王家林每日大数据语录Spark篇0011（2015.11.2于深圳）

王家林每日大数据语录Spark篇0043(2015.12.15于上海):Worker在退出的时候会通过ExecutorRunner杀死Executor并且会将运行在当前Worker下的Driver Client删除掉,最终AppClient端的SparkDeploySchedulerBackend会收到Master发过来的StatusUpdate信息来处理Executor丢失的信息,Task会被重新分配. 王家林每日大数据语录Spark篇0042(2015.12.15于上海):生产环境下Spar

Spark一体化多元化的解决方案极大的减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本,并在性能方面有极大的优势,特别适合于迭代计算,例如机器学习和和图计算:同时Spark对Scala和Python交互式shell的支持也极大的方便了通过shell直接来使用Spark集群来验证解决问题的方法,这对于原型开发至关重要,对数据分析人员有着无法拒绝的吸引力!

在Spark的Stage内部的每个Partition都会被分配一个计算任务Task,这些Task是并行执行的; Stage之间的依赖关系变成了一个大粒度的DAG,Stage只有在它没有parent Stage或者parent Stage都已经执行完成后才可以执行,也就是说DAG中的Stage是从前往后顺序执行的.

Spark Checkpoint通过将RDD写入Disk做检查点,是Spark lineage容错的辅助,lineage过长会造成容错成本过高,这时候在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的RDD开始重做Lineage,就会减少开销.Checkpoint主要适用于以下两种情况:1. DAG中的Lineage过长,如果重算时会开销太大,例如在PageRank.ALS等:2. 尤其适合于在宽依赖上做Checkpoint,这个时候就可以避免应为Lineage重新计算而带来

Spark基于RDD近乎完美的实现了分布式内存的抽象,且能够基于位置感知性调度.自动容错.负载均衡和高度的可扩展性,Spark中允许用户在执行多个查询时显式的将工作集缓存起来以供后续查询重用,这极大的提高了查询的速度.

SparkContext是用户程序和Spark交互的接口,它会负责连接到Spark集群,并且根据系统默认配置和用户设置来申请计算资源,完成RDD的创建等工作.

可以从两个方面来理解RDD之间的依赖关系,一方面是RDD的parent RDD(s)是什么,另一方面是依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s); 根据依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s)的不同情况,Spark讲Dependency分为宽依赖和窄依赖两种.

对于Spark中的join操作,如果每个partition仅仅和特定的partition进行join那么就是窄依赖:对于需要parent RDD所有partition进行join的操作,即需要shuffle,此时就是宽依赖.

在Spark的reduceByKey操作时会触发Shuffle的过程,在Shuffle之前,会有本地的聚合过程产生MapPartitionsRDD,接着具体Shuffle会产生ShuffledRDD,之后做全局的聚合生成结果MapPartitionsRDD