原文:RDD之七:Spark容错机制

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源。因此,Spark选择记录更新的方式。但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低。因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RD ...

2017-01-20 23:54 1 3556 推荐指数:

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Spark RDD概念学习系列之RDD容错机制(十七)

RDD容错机制     RDD实现了基于Lineage的容错机制RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可。  图1中,假如RDD ...

Tue Sep 20 19:33:00 CST 2016 0 2622
SparkSpark容错机制

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此,Spark选择 ...

Fri Jul 14 05:10:00 CST 2017 0 1966
SparkRDD容错原理及四大核心要点

一、Spark RDD容错原理   RDD不同的依赖关系导致Spark对不同的依赖关系有不同的处理方式。   对于宽依赖而言,由于宽依赖实质是指父RDD的一个分区会对应一个子RDD的多个分区,在此情况下出现部分计算结果丢失,单一计算丢失的数据无法达到效果,便采用重新计算该步骤中的所有 ...

Sun Jun 23 05:57:00 CST 2019 0 843
SparkRDD的运行机制

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于不同计算 ...

Wed Jun 12 22:12:00 CST 2019 0 1593
Spark Streaming的容错和数据无丢失机制

背景 Write Ahead Logs 配置 实现细节 下面讲解下WAL的工作原理。过一下Spark Streaming的架构 当一个Spark Streaming应用启动了(例如driver启动), 相应 ...

Wed Sep 30 03:34:00 CST 2015 0 6515
 
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