在Spark中一個appliation可能包含多個job,每個job都是由SparkContext#runJob(。。。)觸發的,一個Job下包含1個或多個Stage,Job的最后一個stage為ResultStage,其余的stage都為ShuffleMapStage。ResultStage會生 ...
之前對Broadcast有分析,但是不夠深入 Spark . 四十三 :Spark Broadcast總結 ,本章對其實現過程以及原理進行分析。 帶着以下幾個問題去寫本篇文章: driver端如何實現broadcast的裝備,是否會把broadcast數據發送給executor端 executor如何獲取到broadcast數據 導入 Spark一個非常重要的特征就是共享變量。共享變量分為廣播變量 ...
2019-08-31 18:07 0 1067 推薦指數:
在Spark中一個appliation可能包含多個job,每個job都是由SparkContext#runJob(。。。)觸發的,一個Job下包含1個或多個Stage,Job的最后一個stage為ResultStage,其余的stage都為ShuffleMapStage。ResultStage會生 ...
共享變量 通常情況下,當向Spark操作(如map,reduce)傳遞一個函數時,它會在一個遠程集群節點上執行,它會使用函數中所有變量的副本。這些變量被復制到所有的機器上,遠程機器上並沒有被更新的變量會向驅動程序回傳。在任務之間使用通用的,支持讀寫的共享變量是低效的。盡管如此,Spark提供 ...
目錄 前言 累加器 廣播變量 更新廣播變量(rebroadcast) 總結 參考文獻 前言 Spark踩坑記——初試 Spark踩坑記——數據庫(Hbase+Mysql) Spark踩坑記——Spark ...
收錄待用,修改轉載已取得騰訊雲授權 前言 前面總結的幾篇spark踩坑博文中,我總結了自己在使用spark過程當中踩過的一些坑和經驗。我們知道Spark是多機器集群部署的,分為Driver/Master/Worker,Master負責資源調度,Worker是不同的運算節點,由Master ...
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一、Spark中的緩存機制: 避免spark每次都重算RDD以及它的所有依賴,cache()、persist()、 checkpoint()。 1、cache():會被重復使用,但是不能太大的RDD,將其cache()到內存當中,catch()屬於 memory only 。cache ...
一.Spark2.0的新特性Spark讓我們引以為豪的一點就是所創建的API簡單、直觀、便於使用,Spark 2.0延續了這一傳統,並在兩個方面凸顯了優勢: 1、標准的SQL支持; 2、數據框(DataFrame)/Dataset (數據集)API的統一。 在SQL方面,我們已經對Spark ...
准備 1、hadoop已部署(若沒有可以參考:Centos7安裝Hadoop2.7),集群情況如下(IP地址與之前文章有變動): hostname IP地址 ...