2、将自定义的类型作为 RDD 的泛型类型时（比如 JavaRDD，Student 是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。...3、使用可序列化的持久化策略时（比如 MEMORY_ONLY_SER），Spark 会将 RDD 中的每个 partition 都序列化成一个大的字节数组。...但是 Spark 同时支持使用 Kryo 序列化库，Kryo 序列化类库的性能比 Java 序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo 序列化机制比 Java 序列化机制，性能高 10 倍左右。...以下是使用 Kryo 的代码示例，我们只要设置序列化类，再注册要序列化的自定义类型即可（比如算子函数中使用到的外部变量类型、作为 RDD 泛型类型的自定义类型等）： // 创建 SparkConf 对象...因此 Spark 官方建议，在 Spark 编码实现中，特别是对于算子函数中的代码，尽量不要使用上述三种数据结构，尽量使用字符串替代对象，使用原始类型（比如 Int、Long）替代字符串，使用数组替代集合类型
/yyy/zzz”) 3.partition和依赖 –每个RDD包含了数据分块/分区（partition）的集合，每个partition是不可分割的 –每个partition的计算就是一个task，task...，连通分量及其在原图中所有依赖的RDD，构成一个stage –每个stage内部尽可能多地包含一组具有窄依赖关系的转换，并将它们流水线并行化 5.数据局部性原则 –如果一个任务需要的数据在某个节点的内存中...，提高shuffle操作内存占比 spark-submit： 2.六个原则 •避免创建重复的RDD •尽可能复用同一个RDD •对多次使用的RDD进行持久化处理 •避免使用shuffle类算子 如：groupByKey...reduceByKey或aggregateByKey算子替代groupByKey算子 •使用Kryo优化序列化性能 Kryo是一个序列化类库，来优化序列化和反序列化性能， Spark支持使用Kryo序列化库...，性能比Java序列化库高10倍左右 七、Spark技术栈 • Spark Core：基于RDD提供操作接口，利用DAG进行统一的任务规划 • Spark SQL： Hive的表+ Spark的里。
Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为：函数可以访问函数外部定义的变量，但是函数内部对该变量进行的修改，在函数外是不可见的，即对函数外源变量不会产生影响。 ?...Spark为了执行任务，会将RDD的操作分解为多个task，并且这些task是由executor执行的。...driver节点的内存中仍有一个计数器，但该变量对executor是不可见的！executor只能看到序列化闭包的副本。...首先，对RDD相关的操作需要传入闭包函数，如果这个函数需要访问外部定义的变量，就需要满足一定条件（比如必须可被序列化），否则会抛出运行时异常。...闭包函数在最终传入到executor执行，需要经历以下步骤： 1.driver通过反射，运行时找到闭包访问的变量，并封装成一个对象，然后序列化该对象 2.将序列化后的对象通过网络传输到worker节点
避免了每个task自己维护一个变量，OOM 使用Kryo优化序列化性能 优化数据结构 原始类型(Int, Long) 字符串，每个字符串内部都有一个字符数组以及长度等额外信息 对象，每个Java对象都有对象头...task的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务或者推测执行 应用程序运行完成后，AM向RM申请注销并关闭自己 调优 executor配置 spark.executor.memory spark.executor.instances...spark api演进 Type RDD DataFrame DataSet definition RDD是分布式的Java对象的集合 DataFrame是分布式的Row对象的集合 DataSet是分布式的...，如filter下推，剪裁* off-heap堆外存储 * Encoder序列化* 支持结构与非结构化数据* 和rdd一样，支持自定义对象存储* 和dataframe一样，支持结构化数据的sql查询*...采用堆外内存存储，gc友好* 类型转化安全，代码有好 cons * 对于结构化数据不友好* 默认采用的是java序列化方式，序列化结果比较大，而且数据存储在java堆内存中，导致gc比较频繁 * rdd
2、将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。...3、使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。...Spark默认使用的是Java的序列化机制，你可以使用Kryo作为序列化类库，效率要比 Java的序列化机制要高： // 创建SparkConf对象。...conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") // 注册要序列化的自定义类型。...，每个Java对象都有对象头、引用等额外的信息，因此比较占用内存空间。
Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。 Spark SQL：Spark 用来操作结构化数据的程序包。...RDD是什么? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。...持久化级别 说明 MORY_ONLY(默认) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。...这是默认级别 MORY_AND_DISK(开发中可以使用这个) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。...如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将RDD以序列化的Java对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象
是不可序列化的（not serializable）。...、统计等相关处理，回写到DB上（至于Spark中DB的回写方式可参考我之前总结的博文：Spark踩坑记——数据库（Hbase+Mysql）），由此高效实时的完成每天大量数据的词频统计任务。...将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。...使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。...以下是使用Kryo的代码示例，我们只要设置序列化类，再注册要序列化的自定义类型即可（比如算子函数中使用到的外部变量类型、作为RDD泛型类型的自定义类型等）： // 创建SparkConf对象。
性能影响 Shuffle是一项昂贵的操作，因为它涉及磁盘I / O、数据序列化和网络 I/O。...为了 Shuffle ，Spark 生成一组 map 任务来组织数据，以及一组 reduce 任务来聚合数据。...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。...：选择 Avro 或 Kryo 等高效的序列化格式，以减少 Shuffle过程中的数据大小。...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向kafka中写入数据 上文阐述了Spark如何从Kafka中流式的读取数据，下面我整理向Kafka中写数据。...KafkaProducer的新建任务放在foreachPartition外边，因为KafkaProducer是不可序列化的（not serializable）。...Direct方式从Kafka拉取batch，之后经过分词、统计等相关处理，回写到DB上（至于Spark中DB的回写方式可参考我之前总结的博文：Spark踩坑记——数据库（Hbase+Mysql）），由此高效实时的完成每天大量数据的词频统计任务...将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。...使用可序列化的持久化策略时（比如 MEMORY_ONLY_SER ），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。
Spark的持久化级别 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。...MEMORY_AND_DISK 使用未序列化的Java对象格式，优先尝试将数据保存在内存中。...DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。...中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输，比如广播变量 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象...使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。
该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。...2) 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，SXT是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。...3) 使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。 4) Task发送时也需要序列化。 ...2、Spark数据本地化调优： Spark中任务调度时，TaskScheduler在分发之前需要依据数据的位置来分发，最好将task分发到数据所在的节点上，如果TaskScheduler分发的task在默认.../spark-submit提交任务的脚本里面添加： --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 Executor由于内存不足或者堆外内存不足了，挂掉了
Spark的持久化级别 持久化级别 含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。...MEMORY_AND_DISK 使用未序列化的Java对象格式，优先尝试将数据保存在内存中。...该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。...将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。...以下是使用Kryo的代码示例，我们只要设置序列化类，再注册要序列化的自定义类型即可（比如算子函数中使用到的外部变量类型、作为RDD泛型类型的自定义类型等）： // 创建SparkConf对象。
RDD.saveAsObjectFile 和 SparkContext.objectFile 支持以由序列化 Java 对象组成的简单格式保存 RDD。...为了执行作业，Spark 将 RDD 操作的处理分解为任务，每个任务都由一个 executor 执行。 在执行之前，Spark 会计算任务的闭包。...此外，每个持久化的 RDD 都可以使用不同的存储级别进行存储，例如，允许您将数据集持久化到磁盘上，将其持久化在内存中，但作为序列化的 Java 对象（以节省空间），跨节点复制它。...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。...Spark 动作通过一组阶段执行，由分布式“shuffle”操作分隔。 Spark 自动广播每个阶段内任务所需的公共数据。 以这种方式广播的数据以序列化形式缓存，并在运行每个任务之前进行反序列化。
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。...详细的存储级别介绍如下: Storage Level（存储级别） Meaning（含义） MEMORY_ONLY 将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储在 JVM 中....这是默认的级别. MEMORY_AND_DISK 将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，将未缓存的数据分区存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取....MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将 RDD 以序列化的 Java 对象的形式进行存储（每个分区为一个 byte 数组）。...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。
前言 Spark目前支持Hash分区、Range分区和用户自定义分区。Hash分区为当前的默认分区。...函数签名：def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] aggregateByKey()()：按照K...hash 只是单纯的对key进行运算，不会重新运算job任务，range需要对分区进行抽样，需要运行一个job任务。 RDD默认为HashPartitioner 分区器，即使不指定分区器默认的就是。...： Driver最终会将Task交给Executor进行执行，其中就需要进行将对象进行序列化，由于CustomPartitioner类在另一个class内部中，序列化CustomPartitioner...而外部类并没有进行序列化，所以就报了这样的错。
答：因为不同的 RDD 之间需要进行转化（序列化：数据转化成二进制，反序列：化二进制转化为数据）。...3、RDD 三个特点 3.1、不可分，在 RDD 上调用转换算子，会生成一个新的 RDD，不会更改原 RDD 的数据结构。 ...9、RDD 的任务切分 Application：一个能够打成 jar 包的 Spark 程序就是一个应用。里面应该有一个 SparkContext。 ...() 来启用检查点 （3）RDD 创建之初就要启用检查点，否则不成功 注意：整个 checkpoint 的读取是用户透明的（即用户看不到，是后台执行的）。..., "))).collect 14、RDD 累加器 RDD 累加器：线程安全，不是针对某个节点或者某个 RDD 的，它的对象是整个 Spark，类似于 hadoop 的累加器。
五、你是如何理解Spark中血统(RDD)的概念?它的作用是什么？ RDD 可是Spark中最基本的数据抽象，我想就算面试不被问到，那自己是不是也应该非常清楚呢！...下面提供菌哥的回答，供大家参考： 概念 RDD是弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算 的集合。...另外不同RDD之间的转换操作之间还可以形成依赖关系，进而实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销，并且还提供了更多的API(map/reduec/filter/groupBy...累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。 广播变量是在每个机器上缓存一份，不可变，只读的，相同的变量，该节点每个任务都能访问，起到节省资源和优化的作用。...它通常用来高效分发较大的对象。 十二、当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？
一、Spark运行 1、Spark内置模块 ? Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。...数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。...11）saveAsObjectFile(path) 用于将RDD中的元素序列化成对象，存储到文件中。...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。...使用广播变量的过程如下： (1) 通过对一个类型 T 的对象调用 SparkContext.broadcast 创建出一个 Broadcast[T] 对象。 任何可序列化的类型都可以这么实现。
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