Spark Shuffle目录Spark ShuffleShuffle VersionShuffle阶段划分Hash Based Shuffle Manager未经优化的hashShuffleManager优化后的Hash ShuffleSort Based Shuffle ManagerSortShuffle的普通机制byPass机制Shuffle VersionSpark1
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2023-09-17 14:23:07
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# Yarn 缓存路径配置教程
## 1. 概述
在开发过程中，我们经常会使用到 Yarn 这个包管理工具。Yarn 在下载和安装依赖包时会将这些包缓存在本地，以便下次使用时能够更快地获取。默认情况下，Yarn 的缓存路径是在用户的主目录下的 `.yarn` 文件夹中。但是有时候我们可能希望将缓存路径配置到其他的目录，比如一个更大的磁盘空间或者团队共享的目录等。本文将向你介绍如何实现 Yarn
原创
2023-09-03 12:43:32
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一、第一部分1、
spark2.1与hadoop2.7.3集成，
spark on yarn模式下，需要对hadoop的
配置文件yarn-site.xml增加内容，如下： <property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value&g
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2023-08-12 20:34:05
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# Android Studio缓存路径配置指南
## 一、流程概述
在Android Studio中配置缓存路径并不复杂，只需要按照下面的步骤依次操作即可。下面是整个流程的步骤概览：
```mermaid
pie
title Android Studio缓存路径配置步骤
"打开Android Studio" : 25
"点击File -> Settings" : 25
执行spark-sql时，查询数据量超过1.7亿行，数据量大小38G，出现系统盘占用突然变高的情况 检查为 /tmp 目录下，spark生成的临时目录占用了大量的磁盘空间，生成的spark临时文件超过15G了。 解决方案为： 1、删除 /tmp/spark* 的文件 rm -rf /tmp/spark* 2、修改spark执行时临时目录的配置，在 conf 目录下的s
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2023-09-05 11:55:19
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例如有一张hive表叫做activity。cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，broadcast，将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的，基本表达的都是一个意思。具体效果体现：读数据次数变小；df（dataframe）执行过一次就已经有值，不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分
# 配置 Spark 的路径
在工作中，Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析。作为一名刚入行的开发者，理解如何配置 Spark 的路径是非常重要的一步。本文将为您详细介绍如何配置 Spark 的路径，并通过一系列步骤进行说明。
## 流程步骤
首先，让我们看一下配置 Spark 路径的基本流程。以下是一个简要步骤的表格：
| 步骤 | 操作
大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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1.下载下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/2.解压将安装包放入linux中，然后解压tar -zxvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz修改文件夹名称mv spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 spark-1.6.03.环境配置1）进入编辑sudo vi /etc/profile2）配置如下环境变量expo
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2023-09-02 21:57:03
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文章目录一、RDD的缓存(持久化)二、checkpoint检查点机制三、cache和checkpoint比较 一、RDD的缓存(持久化)RDD的缓存有两种方法 （1）cache() （2）persist() 如果需要自定义缓存等级，那么使用persist()，cache()的缓存等级为MEMORY_ONLY，使用cache()的缺点是：机器宕机则会内存数据丢失、内存溢出使用比较多的缓存等级为ME
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
spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅
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2023-06-19 05:56:50
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0x0 背景最近为了将hadoop&hive的五大配置文件，即：core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml
hive-site.xml从项目中（classpath）移到项目外（任意位置）,研究了spark启动过程的源码，在此记录一下。0x1 Hadoop及Hive获取默认配置过程Hadoop有一个类 Configura
目录一、RDD持久化1.什么时候该使用持久化（缓存）2. RDD cache & persist 缓存3. RDD CheckPoint 检查点4. cache & persist & checkpoint 的特点和区别特点区别 二、cache & persist 的持久化级别及策略选择Spark的几种持久化级别：1.MEMORY_ONLY2.MEMORY
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2023-08-01 13:36:18
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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action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
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2023-05-31 13:32:59
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目录：1.概述 2.缓存类型 3.如何选择缓存类型 4.移除缓存数据1.概述Spark的开发调优有一个原则，即对多次使用的RDD进行持久化。如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。1.1 cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD的数据全部尝试持久化到内存中，cache()只是一个transformtion，是lazy的，必须通过一个
一.复杂应用的缓存执行计划val inputRDD = sc.parallelize(Array[(Int,String)](
(1,"a"),(2,"b"),(3,"c"),(4,"d"),(5,"e"),(3,"f"),(2,"g"),(1,"h"),(2,"i")
),3)
val mappedRDD = inputRDD.map(r => (r._1 + 1, r._2))
RDD的cache缓存 -如果一个RDD需要重复使用，那么需要从头再次执行来获取数据 -RDD对象可以重用，但是数据不可以重用 -RDD通过Cache或者Persist方法讲前面计算的结果缓存，把数据以缓存在JVM的堆内存中 -但是并不是这两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，供后面重用 -ca
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2023-07-28 16:51:32
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# 如何实现Spark缓存
## 简介
在Spark中，缓存是一种将数据存储在内存中以便快速访问的技术。它可以大大提高迭代算法的性能，并减少数据重复加载的时间。
本文将指导你如何使用Spark来实现缓存，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现Spark缓存的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建SparkSessio
