4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构,我们不必担心底层数据的分布式特性,而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换(Transformation)和执行(Action)来表达的,前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系,后者指定输出的形式。 其中: □转换:是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集,是数据集的逻辑操作,并没有真正计算。 □执行:是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算,Spark会根据A
我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 :转换函数包含在 RDD 链中,但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程,执行分布式运算,返回运算结果。要是在 同一 RDD 上重复调用 action 会发生什么?
继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上,今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中,基于RDD的其他4大组件更为常用,但作为Spark core中的核心数据抽象,RDD是必须深刻理解的基础概念。
持久化在早期被称作缓存(cache),但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中,但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去(比操作系统默认的磁盘交换性能高很多)。当然,也可以选择不使用内存,而是仅仅保存到磁盘中。所以,现在Spark使用持久化(persistence)这一更广泛的名称。 如果一个RDD不止一次被用到,那么就可以持久化它,这样可以大幅提升程序的性能,甚至达10倍以上。默认情况下,RDD只使用一次,用完即扔,再次使用时需要重新计算得到,而持久化操作避免了这里的
在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间,如果这些RDD后续还会频繁的被使用到,那么可以将这些RDD进行持久化/缓存,这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了,提高了程序运行的效率。
众所周知,Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集,属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性,RDD能与其他系统兼容,可以导入外部存储系统的数据集,例如,HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换(Transformation)转换运算将一个RDD转换为另一个RDD,但是由于RDD的lazy特性,转换运算不会立刻实际执行,它会等到执行到“动作”运算,才会
1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD。 2.巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说,RD
上一篇介绍了一些关于提交Spark任务参数的调优,本片文章来聊聊一个Spark作业中RDD的重构,以及一些复用的RDD持久化的常用策略。
Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD读取一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD。
有时候需要访问同一组值,不做持久化,会重复生成,计算机代价和开销很大。持久化作用:
持久化存储是Spark非常重要的一个特性,通过持久化存储,提升Spark应用性能,以更好地满足实际需求。而Spark的持久化存储,根据不同的需求现状,可以选择不同的策略方案。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲Spark持久化存储策略。
Spark 中最重要的功能之一是在操作之间将数据集持久化(缓存)在内存中。当你持久化一个 RDD 时,每个节点都会保存 RDD 的任意分区,RDD在内存中计算时该数据集(或从其派生的数据集)上的其他 Action 可以重用它。这样可以使后面的 Action 操作执行的更快(通常超过10倍)。缓存是迭代算法和快速交互的关键工具。
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时,才会执行真正的计算,从文件中加载数据,完成一次又一次转换操作,最终,完成行动操作得到结果。
Spark编程指南 译者说在前面:最近在学习Spark相关的知识,在网上没有找到比较详细的中文教程,只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的,把这篇指南翻译成了中文,笔者水平有限,文章中难免有许多谬误,请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python,在日常中使用也比较多,所以只翻译了Python部分,不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看,每一个Spark应用都包含一个驱动程序,用于执行用户的main函数以及在集群
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数,也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1,也可以为单节点的内核书,也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南,从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述,并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
spark-submit脚本通常位于/usr/local/spark/bin目录下,可以用which spark-submit来查看它所在的位置,spark-submit用来启动集群中的应用,它使用统一的提交接口支持各种类型的集群服务器。为了将应用发布到集群中,通常会将应用打成.jar包,在运行spark-submit时将jar包当做参数提交。
Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算。
1)本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群,可以在本地,起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地,一般都是为了方便调试,本地模式分三类 local:只启动一个executor local[k]:启动k个executor local[ * ]:启动跟cpu数目相同的 executor
这一小节的内容算是对pyspark入门的一个ending了,全文主要是参考学习了美团Spark性能优化指南的基础篇和高级篇内容,主体脉络和这两篇文章是一样的,只不过是基于自己学习后的理解进行了一次总结复盘,而原文中主要是用Java来举例的,我这边主要用pyspark来举例。文章主要会从4个方面(或者说4个思路)来优化我们的Spark任务,主要就是下面的图片所示:(本小节只写了开发习惯调优哈)
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你,欢迎大家持续关注:)
这两个转换都有shuffle过程发生,且都类似map reduce,但是reduceByKey会在map阶段会对相同的key进行聚合,极大的减少了map产生的数据量,进而减少了shuffle的数据量,提高了程序的执行效率
弹性分布式数据集(RDD)作为Spark最根本的数据抽象,是只读的分区记录(Partition)的集合,只能基于在稳定物理存储中的数据集上创建,或者在其他已有的RDD上执行转换(Transformation)操作产生一个新的RDD。转换后的RDD与原始的RDD之间产生的依赖关系,构成了血统(Lineage)。凭借血统,Spark保证了每一个RDD都可以被重新恢复。但RDD的所有转换都是惰性的,即只有当一个返回结果给Driver的行动(Action)发生时,Spark才会创建任务读取RDD,然后真正触发转换的执行。
Spark大数据处理的核心是RDD,RDD的全称为弹性分布式数据集,对数据的操作主要涉及RDD的创建、转换以及行动等操作,在Spark系列(二)中主要介绍了RDD根据SparkContext的textFile创建RDD的方法,本小节将介绍RDD编程之转换(Transform)和行动(Action)两种操作。
Spark有以下四种部署方式,分别是:Local,Standalone,Yarn,Mesos
每碰到一个 Action 就会产生一个 job, 每个 job 开始计算的时候总是从这个 job 最开始的 RDD 开始计算.
Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。
在高层次上,每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序,该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD),它是跨集群节点分区的元素集合,可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统(或任何其他 Hadoop 支持的文件系统)中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中,以便在并行操作中有效地重用它。 最后,RDD 会自动从节点故障中恢复。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念,然后再逐一详细说明。 RDD:弹性分布式数据集,是Spark最核心的数据结构。有分区机制,所以可以分布式进行处理。有容错机制,通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系:RDD的依赖关系是通过各种Transformation(变换)来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种:①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖:父RDD的分区和子RDD的分区关系是:一对一。 窄依赖不会发生Shuffle,执行效率高,spark框架底层
在执行Spark的应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程,前者为主控进程,负责创建Spark上下文,提交Spark作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个Executor进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给Driver,同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单,本文主要对Executor的内存的管理进行分析,上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()J接收一个函数,把这个函数用于RDD中的每一个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数,将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy,懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。 例:求平均值 Scala:
1、什么是宽依赖,什么是窄依赖?哪些算子是宽依赖,哪些是窄依赖? 窄依赖就是一个父RDD分区对应一个子RDD分区,如map,filter 或者多个父RDD分区对应一个子RDD分区,如co-partioned join
1、RDD.iterator 方法,它会先在缓存中查看数据 (内部会查看 Checkpoint 有没有相关数据),然后再从 CheckPoint 中查看数据
rdd的全称为Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集) rdd的操作有两种transfrom和action。 transfrom并不引发真正的rdd计算,action才会引发真正的rdd计算。 rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。 在rdd参与第一次计算后,设置rdd的存储级别可以保持rdd计算后的值在内存中。(1)另外,只有未曾设置存储级别的rdd才能设置存储级别,设置了存储级别的rdd不能修改其存储级别。(2)(1)的举例如下:rdd1要经过trans
Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理 第三章 Spark RDD实现详解 RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象,它具备像MapReduce等数据流模型的容错性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见;二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD是只读的,并且只能通过其他RDD上的批量操
RDD 数据可以持久化,但是持久化/缓存可以把数据放在内存中,虽然是快速的,但是也是最不可靠的;也可以把数据放在磁盘上,也不是完全可靠的!例如磁盘会损坏等。
1、在maven里面添加引用,spark和hdfs的客户端的。 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-core_2.9.3 version = 0.8.1-incubating groupId = org.apache.hadoop artifactId = hadoop-client version = <your-hdfs-version> 2、把assembly/target/spark-assembly_2.9.3-0.8.1-incubati
Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素,每一个宽依赖都会划分一个Stage。
RDD是Spark的核心抽象,全称弹性分布式数据集(就是分布式的元素集合)。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。它是被分为多个分区,每个分区分布在集群的不同节点(自动分发)
当第一次对RDD2执行算子,获取RDD3的时候,就会从RDD1开始计算,就是读取HDFS文件,然后对RDD1执行算子,获取到RDD2,然后再计算,得到RDD3 默认情况下,多次对一个RDD执行算子,去获取不同的RDD;都会对这个RDD以及之前的父RDD,全部重新计算一次;读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4这种情况,是绝对绝对,一定要避免的,一旦出现一个RDD重复计算的情况,就会导致性能急剧降低。 比如,HDFS->RDD1-RDD2的时间是15分钟,那么此时就要走两遍,变成30分钟 另外一种情
这节课我们要讲的是Spark中的 【内存模型】,也就是决定我们Spark代码运行所需要的资源信息。
1.Spark 使用DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎,能够在批处理和流数据获得很高的性能。2.spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存,迭代计算效率更高,mapreduce的中间结果需要落地,保存到磁盘;3.Spark计算框架对内存的利用和运行的并行度比mapreduce高,Spark运行容器为executor,内部ThreadPool中线程运行一个Task,mapreduce在线程内部运行container,container容器分类为MapTask和ReduceTask。Spark程序运行并行度高;
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action)。在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算。
再JVM虚拟机中,当创建的对象的数量很多时,Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢,就需要进行频繁地 Minor GC,这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到15岁并放入到老年代中,导致老年代中存放大量的短生命周期的对象(正常请况下,老年代应该存放的是数量比较少并且会长期使用的对象,比如数据库连接池),当老年代满溢后,会进行Full GC,Full GC是开启一个很消耗性能和时间的线程,而且不管 Minor GC 还是 Full GC 都会导致 JVM 的工作线程停止,因为 Scala 也是基于 JVM 的编程语言,所以运行 Spark 程序和运行 Java 程序在 JVM 中的内存分配情况是相同的。
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量,以达到节约资源、计算量、时间等目的
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。
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