但是,Checkpoint 不遵循相同的原则。相反,它会等到作业结束,然后启动另一个作业来完成检查点。需要检查点的 RDD 将计算两次;因此,建议在 rdd.checkpoint() 之前执行 rdd.cache()。在这种情况下,第二个作业不会重新计算 RDD。相反,它只会读取缓存。 而在persist / cache 在检查点中断血缘时保持血缘完整。即使从缓...
每次需要缓存计算分区时,都会将其缓存到内存中。但是,Checkpoint 不遵循相同的原则。相反,它会等到作业结束,然后启动另一个作业来完成检查点。需要检查点的 RDD 将计算两次;因此,建议在rdd.checkpoint() 之前执行 rdd.cache()。在这种情况下,第二个作业不会重新计算 RDD。相反,它只会读取缓存。 而在persist / ca...
checkpointed:job 完成 checkpoint 后,将该 rdd 的 dependency 全部清掉,并设定该 rdd 状态为 checkpointed。然后,为该 rdd 强加一个依赖,设置该 rdd 的 parent rdd 为 CheckpointRDD,该 CheckpointRDD 负责以后读取在文件系统上的 checkpoint 文件,生成该 rdd 的 partition。 有意思的是我在 driver program 里 ...
checkpointed:job 完成 checkpoint 后,将该 rdd 的 dependency 全部清掉,并设定该 rdd 状态为 checkpointed。然后,为该 rdd 强加一个依赖,设置该 rdd 的 parent rdd 为 CheckpointRDD,该 CheckpointRDD 负责以后读取在文件系统上的 checkpoint 文件,生成该 rdd 的 partition。 有意思的是我在 driver program 里 ...
Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature,cache 机制保证了需要访问重复数据的应用(如迭代型算法和交互式应用)可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大,task 中 computing cha...
2,checkpoint 是把 RDD 保存在 HDFS中, 是多副本可靠存储,不依靠RDD之间依赖链,是通过复制实现的高容错 packageDay3importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object cache_point { def main(args: Array[String]): Unit={ val conf=newSparkConf().setAppName("praction").setMaster("local") ...
checkpoint保存的目录是在HDFS目录中,保证了存储的可靠性。 sc.setCheckpointDir("hdfs://master:9000/..")//会在..目录创建一个文件夹 //对象面的rdd设置checkpoint rdd.checkpoint rdd.collect 1. 2. 3. 4. checkpoint和cache一样,是transformation ...
Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature,cache 机制保证了需要访问重复数据的应用(如迭代型算法和交互式应用)可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大,task 中 computing chain 可能会很长,计算某些 RDD 也可能会很耗时。这时,如果 task 中途运行...
对cache的补充。 cache一般将数据缓存到内存,不可靠,checkpoint选择将数据写入到磁盘! 什么是checkpoint检查点:通过将RDD中间结果写入磁盘由于血缘依赖过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果检查点之后有节点出现问题,可以从检查点开始重做血缘,减少了开销。
textFile.cache()// is same as MEMORY_ONLY storage level in persisttextFile.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 4. Checkpoint 最后一个是Checkpoint,这是在作业执行期间发生故障时对RDD分区的一种重用。在具有数百个节点的集群环境中运行时,节点故障很有可能发生。即使在正常计算期间,JVM 进程也可能由于多种原因...