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spark的运行原理机制
Spark原理
| 内存管理
答:
在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下
,存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的,但用户可以应用程序启动前进行配置,堆内内存的分配如下所示:Spark 1.6 之后引入的统一内存管理机制,与静态内存管理的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间,可以动态占用对方的空闲...
Storm,
Spark
,Flink对比
答:
spark依赖checkpoint机制来进行容错,只要batch执行到doCheckpoint操作前挂了,那么该batch就会被完整的重新计算
。spark可以保证计算过程的exactly once(不包含sink的exactly once)。storm的容错通过ack机制实现,每个bolt或spout处理完成一条data后会发送一条ack消息给acker bolt。当该条data被所有节点都处理过后...
Spark
内存管理详解(下)——内存管理
答:
Spark的
存储内存和
执行
内存有着截然不同的管理方式:对于存储内存来说,Spark用一个LinkedHashMap来集中管理所有的Block,Block由需要缓存的RDD的Partition转化而成;而对于执行内存,Spark用AppendOnlyMap来存储Shuffle过程中的数据,在Tungsten排序中甚至抽象成为页式内存管理,开辟了全新的JVM内存管理
机制
。 Spark的内存管理是一...
Spark
核心-RDD
答:
当调用的行动操作的时候,
Spark
会尝试创建作为调用者的RDD。如果这个RDD是从文件中创建的,那么Spark会在worker节点上读取文件至内存中。如果这个RDD是通过其他RDD的转换得到的,Spark会尝试创建其父RDD。这个过程会一直持续下去,直到Spark找到根RDD。然后Spark就会真正
执行
这些生成RDD所必须的转换计算。最后完...
关于
spark
,下面说法正确的是
答:
Spark的优化机制包括两个方面:调度优化和内存优化
。调度优化是指Spark会对作业进行调度,尽量让每个工作节点都处于空闲状态,从而避免资源的浪费。内存优化是指Spark会对内存进行管理和优化,尽量让每个工作节点的内存都得到充分的利用,从而避免内存不足导致的数据处理速度变慢的问题。总之,Spark是一个高性能...
spark
系统是什么意思?
答:
Spark
系统采用了内存计算的方式,减少了磁盘IO。由于RDD具有内存计算和持久化
机制
,Spark能够实现更快的计算。此外,Spark还提供了强大的编程模型,支持Java、Scala、Python等编程语言,不仅满足了不同应用场景的需求,而且使得大数据开发变得更加易于管理和处理。Spark还支持实时数据处理和机器学习等高级应用,...
关于
spark的
说法正确的是
答:
1、设置并行度参数:在
Spark中
,可以通过设置并行度参数来控制每个executor上并行运行的任务数量。这个参数可以通过Spark提交作业时使用“——executor——cores”参数进行设置。2、动态调整并行度:Spark还提供了动态调整并行度的功能,可以根据集群
的运行
情况动态调整每个executor上并行运行的任务数量。可以通过...
揭秘
Spark
_checkpoint
答:
checkpoint
原理机制
1.当RDD使用cache机制从内存中读取数据,如果数据没有读到,会使用checkpoint机制读取数据。此时如果没有checkpoint机制,那么就需要找到父RDD重新计算数据了,因此checkpoint是个很重要的容错机制。checkpoint就是对于一个RDD chain(链)如果后面需要反复使用某些中间结果RDD,可能因为一些故障导致该中间数据丢...
spark
功能的主要入口点是
答:
Spark PairedRDD是键值对的集合。键值对中有两个数据项。键是标识符,值是键值对应的数据。在键值对的RDD上可以进行一些特殊操作,例如分布式“洗牌”操作、分组或按键聚合元素。
Spark中
的广播变量:一种在
执行
程序之间共享只读数据的
机制
。如果没有广播变量,我们必须在执行任何类型的转换和操作时将数据发送...
跪求
Spark
内核
机制
解析及性能调优,这个书籍百度网盘的链接有吗?急...
答:
提取码:1234 内容简介 本书致力于Spark内核的深入解析,带领读者掌握Spark内核的各个关键知识点。具体内容由详细讲述RDD提供的功能以及内部实现的
机制
开始,通过源码引导读者深入理解
Spark的
集群部署的内部机制、Spark内部调度的机制、Executor的内部机制、Shuffle的内部机制,进而讲述Tungsten的内部机制,接着又...
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