Spark是in memory的迭代式运算平台,因此它对磁盘的要求不高。Spark官方推荐为每个节点配置4-8块磁盘,且并不需要配置为RAID(即将磁盘作为单独的mount point)。然后,通过配置spark.local.dir来指定磁盘列表。 Spark对内存的要求 Spark虽然是in memory的运算平台,但从官方资料看,似乎本身对内存的要求并不是特别苛刻。官...
内存计算(In-memory Computing)指采用了各种内存计算在计算过程中让CPU从主内存读写数据,而不是从磁盘读写数据的计算模型。这里的内存技术包括列存储格式、数据分区与压缩、增量写入、无汇总表等方法。目前,内存计算主要是从存储架构(分布式缓存、内存数据库、内存云体系)和计算模型(基于主内存的并行处理、算法下放到数...
二、InMemoryColumnarTableScan InMemoryColumnarTableScan是Catalyst里的一个叶子结点,包括了要查询的attributes,和InMemoryRelation(封装了我们缓存的In-Columnar Storage数据结构)。 运行叶子节点,出发execute方法对内存数据进行查询。 1、查询时,调用InMemoryRelation,对其封装的内存数据结构的每一个分区进行操作。 2、获取...
in-memory:连接临时目录中的元数据信息。 spark.sql.hive.metastore.version 否 Spark SQL类型作业的默认值:adb。 非Spark SQL类型作业的默认值:<hive_version>。 指定采用元数据服务版本,支持如下配置: adb:连接AnalyticDB for MySQL中的元数据信息。
Spark SQL的In-Memory Columnar Storage是位于spark列下面org.apache.spark.sql.columnar包内: 核心的类有 ColumnBuilder, InMemoryColumnarTableScan, ColumnAccessor, ColumnType. 如果列有压缩的情况:compression包下面有具体的build列和access列的类。 一、引子 ...
在spark中,有时候会报出running ‘REFRESH TABLE tableName’ command in SQL or by recreating the Dataset/DataFrame involved.的错误,这种错误的原因有一种隐形的原因,那就是InMemoryFileIndex会缓存需要scan的文件在内存中, 分析 在scan file的过程中,最主要涉及的是CatalogFileIndex类,该类中的方法filterPartition...
1、内存列存储(In-Memory Columnar Storage) SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式,而是采用内存列存储,如下图所示。 该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。 对于原生态的JVM对象存储方式,每个对象通常要增加12-16字节的额外开销(toString、hashcode等方法),如对于一个27...
2.1 内存列存储(In-Memory Columnar Storage) Spark SQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式,而是采用内存列存储,如图所示。该存储方式无论在『空间占用量』和『读取吞吐率』上都占有很大优势。 (1)对于原生态的JVM对象存储方式: 空间占用量大:由于数据类型不同,内存中字节存放多有空余,每个对象...
2、如果使用了磁盘存储并且磁盘上有blockId信息,那就通过diskStore.getBytes(blockId)从磁盘上获取数据,并且在读取数据的过程中会重新尝试着将数据缓存在内存中,实现在maybeCacheDiskValuesInMemory()和maybeCacheDiskBytesInMemory(),并返回缓存之后的结果(不一定缓存成功) ...
1 It primarily achieves this by caching data required for computation in the memory of the nodes in the cluster. In-memory cluster computation enables Spark to run iterative algorithms, as programs can checkpoint data and refer back to it without reloading it from disk; in addition, it ...