原文:Spark cache、checkpoint机制笔记

Spark学习笔记总结 . Spark cache和checkpoint机制 . RDD cache缓存 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 不需要重新计算 。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。 .cache 是一个transformation。在job的stora ...

2017-01-03 23:22 0 5081 推荐指数:

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Spark checkpoint机制简述

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章。 1、Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage ...

Fri Jun 15 00:50:00 CST 2018 0 1051
深入浅出SparkCheckpoint机制

1 Overview 当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么。所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么? 网上找到一篇文章,说到 Checkpoint,大概意思 ...

Fri Jan 11 01:38:00 CST 2019 1 2765
[Spark][pyspark]cache persist checkpoint 对RDD与DataFrame的使用记录

结论 cache操作通过调用persist实现,默认将数据持久化至内存(RDD)内存和硬盘(DataFrame),效率较高,存在内存溢出等潜在风险。 persist操作可通过参数调节持久化地址,内存,硬盘,堆外内存,是否序列化,存储副本数,存储文件为临时文件,作业完成后数据文件自动删除 ...

Thu Oct 14 03:51:00 CST 2021 0 916
RDD的cachecheckpoint 的区别

问题:cachecheckpoint 的区别? 关于这个问题,Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint. Cache materializes the RDD ...

Fri Dec 07 19:05:00 CST 2018 1 570
Sparkcheckpoint详解

源码解释 Spark 中对于数据的保存除了持久化操作之外,还提供了一种检查点的机制,检查点(本质是通过将RDD写入Disk做检查点)是为了通过 Lineage 做容错的辅助 Lineage 过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点 ...

Mon Jun 08 18:53:00 CST 2020 0 559
spark checkpoint详解

checkpointspark中主要有两块应用:一块是在spark core中对RDD做checkpoint,可以切断做checkpoint RDD的依赖关系,将RDD数据保存到可靠存储(如HDFS)以便数据恢复;另外一块是应用在spark streaming中,使用checkpoint用来保存 ...

Tue May 08 04:40:00 CST 2018 2 11198
Spark源码分析 – Checkpoint

CP的步骤 1. 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint()来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, 否则在存CP文件时需要重新computeRDD内容 并且当RDD被CP后, 所有 ...

Sat Jan 11 02:24:00 CST 2014 7 2936
 
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