在 Spark 中的第二个抽象是能够用于并行操作的 shared variables（共享变量），默认情况下，当 Spark 的一个函数作为一组不同节点上的任务运行时，它将每一个变量的副本应用到每一个任务的函数中去...执行作业时，Spark 会分解 RDD 操作到每个 executor 中的 task 里。在执行之前，Spark 计算任务的 closure（闭包）。...虽然在 driver node 仍然有一个 counter 在内存中，但是对 executors 已经不可见。executor 看到的只是序列化的闭包一个副本。...Spark 会自动广播出每个 stage（阶段）内任务所需要的公共数据。这种情况下广播的数据使用序列化的形式进行缓存，并在每个任务运行前进行反序列化。...这也就意味着，只有在跨越多个 stage（阶段）的多个任务会使用相同的数据，或者在使用反序列化形式的数据特别重要的情况下，使用广播变量会有比较好的效果。
当你希望在 Map 中不使用 String 为 Key，那么你需要使用 MessagePackKeySerializer 来为 key 进行序列化。...本测试方法，可以在 https://github.com/cwiki-us-demo/serialize-deserialize-demo-java/blob/master/src/test/java/... map = new HashMap(); MessageData messageData = new MessageData(); /...- A"); map.put(uuid_a, messageData); // Element B in MAP messageData = new MessageData(...Map deserialized = objectMapper.readValue(bytes, new TypeReference<Map<
通常情况下，传递给 Spark 操作（例如 map 或 reduce）的函数是在远程集群节点上执行的，函数中使用的变量，在多个节点上执行时是同一变量的多个副本。...Spark 会自动广播每个 stage 中任务所需的公共数据。这种情况下广播的数据以序列化的形式进行缓存，并在运行每个任务之前进行反序列化。...这意味着只有当跨多个 stage 的任务需要相同的数据，或者以反序列化形式缓存数据非常重要时，显式创建广播变量才是有用的。...Spark 在 Tasks 任务表中显示由任务修改的每个累加器的值。 ? 跟踪 UI 中的累加器对于理解运行的 stage 的进度很有用（注意：Python尚未支持）。...因此，在 transformation （例如， map()）中更新累加器时，其值并不能保证一定被更新。
问题描述及原因分析 在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，从而引发Task未序列化问题。...然而，Spark算子在计算过程中使用外部变量在许多情形下确实在所难免，比如在filter算子根据外部指定的条件进行过滤，map根据相应的配置进行变换等。...）map等闭包内部直接引用某类成员函数或成员变量 （1）对于依赖某类成员变量的情形 如果程序依赖的值相对固定，可取固定的值，或定义在map、filter等操作内部，或定义在scala object对象中...（类似于Java中的static变量） 如果依赖值需要程序调用时动态指定（以函数参数形式），则在map、filter等操作时，可不直接引用该成员变量，而是在类似上面例子的getResult函数中根据成员变量的值重新定义一个局部变量...（2）对于依赖某类成员函数的情形 如果函数功能独立，可定义在scala object对象中（类似于Java中的static方法），这样就无需一来特定的类。
默认情况下，当 Spark 在不同节点上并行运行一个函数作为一组任务时，它会将函数中使用的每个变量的副本发送到每个任务。 有时，需要在任务之间或在任务和驱动程序之间共享变量。...给Spark传入函数 Spark 的 API 在很大程度上依赖于在驱动程序中传递函数来在集群上运行。 有两种推荐的方法来做到这一点： 匿名函数语法，可用于短代码。 全局单例对象中的静态方法。...rdd.map(x => field_ + x) } 理解闭包 关于 Spark 的难点之一是在跨集群执行代码时了解变量和方法的范围和生命周期。...注意：在 Python 中，存储的对象将始终使用 Pickle 库进行序列化，因此您是否选择序列化级别并不重要。...共享变量 通常，当传递给 Spark 操作（例如 map 或 reduce）的函数在远程集群节点上执行时，它会处理函数中使用的所有变量的单独副本。
hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。...五大特性： A list of partitions：一个分区列表，RDD中的数据都存储在一个分区列表中 A function for computing each split：作用在每一个分区中的函数...在Spark中，join，reduceByKey这一类型的过程，都会有shuffle的过程，在shuffle的使用，需要传入一个partitioner，大部分Spark中的shuffle操作，默认的partitioner...缺点： 序列化和反序列化的性能开销很大，大量的网络传输； 构建对象占用了大量的heap堆内存，导致频繁的GC（程序进行GC时，所有任务都是暂停） DataFrame DataFrame以...当序列化数据时，Encoder 产生字节码与 off-heap 进行交互，能够达到按需访问数据的效果，而不用反序列化整个对象。）。
用户使用 RDD 时，首先将数据从持久化存储中通过变换（Transformations，如 map 或者 filter）将其载入内存，然后可以对 RDD 施加任何系统支持的一系列变换，最后利用动作（Action...Spark 编程接口 Spark 利用 Scala 语言作为 RDD 抽象的接口，因为 Scala 兼顾了精确（其函数式语义适合交互式场景）与高效（使用静态类型）。...像前面举的例子一样，开发者需要将函数作为参数传给 map 等 Spark 算子。Spark 会将这些函数（或者说闭包）序列化为 Java 对象，然后分发给执行节点进行加载。...尽管 Spark 暴露的 Scala 的 RDD 接口在概念上看起来很简单，但实在实现上有一些很脏的角落，比如说 Scala 的闭包需要使用反射， 比如说尽量避免修改 Scala 的解释器。...内存管理 Spark 提供了三种存储 RDD 的方式： 内存中没有序列化过的 Java 对象 内存中序列化过的数据 磁盘 由于 Spark 跑在 JVM 上，因此第一种存储方式访问最快，第二种允许用户牺牲一点性能以换取更高效的内存利用
使用自定义分区函数，你可以精确控制数据在集群上的分布，并相应的操作单个分区。 ?...countByKey 可以计算每个key对应的数据项的数量，并将结果写入到本地Map中，你还可以近似的执行操作，在Scala 中指定超时时间和置信度。...此配置用于在工作节点之间数据传输或将RDD写入到磁盘上时，Spark采用序列化工具。...Spark没有选择Kryo作为默认序列化工具的原因是它要求自定义注册，但我们建议在网络传输量大的应用程序中尝试使用它，自Spark.2.0.0之后，我们在对简单类型，简单类型数组或字符串类型的RDD进行...Spark为Twitter chill库中AllScalaRegistrar函数的许多常用核心Scala类自动使用了Kryo序列化。
reduce(func) 通过函数func（输入两个参数并返回一个值）聚合数据集中的元素 foreach(func) 将数据集中的每个元素传递到函数func中运行 惰性机制 在当前的spark目录下面创建...这时，Spark会把计算分解成多个任务在不同的机器上执行，每台机器运行位于属于它自己的map和reduce，最后把结果返回给Driver Program。...lines.filter()会遍历lines中的每行文本，并对每行文本执行括号中的匿名函数，也就是执行Lamda表达式：line => line.contains(“spark”)，在执行Lamda表达式时...persist(MEMORY_AND_DISK)表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上。...，只需要重复使用上面缓存中的rdd res9: String = hadoop,spark,hive 可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除。
Spark 任务的执行和存储情况。...任务完成之后检查每一个 RDD 的缓存状况是比较困难的，虽然在 Spark EventLog 中，我们也能看到在每一个 RDD 的 RDD Info 中有一个 StorageLevel 的条目。...从下面的代码中可以看到，Spark 认为序列化一个对象的开销是高于从磁盘中读取一个已经序列化之后的对象的开销的，因为它宁可从磁盘里面取也不愿意直接从内存序列化。...// 如果内容是非序列化的，尝试序列化内存中的对象，最后抛出异常表示不存在 if (level.deserialized) { // 因为内存中是非序列化的，尝试能不能先从磁盘中读到非序列化的...我们在稍后将看到，Spark 没有一个统一的资源分配的入口。 除了堆内内存，Spark 还可以使用堆外内存。
在我们的开发过程中，能避免则尽可能避免使用 reduceByKey、join、distinct、repartition 等会进行 shuffle 的算子，尽量使用 map 类的非 shuffle 算子。...消除了冗余的 HDFS 读写: Hadoop 每次 shuffle 操作后，必须写到磁盘，而 Spark 在 shuffle 后不一定落盘，可以 cache 到内存中，以便迭代时使用。...因此说，RDD 操作不能嵌套调用，即在 RDD 操作传入的函数参数的函数体中，不可以出现 RDD 调用。 27....Java序列化非常灵活，但是速度较慢，在某些情况下序列化的结果也比较大。 Kryo序列化 Spark也能使用Kryo（版本2）序列化对象。...Spark Streaming小文件问题 使用 Spark Streaming 时，如果实时计算结果要写入到 HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由 Spark
在每个 batch 中，Spark 会使用状态更新函数为所有已有的 key 更新状态，不管在 batch 中是否含有新的数据。...在例子中，假设你想保持在文本数据流中看到的每个单词的运行计数，运行次数用一个 state 表示，它的类型是整数, 我们可以使用如下方式来定义 update 函数: Scala Java Python...Note（注意）: 默认情况下, 该操作使用 Spark 的默认并行任务数量（local model 是 2, 在 cluster mode 中的数量通过 spark.default.parallelism...此错误可能会显示为序列化错误（连接对象不可序列化）, 初始化错误（连接对象需要在 worker 初始化）等. 正确的解决方案是在 worker 创建连接对象...., 在日志已经存储在复制的存储系统中时, 禁用在 Spark 中接收到的数据的复制.这可以通过将输入流的存储级别设置为 StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER 来完成.使用
在 Scala 中，我们可以把定义的内联函数、方法的引用或静态方法传递给 Spark，就像 Scala 的其他函数式 API 一样。...小结：传递函数的时候需要注意：如果你的 RDD 转换操作中的函数使用到了类的方法或者变量，那么你需要注意该类可能需要能够序列化。... rdd.filter(x => x.contains(query_)) } } 如果在 Scala 中出现了 NotSerializableException，通常问题就在于我们传递了一个不可序列化的类中的函数或字段...这就是在 spark 调优中，增大 RDD 分区数目，增大任务并行度的做法。...传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量
比如，Map操作传递数据集中的每一个元素经过一个函数，形成一个新的RDD转换结果，而Reduce操作通过一些函数对RDD的所有元素进行操作，并返回最终结果给Driver程序。...转换只有在遇到一个Action时才会执行，如图4-2所示。 [插图] 图4-2 Spark转换和执行 这种设计使得Spark以更高的效率运行。...Spark将计算打散成多个任务以便在不同的机器上分别运行，每台机器并行运行Map，并将结果进行Reduce操作，返回结果值Driver程序。...在Scala中，只要在程序中导入org.apache.spark.SparkContext，就能使用Spark的隐式转换，这些操作就可用于包含二元组对象的RDD（Scala中的内建元组，可通过（a，b）...Spark自动监视每个节点上使用的缓存，在集群中没有足够的内存时，Spark会根据缓存情况确定一个LRU（Least Recently Used，最近最少使用算法）的数据分区进行删除。
Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...具体细节请参阅Spark SparkSession:一个新的入口 这两种API都可以很容易地使用lambda函数表达转换操作。...编译器和IDE懂得你正在使用的类型，并且可以在你构建数据管道时提供有用的提示和错误信息。 虽然这个高层次代码在语法上看起来类似，但使用 Datasets，你也可以访问完整关系执行引擎的所有功能。...这个新的 Datasets API 的另一个好处是减少了内存使用量。由于 Spark 了解 Datasets 中数据的结构，因此可以在缓存 Datasets 时在内存中创建更优化的布局。...这种统一对于 Java 用户来说是个好消息，因为它确保了他们的API不会落后于 Scala 接口，代码示例可以很容易地在两种语言中使用，而库不再需要处理两种稍微不同的输入类型。
---- RDD编程进阶 1.累加器 累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量...Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法(在Java中是 add)增加累加器的值。...因此，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，我们必须把它放在 foreach() 这样的行动操作中。转化操作中累加器可能会发生不止一次更新。...比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。 在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark会为每个任务分别发送。...任何可序列化的类型都可以这么实现。 (2) 通过 value 属性访问该对象的值(在 Java 中为 value() 方法)。
任务返回结果数据块：用来存储在存储管理模块内部的任务返回结果。通常情况下任务返回结果随任务一起通过Akka返回到Driver端。...但是当任务返回结果很大时，会引起Akka帧溢出，这时的另一种方案是将返回结果以块的形式放入存储管理模块，然后在Driver端获取该数据块即可，因为存储管理模块内部数据块的传输是通过Socket连接的，因此就不会出现...DISK_ONLY:使用非序列化Java对象的方式持久化，完全存储到磁盘上。...不可以（java8开始支持接口中允许写方法实现代码了），这样看起来trait又很像抽象类 18、Scala 语法中to 和 until有啥区别 to 包含上界，until不包含上界 19、讲解Scala...Spark在处理数据时构建了DAG有向无环图，减少了shuffle和数据落地磁盘的次数 Spark是粗粒度资源申请，而MapReduce是细粒度资源申请 22、一个RDD的partition数量是由什么决定的
在默认情况下，当Spark将一个函数转化成许多任务在不同的节点上运行的时候，对于所有在函数中使用的变量，每一个任务都会得到一个副本。有时，某一个变量需要在任务之间或任务与驱动程序之间共享。...在Spark中读入文件时有几点要注意： 如果使用了本地文件路径时，要保证在worker节点上这个文件也能够通过这个路径访问。...共享变量 通常情况下，当一个函数传递给一个在远程集群节点上运行的Spark操作（比如map和reduce）时，Spark会对涉及到的变量的所有副本执行这个函数。...在集群中运行的任务随后可以使用add方法或+=操作符（在Scala和Python中）来向这个累加器中累加值。但是，他们不能读取累加器中的值。...比如，重启一个任务不会再次更新累加器。在转化过程中，用户应该留意每个任务的更新操作在任务或作业重新运算时是否被执行了超过一次。 累加器不会该别Spark的惰性求值模型。
关于RDD的特点，可以搜到很多资料，其实我们只需要理解两点就可以了： 1.不可变2.分布式 有人会觉得很奇怪，如果RDD不可变，那么在进行数据操作的时候，怎么改变它的值，怎么进行计算呢？...还有一种情况，如果我们想多次使用同一个RDD，每次都对RDD进行Action操作的话，会极大的消耗Spark的内存，这种情况下，我们可以使用RDD.persist()把这个RDD缓存下来，在内存不足时，...在Python中，储存的对象永远是通过Pickle库序列化过的，所以社不设置序列化级别不会产生影响。...最后来讲讲如何向Spark传递函数： 两种方式： 1.简单的函数：lambda表达式。 适合比较短的函数，不支持多语句函数和无返回值的语句。...2.def函数 会将整个对象传递过去，但是最好不要传递一个带字段引用的函数。如果你传递的对象是某个对象的成员，或者在某个函数中引用了一个整个字段，会报错。举个例子： ?
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