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

spark 2.1.1 spark应用中有一些task非常慢,持续10个小时,有一个task日志如下: 2019-01-24 21:38:56,024 [dispatcher-event-loop-22] INFO org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend - Got assigned task 40312019-01-24 21:38:56,024 [Executor task launch worker for task 4

import org.apache.spark.storage.StorageLevel // 数据持久缓存到内存中//data.cache()data.persist() // 设置缓存级别data.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)    // 清除缓存data.unpersist//data.unpersist(blocking=true) 级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 MEMORY_ONLY 高 低 是 否 MEMORY_ONL

如何进行session的缓存? 原理: Shiro有1个类,AuthorizingRealm AuthenticatingRealm,里面有个获取认证信息的方法, AuthenticatingRealm getAuthenticationInfo:getAuthenticationInfo方法中 public final AuthenticationInfo getAuthenticationInfo(AuthenticationToken token) throws Authenticatio

Spark最为重要的特性之一就是可以在多个操作(Action)之间,将一个或多个RDD关联的数据集(Dataset)以分区(Partition)为单位进行持久化(Persist)或缓存(Cache),存储介质通常是内存(Memory).   被持久化或缓存的RDD A可以在两种情况下被很好地“重复”利用:   (1)直接依赖:操作(Action)直接应用于RDD A之上: (2)间接依赖:操作(Action)间接应用于RDD B之上,而RDD B来源于RDD A:   持久化或缓存是迭代式计算和

了解RDD之前,必读UCB的论文,个人认为这是最好的资料,没有之一. http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,* partitioned collection of elements that can be operated o

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

1.最基本的Map用法 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)val result = distData.map(x=>x*x)println(result.collect().mkString(",")) 其中最关键的操作就是:从分布式数据集 --转换--> 并行数据集from a distributed dataset to Parallelized collections S

Spark编程指南V1.4.0 ·        简单介绍 ·        接入Spark ·        Spark初始化 ·        使用Shell ·        在集群上部署代码 ·        弹性分布式数据集 ·        并行集合(Parallelized Collections) ·        其它数据集 ·        RDD的操作 ·        基础操作 ·        向Spark传递函数 ·        处理键值对 ·        转换

官方原文: RDD Persistence One of the most important capabilities in Spark is persisting (or caching) a dataset in memory across operations. When you persist an RDD, each node stores any partitions of it that it computes in memory and reuses them in other

Spark Python API 官方文档中文版> 之 pyspark.sql (二) 2017-11-04 22:13 by 牛仔裤的夏天, 365 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

通过观察RDD.scala源代码即可知道cache和persist的区别: def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) { throw new UnsupportedOperationException( "Cannot change storage level of an RDD afte

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u

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

1. 广播变量  1.1 补充知识(来源:https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674) 之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输.Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至

1)RDD的cache()方法其实调用的就是persist方法,缓存策略均为MEMORY_ONLY:2)可以通过persist方法手工设定StorageLevel来满足工程需要的存储级别:3)cache或者persist并不是action: 附:cache和persist都可以用unpersist来取消

  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.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s

Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作(operations)持久化(或者缓存)一个集合到内存中.当你持久化一个RDD的时候,每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中,并且这些数据可以被这个集合(以及这个集合衍生的其他集合)的动作(action)重复利用.这个能力使后续的动作速度更快(通常快10倍以上).对应迭代算法和快速的交互使用来说,缓存是一个关键的工具. 你能通过persist()或者cache()方法持久化一个rdd.首先,在action中计算得到rdd:然后,将其保存在