//1.创建 SparkConf 并设置 App 名称 val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]") //2.创建 SparkContext,该对象是提交 Spark App 的入口 val sc: SparkContext = new SparkContext(conf) //3.创建一个 RDD val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Arr...
我们可以调用persist()或cache()方法来缓存 RDD。Spark的缓存是具有容错性的,如果 RDD 的任意 partition 丢失,将会自动重算。 依据你设置的 RDD 缓存的 Storage level 的不同,产生的行为也是不同的,如下: MEMORY_ONLY: 调用 cache 和 persist 的默认值,会尽量多的将你的中间输出 RDD 的 partitions 放到内存,其...
RDD1 → RDD2 → RDD3 这个过程中, RDD2 出错了, 有两种办法可以解决 缓存RDD2 的数据, 直接恢复 RDD2, 类似 HDFS 的备份机制 记录RDD2 的依赖关系, 通过其父级的 RDD 来恢复 RDD2, 这种方式会少很多数据的交互和保存 如何通过父级 RDD 来恢复? 记录RDD2 的父亲是 RDD1 记录RDD2 的计算函数, 例如...
分区列表:数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,分片数决定并行度,用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值 计算函数:一个函数会被作用在每一个分区,Spark中RDD的计算是以分片为单位的,compute函数会被作用到每个分区上 依赖关系:一个RDD会依赖于其他多...
在Spark中,调用RDD的()方法,可以将RDD转换为DataFrame对象。A.show()B.map()C.toDF()D.printSchema()
利用缓存技术:对于那些频繁访问的数据,可以考虑将其缓存起来,减少磁盘I/O次数。例如,HBase提供了BlockCache机制,可以将最近使用的数据块保存在内存中;而在Spark中,则可以通过persist()或cache()函数将RDD持久化到内存,提高迭代计算的效率。 3. 处理数据倾斜 重采样:针对数据倾斜问题,可以通过重采样、添加随机噪声等...
关于Spark,下列说法错误的是:()A.Spark可以将中间数据缓存在内存中,极大提高运算效率B.Spark采用MapReduce机制进行任务并行化C.RDD是Spar
题型:单项选择题 下列选项,不属于集群管理器的有()。 题型:单项选择题 Spark支持的操作可以分为Transformation和Action两种,其中()用于变换RDD。 题型:填空题 下列选项中,属于RDD行动算子的有()。 题型:多项选择题 RDD的持久化操作有两种方法,分别是cache()方法和persist()方法。 题型:判断题关于...
Spark RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark中最基本的数据结构,它是一个可分布式、可容错的数据集合。RDD可以看作是一个不可变的分布式对象集合,可以并行地操作和处理大规模数据。 在range()对象上使用collect()方法,可以将range()对象中的所有元素收集到驱动程序中,返回一个包含所有元素的列表。range()函数用于...
Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于?A.高效的容错性B.中间结果持久化到内存,数据在内存中的多个C.存放的数据可以是Java对象,避免了不必要的对象序