Spark 不会在节点之间随机移动数据。Shuffle 是一项耗时的操作，因此只有在没有其他选择的情况下才会发生。...这个命名来自 MapReduce，与 Spark 的 map 和 reduce 操作没有直接关系。 各个 map 任务的结果都会保存在内存中，直到它们无法容纳为止。...在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件。...df_repartitioned = df.repartition(2, "id") result_good = df_repartitioned.groupBy("id").count() 尽早过滤：在转换中尽早对数据应用过滤器或条件...然而在某些情况下，shuffle 可能仍然不可避免，特别是对于复杂的操作或处理大型数据集时。在这种情况下，应重点优化而不是完全避免 shuffle 。 原文作者：Sushil Kumar
Spark 默认将 RDD 保存在内存中，如果内存不够用了会根据用户配置将数据溢出（spill）到硬盘上。...) RDD 模型的优点 为了理解 RDD 带来的好处，可以看下面一个表，将 RDD 与 DSM （Distributed Shared Memory）做了详细对比。...每种情况下，子 RDD 都会有一个 partitioner 函数，或继承自父分区，或是默认的hash 分区函数。...但我们正在探索维持一些周期性的检查性任务，对 RDD 中某些缺失的分区进行补足。 解释器集成 像 Python 和 Ruby 一样，Scala 提供交互式的 shell 环境。...但是，如果这个最久没有使用过的分区和新计算出的分区属于同一个 RDD，我们会接着寻找，直到找到一个和当前分区不属于一个 RDD 并且最久没用过的分区。
小编说：在多台机器上分布数据以及处理数据是Spark的核心能力，即我们所说的大规模的数据集处理。为了充分利用Spark特性，应该考虑一些调优技术。...有些情况下这不会有问题，但是对于许多机器学习任务和图处理任务，这就 是很大的问题了。通常需要多次迭代的算法，在同一个 RDD 上执行很多次，反复 地重新加载数据和重新计算会导致时间浪费。...例如，调用 rdd.persist（StorageLevel.MEMORY_AND_DISK）方法会把 RDD 设置成内存和磁盘缓 存。...提示 ：用 Pregel API 的好处是，它已经在内部做了缓存和释放缓存的 操作。 5. 何时不用缓存 不能盲目地在内存中缓存 RDD。...Spark 用序列化的方式，可以在网络间传输对象，也可以把序列化后的字 节流缓存在内存中。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。...首先我们就从二者的区别讲起好了： 首先，Hadoop与Spark解决问题的层面不同。 Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。...Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的概念。...• 不能支持复杂的SQL统计;目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面，SparkYARN的结合不完善，这就为使用过程中埋下隐忧，容易出现各种难题。...长远来看新技术总会不断出现，不管是Spark还是Tez似乎都有着更美妙的前景，然而没有人会劝你完全抛开Hadoop。
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用...一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations 例如： a.一个从分布式文件系统中的 文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的，...因为传统的并行计算模型无法有效的解决迭代计算（iterative）和交互式计算（interactive）；而Spark的使命便是解决这两个问题，这也是他存在的价值和理由。...（2）Spark如何解决迭代计算？ 其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。...（RDD的固化：cache缓 存至内错； save保存到分布式文件系统） （2）操作RDD的两个动作 a.Actions：对数据集计算后返回一个数值value给驱动程序； 例如：Reduce将数据集的所有元素用某个函数聚合
因为研究室的人员当时都使用过MapReduce，他们发现MapReduce操作过于简单（只能通过map,Reduce),对于处理复杂的程序，实现起来很麻烦，并且在迭代计算和交互式计算中效率低下，因此Spark...四 ：Spark特点 高效 根据科研结果证明，Spark比MapReduce快很多（10-100倍）（正常情况下会快很多，不过在某些情况下会比MR慢） 内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享...RDD是对数据集的一种抽象，RDD的数据集是分布式的，会存在多个节点上。...是弹性的 ：数据集可以存在磁盘里，也可以存在内存中，通过磁盘和内存之间可以进行置换 RDD基础特性： 分布在集群中的只读对象集合（由多个partition构成） 可以存储在磁盘或内存中（多种存储级别）...通过并行”转换”操作构造 七 ：RDD基本操作 Transformation （转换操作） 可以通过Scala集合或者Hadoop数据集构造一个新的RDD， 通过Spark的一些函数，输入一个RDD然后输出一个
貌似就是个数据集，里面有好多相同的元素，spark就通过某些方法对这个数据集里的元素进行分布式的操作。 RDD相关操作 有两种操作，一个是转化操作，一个是行动操作。...filter() 过滤器吧，对RDD进行相应的过滤，比如去除不符合某种条件的元素。...其他 还有什么去重distinct(),采样sample()这类的没用过也不知道是干啥的。...UpdateStateByKey() 2.输入输出 输出比较简单，用某些方法就可以写成文本或者流文件。...PS：当然还留了一些看起来好重点的知识点没看懂，等着明天好好研究研究之后再专门写一篇。
第三行计算RDD中的行数。这两个Action操作都会产生结果，其内部发生的事情是Spark为每个Action生成一个单独的作业，因此RDD计算了两次。...如果你正在运行Spark Shell，那么默认情况下，可以通过URL http://localhost:4040 访问此接口： ? 每个Action都会在Spark中生成一个单独的作业。...Checkpoint 将 RDD 的某些 stage 保存在磁盘上并打破DAG的执行链条。...此作业从Spark开始并经历 stage 1到5。第一个 stage 从磁盘读取数据文件，然后stage 2到5在RDD上执行一些昂贵且复杂的计算。...Spark做的是将第3个 stage 的RDD状态保存在某些可靠的介质上，如HDFS。Checkpoint 会打破DAG执行链条，并将 Checkpoint 视为新的基线。
本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。...开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。...一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据...2.4 原则三：对多次使用的RDD进行持久化 当你在Spark代码中多次对一个RDD做了算子操作后，恭喜，你已经实现Spark作业第一步的优化了，也就是尽可能复用RDD。...在某些场景下，对于性能的提升会有一定的帮助。
2二、开发调优 3三、调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。...开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。...一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据...6原则三：对多次使用的RDD进行持久化 当你在Spark代码中多次对一个RDD做了算子操作后，恭喜，你已经实现Spark作业第一步的优化了，也就是尽可能复用RDD。...在某些场景下，对于性能的提升会有一定的帮助。
在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2....而 Spark 基于 RDD 提供了丰富的算子操作，且 reduce 操作产生 shuffle 数据，可以缓存在内存中。...5. partitioner: 只存在于（K,V）类型的 RDD 中，非（K,V）类型的 partitioner 的值就是 None。...只是某些 transformation 比较复杂，会包含多个子 transformation，因而会生成多个 RDD。这就是实际 RDD 个数比我们想象的多一些 的原因。...接下来的事情就是 driver 发送 task 到 executor，executor 自己的线程池去执行这些 task，完成之后将结果返回给 driver。
这与 textFile 相比, 它的每一个文件中的每一行将返回一个记录. 分区由数据量来确定, 某些情况下, 可能导致分区太少....但是，您也可用 persist (或 cache) 方法将 RDD persist（持久化）到内存中；在这种情况下，Spark 为了下次查询时可以更快地访问，会把数据保存在集群上。..._ = this.field rdd.map(x => field_ + x) } 理解闭包 在集群中执行代码时，一个关于 Spark 更难的事情是理解变量和方法的范围和生命周期....在 local 本地模式，在某些情况下的 foreach 功能实际上是同一 JVM 上的驱动程序中执行，并会引用同一个原始的 counter 计数器，实际上可能更新....本指南的累加器的部分会更详细地讨论这些。 在一般情况下，closures - constructs 像循环或本地定义的方法，不应该被用于改动一些全局状态。
开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。...一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据...原则三：对多次使用的RDD进行持久化 当你在Spark代码中多次对一个RDD做了算子操作后，恭喜，你已经实现Spark作业第一步的优化了，也就是尽可能复用RDD。...在某些场景下，对于性能的提升会有一定的帮助。...而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群）申请运行Spark作业需要使用的资源
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，...一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations例如：a.一个从分布式文件系统中的 文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的，...因为传统的并行计算模型无法有效的解决迭代计算（iterative）和交互式计算（interactive）；而Spark的使命便是解决这两个问题，这也是他存在的价值和理由。...（2）Spark如何解决迭代计算？其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。...（RDD的固化：cache缓 存至内错； save保存到分布式文件系统） （2）操作RDD的两个动作a.Actions：对数据集计算后返回一个数值value给驱动程序；例如：Reduce将数据集的所有元素用某个函数聚合
前后端分离开发的优势和劣势？ 让专业的人做专业的事情 优势：分工明确，各司其职 劣质：前后端联调需要消耗比较多的时间 3 什么情况下会引起跨域？...2）速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下，使用...4）极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的...IO和内存的占用，（下推过滤器）。 ...·让专业的人做专业的事情 ·优势:分工明确,各司其职 ·劣质:前后端联调需要消耗比较多的时间 2 什么情况下会引起跨域?
MapReduce的task数目划分MapReduce作业执行的过程中，中间的数据会存在什么地方?不会存在内存中么?...分别有什么作用(做什么，自己用过哪些，做过什么)?RDD的宽依赖和窄依赖，举例一些算子Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗?...常用的列举一些，说下算子原理Spark的哪些算子会有shuffle过程?Spark有了RDD，为什么还要有Dataform和DataSet?...Spark参数(性能)调优介绍一下Spark怎么基于内存计算的说下什么是RDD(对RDD的理解)?RDD有哪些特点?说下知道的RDD算子RDD底层原理RDD属性RDD的缓存级别?...，做了哪些工作?
AQE对于整体的Spark SQL的执行过程做了相应的调整和优化，它最大的亮点是可以根据已经完成的计划结点真实且精确的执行统计结果来不停的反馈并重新优化剩下的执行计划。...CBO这么难实现，Spark怎么解决？ CBO 会计算一些和业务数据相关的统计数据，来优化查询，例如行数、去重后的行数、空值、最大最小值等。...但是，由于这些统计数据是需要预先处理的，会过时，所以我们在用过时的数据进行判断，在某些情况下反而会变成负面效果，拉低了SQL执行效率。...但是，很多情况都可能导致这种大小估计出错——例如存在一个非常有选择性的过滤器。 由于AQE拥有精确的上游统计数据，因此可以解决该问题。...性能提升 AQE性能 AQE对于整体的 Spark SQL 的执行过程做了相应的调整和优化(如下图)，它最大的亮点是可以根据已经完成的计划结点真实且精确的执行统计结果来不停的反馈并重新优化剩下的执行计划
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