惰性计算:Transformation 只会记录RDD的转化关系,不会触发计算(类似于py 里面的惰性序列,如 zip) 举例:map,filter,groupBy,reduceBy 优点:可以中间插入优化过程 Action 通过RDD计算得到一个或者一组值 Action是立即执行的 举例:cout,reduce,saveAsTextFile 缺点:不能插入优化过程 Persistence cache:缓存到内存 Persist:...
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。 通过在驱动器中调用 SparkContext.accumulator(initialValue) 方法, 创建出存有初 始值的累加器。返回值为 org.apache.spark.Accumulator[T] 对象,其中 T 是初始值 initialValue 的类型。 工作节点上的任务不能访问累加器的值。
RDD的惰性计算可以通过优化执行计划去避免不必要的计算,同时可以将过滤操作下推到数据源或者其他转换操作之前,减少需要处理的数据量,进而达到计算的优化。 例如,执行以下这段spark代码时, 代码语言:javascript 复制 defmain(args:Array[String]):Unit={val conf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("...
RDD的惰性计算可以通过优化执行计划去避免不必要的计算,同时可以将过滤操作下推到数据源或者其他转换操作之前,减少需要处理的数据量,进而达到计算的优化。 例如,执行以下这段spark代码时, defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("count")valss=SparkSession...
虽然你可以在任何时候定义新的RDD,但是Spark只会惰性计算这个RDD。它们只有第一次在一个行动操作中用到时,才会真正计算。这种策略刚开始看起来可能会显得有些奇怪,不过在大数据领域时很有道理的。比如,看看例子2和例子3,我们以一个文本文件定义了数据,然后把其中包含Python的行筛选出来。如果Spark在我们运行lines = ...
开源软件迭代较慢 DAG:有向无环图 Hadoop计算中间结果落到磁盘,内存占用小 Spark惰性计算,遇到Action算子才执行,内存占用较大,资源利用率较低 RDD:是Resillient Distributed Dataset(弹性分布式数据集)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型 DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)...
sparksql 惰性计算 更新后导致重新计算 RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集。 RDD是spark的基石,是实现spark数据处理的核心抽象。是spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面的元素可并行计算的集合。 RDD是基于工作集的工作模式,更多的是面向工作流。
1.Spark 是什么 Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。 2.Spark and MapReduce Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存,而 Hadoop 是基于磁盘。 可称MapReduce为一次性数据集计算 ...
从Spark源码看,这种延迟计算的实现原理是如此的简单、明了!简单来说,原理如下: 每个运算(如flatMap、map)其实返回的都是一个RDD对象,可以认为最后形成了一个RDD对象的队列;直到最后需要计算时(例如调用了saveAsTextFile)才开始逐一调用各个RDD对象的compute方法,完成实际的运算。
spark中惰性求值是什么 spark惰性计算,RDD(弹性分布式数据集)中的数据就如final定义一般,只可读而无法修改,若要对RDD进行转换或操作,那就需要创建一个新的RDD来保存结果。故而就需要用到转换和行动的算子。Spark运行是惰性的,在RDD转换阶段,只会记录该转换逻辑而不