Spark学习笔记总结03. Spark cache和checkpoint机制1. RDD cache缓存当持久化某个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（不需要重新计算）。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。val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23
转载
2024-01-03 20:39:29
49阅读
Kafka 依赖 Zookeeper 来维护集群成员的信息：Kafka 使用 Zookeeper 的临时节点来选举 controllerZookeeper 在 broker 加入集群或退出集群时通知 controllercontroller 负责在 broker 加入或离开集群时进行分区 leader 选举broker 管理每个 broker 都有一个唯一标识符 ID，这个标识符可以在配置文件里指
转载
2024-09-05 20:28:29
94阅读
# Spark Checkpoint 自动清除
在现代大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。Spark 提供了丰富的功能，其中之一是检查点（Checkpoint）。检查点是一种用于保存中间计算结果的机制，特别是在处理需要大量计算或有长时间运行的工作流时显得尤为重要。但是，当数据量巨大时，检查点文件的存储和管理也成为了一个需要关注的问题。在这篇文章中，我们将探讨 Spa
# Spark缓存和Checkpoint
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Spark作为一种快速、可靠的数据处理框架，在数据分析和机器学习领域得到了广泛应用。在Spark的数据处理过程中，缓存和Checkpoint是两种常用的技术手段，用于优化和提高数据处理的效率和性能。本文将介绍Spark缓存和Checkpoint的基本概念、使用方法和示例代码，并通过关系图和序列图形式进行图示说明。
原创
2023-08-31 10:49:58
120阅读
Spark_checkpoint机制简介 : 首先明确RDD是一个分布式弹性数据集 , 但是RDD中不存数据 , 只存计算逻辑 数据地址和父RDD血缘关系等在spark计算过程中 , 业务负责 , 计算流程DAG比较长且数据重要不可丢失 , 并且中间RDD需要多次复用或需要在其他模块中调用 , 需要使用spark_RDD的checkpoint机制 , 将中间结果RDD持久化到磁盘 理解RDD.ca
转载
2024-01-21 08:23:51
81阅读
1、Hadoop的shuffle过程即为从MAP端输出到REDUCE端输入之间的过程。因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。 MAP端 此过程的输出是写入到本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存里。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小为100M，所以在写
转载
2023-09-02 07:46:44
84阅读
spark可以使用checkpoint来作为检查点，将rdd的数据写入hdfs文件，也可以利用本地缓存子系统。
当我们使用checkpoint将rdd保存到hdfs文件时，如果任务的临时文件长时间不删除，长此以往，hdfs会出现很多没有用的文件，spark也考虑到了这一点，因此，用了一些取巧的方式来解决这种问题。spark config:spark.cleaner.referenceTrackin
转载
2023-10-03 20:07:48
86阅读
Spark中缓存和检查点的区别???一、缓存 cache和persist是RDD的两个API，cache底层调用的就是persist，区别在于cache不能指定缓存方式，只能缓存在内存中，但是persist可以指定缓存方式，比如：缓存在内存中、内存和磁盘并序列化等。同时不会切断RDD的血缘关系，当Executor发生宕机时，会重新根据依赖关系读取数据。二、checkpoint 本质上是将RDD（数
转载
2023-08-21 15:27:04
78阅读
Spark中的RDD缓存----cache目录Spark中的RDD缓存----cacheRDD缓存代码示例RDD的缓存级别前面说到，spark中的RDD是没有数据的，因为数据流过而不留下，有时候对同一个RDD我们需要使用多次，每次使用该RDD，数据都要重新调用，非常麻烦；这时候我们可以通过对RDD进行缓存，将RDD缓存在内存或者磁盘里面，这样就使RDD中含有数据了。RDD缓存代码示例package
转载
2023-07-04 21:38:56
75阅读
参考网站：http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.htmlhttp://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html 对于JVM调优，首先应该明确，(major)full gc/minor gc，都会导致JVM的工作线程停止工作，即stop the world。一
转载
2024-02-25 05:10:06
57阅读
同时，浪尖也在里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个操作符的快照，及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。1. 简介Apache Flink提供容错机制，以持续恢复数据流
转载
2024-01-04 17:02:43
105阅读
1 persist 和 unpersistcache() 调用 persist()，且默认存储级别是 MEMORY_ONLY。 persist() 用来设置RDD的存储级别是否进行序列化和磁盘写入，需要充分考虑所分配到的内存资源和可接受的计算时间长短,序列化会减少内存占用，但是反序列化会延长时间,磁盘写入会延长时间，但是会减少内存占用,也许能提高计算速度。此外要认识到:cache 的 RDD 会一
转载
2023-10-31 21:50:58
142阅读
# 如何在 Spark 中实现本地文件的 Checkpoint
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。Checkpoint 是 Spark 中用于容错的一种重要机制，它可以将中间计算结果保存到可靠的存储中。本文将向你介绍如何在 Spark 中实现本地文件的 Checkpoint，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们来看看实现 Spark Checkpo
原创
2024-10-09 06:07:13
51阅读
checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。 有时候我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。 因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为
转载
2023-09-21 11:20:57
92阅读
spark是一款优秀的框架，计算性能相当优异，已经发展成大数据主流计算引擎，在spark开发过程中有很多优化的点。其中去除重复计算是非常重要的。一般操作调用cache/persist,来缓存中间结果，避免重复计算。其中cache是persist的一个特列（cache相当于persist()）。persist拥以下几个级别的缓存： NONE 默认配置（不缓存）
DISK_ONLY 数据缓存到磁
转载
2023-08-21 09:14:24
173阅读
# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
原创
2024-09-05 04:34:52
117阅读
一、概述Checkpoint是什么？ Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1~5个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化。如果采用persist把数据放在内存中的话，虽然是最快速的但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的！
转载
2023-11-10 10:46:14
91阅读
checkpointcheckpoint（检查点）是Spark为了避免长链路，大计算量的Rdd不可用时，需要长时间恢复而引入的。主要就是将通过大量计算而获得的这类Rdd的数据直接持久化到外部可靠的存储体系中（一般为hdfs文件）。在以后再需要从这个Rdd获取数据时，直接从检查点获取数据从而避免了从头重新计算Rdd的数据。生成checkpointcheckpoint是在job执行结束后再启动专门的c
转载
2023-07-10 15:25:35
126阅读
一 Spark中Checkpoint是什么假设一个应用程序特别复杂场景，从初始RDD开始到最后整个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation操作，而且整个运行时间也比较长，比如1-5个小时。此时某一个步骤数据丢失了，尽管之前在之前可能已经持久化到了内存或者磁盘，但是依然丢失了，这是很有可能的。也就是说没有容错机制，那么有可能需要重新计算一次。而如果这个步骤很耗时和资源
转载
2023-08-17 16:44:12
98阅读
spark:清空程序运行时的所有（cache）缓存块为啥要用到缓存 在我们编写spark程序的时候，经常会用到action算子，当程序执行到action操作的代码时，开始真正地执行计算，这个时候耗时比较长。然而，当我们程序里面的action算子计算出来的需要被多次使用的时候，为了不在让程序重复再次计算。将这个action算子计算的结果进行persist或者cache（缓存）的操作，可以节省程序的
转载
2023-09-21 14:47:42
0阅读
