[Spark经验一]Spark RDD计算使用的函数里尽量不要使用全局变量

https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/52538254 为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag) def combineByKey[C]

RDD RDD初始參数:上下文和一组依赖 abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var sc: SparkContext, @transient private var deps: Seq[Dependency[_]] ) extends Serializable 下面须要细致理清: A list of Partitions Function to compute split (sub RDD impl) A list of De

今晚听了王家林老师的第七课Spark运行原理及RDD解密,课后作业是:spark基本原理,我的总结如下: 1 spark是分布式 基于内存 特别适合于迭代计算的计算框架 2 mapReduce就两个阶段map和reduce,而spark是不断地迭代计算,更加灵活更加强大,容易构造复杂算法. 3 spark不能取代hive,hive做数据仓库存储,spark sql只是取代hive的计算引擎 4 spark中间数据可以在内存也可以在磁盘 5 partition是一个数据集合 6 注意:初学者执行多

Spark一般基于内存,一些情况下也会基于磁盘 Spark优先会把数据放到内存中,如果内存实在放不下,也会放到磁盘里面的 不单能计算内存放的下的数据,也能计算内存放不下的数据 实际如果数据大于内存,则要考虑数据放置策略和优化算法,因为Spark初衷是一寨式处理 小到5~10台的分布式大到8000台的规模,Spark都能运行 大数据计算问题:交互式查询(基于shell.sparkSQL).批处理.机器学习和计算等等 底层基于RDD,分布式弹性数据级,支持各种各样的比如流处理.SQL.SparkR等

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366356 Spark编程模型 SparkContext类和SparkConf类 我们可通过如下方式调用 SparkContext 的简单构造函数,以默认的参数值来创建相应的对象.val sc = new SparkContext("local[4]", "Test Spark App") 这段代码会创建一个4线程的 SparkContext 对象,并将其相应的任务命

1.Application:基于spark的用户程序,包含了一个driver program 和集群中多个 executor 2.Driver Program:运行application的main()函数并自动创建SparkContext.通常SparkContext 代表driver program 3.Executor:为某个Application运行在worker node 上的一个进程.该进程负责运行task并负责将数据存储在内存或者硬盘上,每个application 都有自己独立的 e

Spark官方文档: Spark Configuration(Spark配置) Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty("xx","xxx")语句设置相应系统属性值): 在conf/spark-env

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,