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,
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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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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# 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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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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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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# 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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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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一、缓存RDD通过persist方法或cache方法可以将计算结果缓存，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。 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。/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMO
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2024-03-04 11:42:28
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# 如何设置Spark参数
## 简介
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。设置Spark参数是非常重要的，可以帮助优化任务执行的效率。在本文中，我将向你介绍如何设置Spark参数，帮助你更好地利用Spark来处理数据。
## 步骤
首先，让我们来看一下整个设置Spark参数的流程，我们可以用表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-05-28 03:42:25
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# Spark参数设置指南
## 引言
在使用Spark进行数据处理和分析的过程中，合理地设置参数是非常重要的。通过合理的参数设置，我们可以提高Spark作业的性能和效率，使得我们的数据处理更加高效。本文将带领刚入行的开发者学习如何设置Spark的参数。
## 确定参数设置流程
在开始设置Spark参数之前，我们需要先确定整个参数设置的流程。下面是整个流程的步骤表格：
```mermaid
原创
2023-12-13 05:42:37
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num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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SPARK配置参数的两个地方：1. $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 脚本上配置。 配置格式如下：export SPARK_DAEMON_MEMORY=1024m2. 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)，即在spark-shell下配置如：scala&g
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2023-11-05 11:03:37
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Spark调优部分参数可以在创建SparkSession对象时提供config(key,value)的方式进行赋值1、shuffle相关调优参数spark.shuffe.file.buffer
默认值：32K
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓存大小，将数据写到磁盘之前，会写入buffer缓存中，待缓存写满之后，才
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2023-08-18 16:08:23
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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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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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# 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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为了增强容错性和高可用，避免上游RDD被重复计算的大量时间开销，Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制，主要有三个概念：Cache、Persist、Checkout。1、存储级别介绍（StorageLevel）存储级别以一个枚举类StorageLevel定义，分为以下12种：StorageLevel枚举类存储级别存储级别使用空间CPU时间是否在内存中是否在磁盘上备注NONE否否
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2023-06-28 18:54:16
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