引入 一般來說，分布式數據集的容錯性有兩種方式：數據檢查點和記錄數據的更新。 面向大規模數據分析，數據檢查點操作成本很高，需要通過數據中心的網絡連接在機器之間復制龐大的數據集，而網絡帶寬往往比內存帶寬低得多，同時還需要消耗更多的存儲資源。 因此，Spark選擇記錄更新的方式。但是，如果更新粒度 ...

背景 Write Ahead Logs 配置 實現細節 下面講解下WAL的工作原理。過一下Spark Streaming的架構 當一個Spark Streaming應用啟動了(例如driver啟動), 相應 ...

RDD的容錯機制　　 　　RDD實現了基於Lineage的容錯機制。RDD的轉換關系，構成了compute chain，可以把這個compute chain認為是RDD之間演化的Lineage。在部分計算結果丟失時，只需要根據這個Lineage重算即可。　　圖1中，假如RDD2 ...

Streaming的容錯和數據無丟失機制。 checkPoint機制可保證其容錯性。spark中的W ...

一、應用執行機制 一個應用的生命周期即，用戶提交自定義的作業之后，Spark框架進行處理的一系列過程。 在這個過程中，不同的時間段里，應用會被拆分為不同的形態來執行。 1、應用執行過程中的基本組件和形態 Driver： 運行在客戶端或者集群中，執行Application ...

本文主要簡述spark checkpoint機制，快速把握checkpoint機制的來龍去脈,至於源碼可以參考我的下一篇文章。 1、Spark core的checkpoint 1）為什么checkpoint？ 分布式計算中難免因為網絡，存儲等原因出現計算失敗的情況，RDD中的lineage ...

Spark工作機制 主要模塊 調度與任務分配 I/O模塊 通信控制模塊 容錯模塊 Shuffle模塊 調度層次 應用 作業 Stage Task 調度算法 FIFO FAIR(公平調度) Spark應用執行機制 總覽 ...

雖然默認情況下 RDD 的內容是臨時的，但 Spark 提供了在 RDD 中持久化數據的機制。第一次調用動作並計算出 RDD 內容后，RDD 的內容可以存儲在集群的內存或磁盤上。這樣下一次需要調用依賴該 RDD 的動作時，就不需要從依賴關系中重新計算 RDD，數據可以從緩存分區中直接返回 ...