Spark的存储管理 RDD的存放和管理都是由Spark的存储管理模块实现和管理的。本文从架构和功能两个角度对Spark的存储管理模块进行介绍。架构角度 从架构角度，存储管理模块主要分为以下两层：通信层：存储管理模块采用的是主从结构来实现通信层，主节点和从节点之间传输控制信息、状态信息。 存储层：存储管理模块需要把数据存储到硬盘或者内存中，必要时还需要复制到远端，这些操作由存储层来实现和提供
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2024-09-27 19:39:03
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spark优势：Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：1、Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过
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2023-08-19 20:45:17
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Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限
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2023-06-14 15:13:37
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# 如何实现Spark存储格式
## 1. 概述
在本文中，我将指导你如何实现Spark存储格式。Spark是一个快速通用的集群计算系统，它支持多种存储格式，如Parquet、ORC等，这些格式能够提高数据的压缩比和查询性能。
## 2. 实施步骤
下面是实现Spark存储格式的具体步骤，我们可以用表格展示：
| 步骤 | 操作
原创
2024-02-27 06:22:43
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1. 整体架构Spark存储介质包括内存和磁盘等。Spakr的存储采用了主从模式，也就是Master/Slave模式，整个存储模块使用了前面介绍的RPC的通信方式。其中，Master负责整个应用程序运行期间的数据块元数据的管理和维护，而Slave一方面负责本地数据块的状态信息上报给Master，另一方面接受从Master传来的执行命令，如获取数据块状态、删除RDD/数据块等命令。在每个Slave中
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2023-06-14 15:13:05
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# 如何实现Spark文件存储格式
## 1. 概述
在Spark中，文件的存储格式对数据的处理效率有非常大的影响，选择合适的存储格式可以提高数据的读取和处理速度。本文将告诉你如何在Spark中实现文件存储格式的选择。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 选择合适的文件存储格式 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据
原创
2024-03-29 03:23:15
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我们知道spark可以将运行过的RDD存储到内存上, 并在需要的时候重复利用. 那么spark是怎么完成这些工作的, 本文将通过分析源码来解释RDD的重复利用过程. 在上一篇文章解释了spark的执行机制, DAGScheduler负责分解action, 在DAGScheduler.getMissingParentStages中, spark首次利用了过去的RDD, 而所使用的函数就是DAG
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2023-12-20 00:31:47
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Storage模块负责管理Spark计算过程中产生的数据，包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中，面对的是RDD，可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化；持久化的动作都是由Storage模块完成的，包括Shuffle过程中的数据，也都是由Storage模块管理的。可以说，RDD实现用户的逻辑，而Storage管理用户的数
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2023-06-20 09:36:41
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Spark2.X的内存管理模型如下图所示：Spark中的内存使用大致包括两种类型：执行和存储。执行内存是指用于用于shuffle、join、排序、聚合等计算的内存，而存储内存是指用于在集群中持久化和广播内部数据的内存。在Spark中，执行内存和存储内存共享一个统一的区域。当没有使用执行内存时，存储内存可以获取所有可用内存，反之亦然。如有必要，执行内存可以占用存储存储，但仅限于总存储内存使用量低于某
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2023-07-05 21:30:45
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从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式.把数据保存的文件中的操作是一种 Action.Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.&nb
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2023-06-11 15:27:35
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10.checkpoint是什么（1）、Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；（2）、Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进
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2023-11-11 10:25:40
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一 Spark存储架构Spark的存储采用主从(Master/Slave)模式，使用RPC进行消息通信。Master主要负责整个应用程序在运行期间block元数据的管理和维护,Slave主要负责将本地数据块的状态的汇报给Master;而且接收Master传过来的执行指令，比如获取数据块状态，删除RDD/数据块等。 在Driver端只有一个BlockManagerMaster负责管理和维护
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2024-03-05 18:05:48
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目录 问题探讨：Stage3 包含哪些 rdd？问题探讨：小文件参数知识点复习串联RDDSpark 调度流程spark shuffle 过程存储模块整体架构存储的基本单位Block块的唯一标识：BlockID块数据：BlockData块元信息：BlockInfo存储系统BlockManager存储级别StorageLevel 存储实现BlockStoreDiskSt
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2023-12-20 10:40:06
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# Apache Spark 支持的存储格式
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，允许开发者处理大规模数据集。Spark 提供了对多种存储格式的支持，这使得用户可以灵活地选择最适合其需求的存储方式。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 所支持的几种常见存储格式，并提供相应的代码示例。
## Spark 支持的存储格式
1. **Parquet**
2. **ORC**
3.
原创
2024-09-20 04:18:37
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# 如何实现 Spark 默认数据存储格式
在数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大且流行的分布式数据处理框架。学习如何在 Spark 中使用默认数据存储格式是数据工程的基础。本文将逐步指导你如何完成这个过程。
## 实现流程
在实现 Spark 默认数据存储格式的过程中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-15 06:00:51
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RDD.cache() 或RDD.persist1.1. RDD的缓存Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。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。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。可以说，缓存是Spark构建迭代式
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2023-07-21 14:41:33
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本篇结构：缓存分析存储级别如何选择存储级别堆内和堆外内存规划内存空间分配参考博文一、缓存分析RDD 有 persist 和 cache 方法，其中 cache 是 StorageLevel.MEMORY_ONLY 级别的 persist 特例。追踪下源码，先从 RDD # cache 开始：/**
* Persist this RDD with the default storage level
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2024-02-03 09:43:48
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rdd的全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集）rdd的操作有两种transfrom和action。transfrom并不引发真正的rdd计算，action才会引发真正的rdd计算。rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。官方的api说明如下： persist
(
storageLevel=StorageLevel(False,
Hive 是 Hadoop 生态系统中一个为数据仓库提供数据检索和分析的工具，它使用了类似于 SQL 的 HiveQL 查询语言来操作数据。而 Spark 是一个快速、通用、可扩展的分布式计算引擎，用于大规模数据处理。Hive on Spark 将 Hive 的查询引擎与 Spark 的计算引擎相结合，以提供更高效、更快速的数据处理能力。
在 Hive on Spark 中，选择适当的存储格式对
原创
2024-01-01 10:57:37
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HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读取的分布式存储系统数据库，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase介于nosql（非关系型数据库）和RDBMS（关系型数据库管理系统）之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松
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2023-09-18 23:28:02
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