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  • RDD的弹性表现在哪几个方面
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  • spark运行流程


RDD的弹性表现在哪几个方面

参考1：
RDD的弹性体现在计算方面，当Spark进行计算时，某一阶段出现数据丢失或者故障，可以通过RDD的血缘关系就行修复。
1、内存的弹性：内存与磁盘的自动切换
2、容错的弹性：数据丢失可以自动恢复
3、计算的弹性：计算出错重试机制
4、分片的弹性：根据需要重新分片
参考2：
1.自动进行内存和磁盘切换
2.基于lineage的高效容错
3.task如果失败会特定次数的重试
4.stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片
5.checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的RDD，如果链条比较长，计算比较笨重，就把数据放在硬盘中】和persist 【内存或磁盘中对数据进行复用】(检查点、持久化)
6.数据调度弹性：DAG TASK 和资源管理无关
7.数据分片的高度弹性repartion
参考：RDD的弹性表现在哪几个方面 Spark Master/Driver会保存RDD上的Transformations。这样一来，如果某个RDD丢失（也就是salves宕掉），它可以快速和便捷地转换到集群中存活的主机上。这也就是RDD的弹性所在。

RDD之间有依赖关系，可溯源。构建成为DAG,这个DAG会构造成很多个阶段，这些阶段叫做stage，RDDstage之间会有依赖关系，后面根据前面的依赖关系来构建，如果前面的数据丢了，它会记住前面的依赖，从前面进行重新恢复。每一个算子都会产生新的RDD。spark中的DAG就是rdd内部的转换关系，这些转换关系会被转换成依赖关系，进而被划分成不同阶段，从而描绘出任务的先后顺序。