import org.apache.spark.storage.StorageLevel // 数据持久缓存到内存中//data.cache()data.persist() // 设置缓存级别data.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) // 清除缓存 ...
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。 MEM ...
2020-02-03 15:38 0 1479 推荐指数:
import org.apache.spark.storage.StorageLevel // 数据持久缓存到内存中//data.cache()data.persist() // 设置缓存级别data.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) // 清除缓存 ...
默认是INFO级别,输出内容太多,影响真正输出结果的查找,需要修改成 WARN 或 ERROR 级别 1 spark根目录conf/log4j.properties.template拷贝到工程的resources目录下,并改名成 log4j.properties 2 修改 ...
Spark:控制日志输出级别 终端修改 在pySpark终端可使用下面命令来改变日志级别 sc.setLogLevel("WARN") # 或者INFO等 修改日志设置文件 ** 通过调整日志的级别来控制输出的信息量.减少Spark Shell使用过程中在终端显示的日志 ...
作为分布式应用,Spark的数据存储在不同机器上。这就涉及到数据的传输,元数据的管理等内容。而且由于Spark可以利用内存和磁盘作为存储介质,这还涉及到了内存和磁盘的数据管理。 Spark存储体系架构 Spark存储(主要由BlockManager来完成)主要完成了写入数据块,如果需要备份 ...
记录一下Spark的存储相关内容 @ 目录 整体架构 存储相关类 应用启动时 增删改后更新元数据 获取数据存放位置 数据块的删除 RDD存储调用 数据读取 数据写入 cache & ...
摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单。 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK ...
摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单。 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK ...
import org.apache.log4j.{ Level, Logger } Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN ...