde

  RDD的缓存 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别 缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存.本地文件系统和Tachyon)写入不同的介质. 而检查点不同,它是在计算完成后,重新建立一个Job来计算. 为了避免重复计算,推荐先将RDD缓存,这样就能保证检查点的操作可以快速完成. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RD

1:什么是Spark的RDD??? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个

4.      RDD的依赖关系 6.1      RDD的依赖 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 6.2      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.窄依赖不会产生shuffle,比如说:flatMap/map/filter.... 6.3      宽依赖 宽依赖指的是多个子RDD的Pa

一.RDD概念与特性 1. RDD的概念 RDD(Resilient Distributed Dataset),是指弹性分布式数据集.数据集:Spark中的编程是基于RDD的,将原始数据加载到内存变成RDD,RDD再经过若干次转化,仍为RDD.分布式:读数据一般都是从分布式系统中去读,如hdfs.kafka等,所以原始文件存在磁盘是分布式的,spark加载完数据的RDD也是分布式的,换句话说RDD是抽象的概念,实际数据仍在分布式文件系统中:因为有了RDD,在开发代码过程会非常方便,只需要将原始数

文章目录 RDD的依赖关系 宽依赖 窄依赖 血统 RDD缓存 概述 缓存方式 RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(wide dependency). 宽依赖 宽依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD中的多个分区,其实就是产生了shuffle 窄依赖 窄依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD当中的一个分区,也即没有产生shuffle 血统 Lineage -- 根据rdd之间的依赖关系,将依赖关系给记录下来

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都

Spark学习之路Spark之RDD 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如

Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD 可以包含Python.Java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list 和set). RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作.转化操作会由一个RDD 生成一个新的RDD.行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把

spark-初阶①(介绍+RDD) Spark是什么? Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算. Spark的特点(优点) 速度快 Spark 的在内存时的运行速度是 Hadoop MapReduce 的100倍 基于硬盘的运算速度大概是 Hadoop MapReduce 的10倍 Spark 实现了一种叫做 RDDs 的 D

RDD的概述 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处

4. 缓存 概要 缓存的意义 缓存相关的 API 缓存级别以及最佳实践 4.1. 缓存的意义 使用缓存的原因 - 多次使用 RDD 需求: 在日志文件中找到访问次数最少的 IP 和访问次数最多的 IP val conf = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("debug_string") val sc = new SparkContext(conf) val interimRDD = sc.textFi