[Spark内核] 第40课：CacheManager彻底解密：CacheManager运行原理流程图和源码详解
本课主题 CacheManager 运行原理图 CacheManager 源码解析 CacheManager 运行原理图 [下图是CacheManager的运行原理图] 首先 RDD 是通过 iterator 来进行计算： CacheManager 会通 ...
原文：[Spark內核] 第41课：Checkpoint彻底解密：Checkpoint的运行原理和源码实现彻底详解
本课主题 Checkpoint运行原理图 Checkpoint源码解析 引言 Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题： 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 万个RDD 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时 例如计算时常超过 个小时 , 可能业 ...
2017-03-12 18:29 0 5161 推荐指数：
相关推荐
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 ...
Spark的checkpoint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 ...
spark checkpoint详解
checkpoint在spark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 ...
Spark Streaming源码分析 – Checkpoint
PersistenceStreaming没有做特别的事情，DStream最终还是以其中的每个RDD作为job进行调度的，所以persistence就以RDD为单位按照原先Spark的方式去做就可以了，不同的是Streaming是无限，需要考虑Clear的问题在clearMetadata时，在删除 ...
[Spark内核] 第34课：Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密
本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法，因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心，这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行；其次就是数据本地性，Spark ...