文章目录学习代码SparkSpark提供了6大组件：Spark Core 概念SparkContext资源管理器RDD创建方式分区缓存/持久化 机制检查点CheckPiont算子分类依赖task、ExecutorStage划分DAG有向无环图DAG的工作流程：共享变量Spark程序开发执行Spark Streaming微批次DStream 离散流创建 Spark大数据计算框架特点：比hadoop
cachecache: 缓存,可以将数据缓存到内存或持久化到磁盘[executor所在的磁盘] 。cache和persist严格来说不是transformation，也不是action，因为没有生成新的RDD，只是标记了当前RDD要cache或persist。cache和persist是lazy的，当第一次遇到Action算子的时侯才会进行缓存或持久化,以后再触发Action会读取、复用缓存的RD
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2023-10-23 10:05:44
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Spark的cache、persist以及缓存级别讲解：当一个RDD被多次用到的时候。通过cache可以将RDD持久化到磁盘或者内存。cache属于transformationcache的底层调用了perist() cache和perist 相同点：都是设置缓存 不同点：cache底层调用了perist,但是cache只有一个默认的缓存级别=StorageLevel.MEMORY_ONLY per
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2023-07-21 14:06:52
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核心设计2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块Structured Streaming，核心设计如下：第一点：Input and Output（输入和输出）Structured Streaming 内置了很多 connector 来保证 input 数据源和 output sink 保证 exactly-once 语义。实现 exactly-once 语义的前提：
In
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2023-10-08 15:45:27
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spark支持的join类型有 A. inner join B. left outer join C. right outer join D. full outer join 正确答案：A B C D对于spark参数spark.ui.port，以下哪一个环境中的参数在运行时生效 A. spark-defaults.conf配置文件中指定 B. spark-submit --conf spark.
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2023-09-08 14:58:51
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Spark的RDD Persistence，是一个重要的能力，可以将中间结果保存，提供复用能力，加速基于中间结果的后续计算，经常可以提高10x以上的性能。在PySpark的DataFrame中同样适用。主要方法是persist()和cache()。官方说明请看RDD Persistence。需要注意的是，Spark Python API中，默认存储级别是MEMORY_AND_DISK。本文记录一下
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2023-09-28 10:22:44
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对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？
对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？很显然，答案是否定的！对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理
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2024-06-21 19:59:41
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要对RDD做checkpoint操作，需要先调用SparkContext的setCheckpointDir设置checkpoint数据存储位置。RDD的checkpoint操作由SparkContext.runJob发起。如果了解整个Job的执行过程，那么理解RDD的checkpoint就相对简单了。
1. RDD.checkpoint def checkpoint() {
if (c
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2023-11-24 00:47:42
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Spark的持久化级别持久化级别含义解释MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。MEMORY_AND_DISK使用未序列化的Java对象格式，优先
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2023-11-20 02:26:17
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RDD可以设置不同类型存储方式，只存硬盘、只存内存等。 Spark的持久化级别持久化级别含义解释MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策
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2023-10-27 14:21:32
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# Spark默认存储级别的实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现Spark默认存储级别。下面是一个简单的步骤表格，展示了整个流程：
| 步骤 | 代码 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 步骤1 | `val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark Default Storage Level")
原创
2024-01-14 04:25:41
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Spark存储级别Storage LevelRemarkMEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则某些分区的数据就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。MEM
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2023-09-19 01:24:57
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1. cache与persistcache 能够让重复数据在同一个 application 中的 jobs 间共享。RDD的cache()方法其实调用的就
原创
2022-07-09 00:27:24
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cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省程序运行时间。cache和persist的区别基于Spark 2.3.2 的源码，可以看到/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def cache(): this
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2023-11-03 12:00:12
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# 教你如何设置spark的persist等级
## 一、整体流程
首先，我们需要了解一下整体的流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 对数据进行转换和处理 |
| 4 | 设置persist等级 |
| 5 | 执行计算并查看persist等级 |
## 二、具体
原创
2024-02-24 05:40:39
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这里写目录标题3大数据结构广播变量（调优策略）特点作用使用累加器累加器场景累加器特点累加器遇到的问题Accumulator三种类型自定义累加器累加器陷阱Accumulator另类使用如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中，此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的3大数据结构rdd 广播变量
5.RDD的持久化 5.1 概述 Spark一个很重要的能力就是支持对RDD的持久化(或者说缓存),并且在多个操作可以访问这些持久化数据,从从而无需再重新计算. 对于RDD的持久化,Spark还有个很重要的能力就是容错的: 如果RDD的某个分区丢失了,它会自动的根据它的源RDD重新计算 5.2 存储级别 persist(),可以自由选择持久化的存储级别,将RDD持久化硬盘,内
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2023-08-18 14:44:45
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存储模块存储级别意义NONE不会保存任何的数据DISK_ONLY直接将RDD的Partition保存在该节点的Disk上MEMORY_ONLY将RDD的Partition对应的原生的java object对象保存在JVM中。如果RDD太大，导致部分Partition无法保存在内存中的话，那么这些Partition将不会被缓存，在需要的时候，会被重新计算。这是默认的存储级别。MEMORY_ONLY_
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2023-05-24 11:47:21
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一、RDD持久化Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快（通常运行速度会加速 10 倍）。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。RDD 可以使用
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2023-10-05 16:12:30
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cache/persist 持久化cache设置RDD缓存级别为 只在内存中 存储;其实内部调用的就是persist()方法persist可以灵活的设置RDD缓存级别(方式); 具体pyspark中如下;具体选用哪种,基本优缺点 和 内存/磁盘 的一样;根据情况选择from pyspark import StorageLevel
StorageLevel.DISK_ONLY # 存储方式:磁盘;
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2023-10-09 10:49:56
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