万博体育max手机版每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算

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  将反序列化的对象存储到内存中。详细的存储级别介绍如下 :

  Spark的存储级别的选择核心问题是在内存使用率和CPU效率之间进行权衡。建议按下面的过程进行存储级别的选择 :

  没有发生溢出那么就选择默认的存储级别。默认存储级别可以最大程度的提高

  并挑选一个快速序列化库将对象序列化以节省内存空间。使用这种存储级别计算速度仍然很快。

  除了在计算该数据集的代价特别高或者在需要过滤大量数据的情况下尽量不要将溢出的数据存储到磁盘。因为重新计算这个数据分区的耗时与从磁盘读取这些数据的耗时差不多。

  如果想快速还原故障建议使用多副本存储级别例如使用

  应用的后台服务在服务出故障时需要快速恢复的场景下。所有的存储级别都通过重新计算丢失的数据的方式提供了完全容错机制。但是多副本级别在发生数据丢失时不需要重新计算对应的数据库可以让任务继续运行。

  中有时候我们很多地方都会用到同一个RDD, 按照常规的做法的话,那么每个地方遇到Action操作的时候都会对同一个算子计算多次,这样会造成效率低下的问题例如lect rdd1.xxx.xxcollect上面就是两个代码都用到了rdd1这个RDD,如果程序执行的话,那么sc.textFile

  中数据的本地化常用方式分为5种 1、PROCESS_LOCAL : 进程本地化,指task计算的数据在本进程(Executor)中 2、NODE_LOCAL:节点本地化,指task计算的数据在本节点(node)的磁盘上,当task在本进程中一直没有执行(如果Driver分发task 3s后没有执行,且重复5次后),此时Driver就把这个没有执行的task发送到本节点的其他execu...

  计算程序中的瓶颈:CPU,网络带宽或是内存。大多数情况下,如果内存可以容纳数据量,那么瓶颈就会是网络带宽,但有时,用户也需要去做一点调优的工作,例如以序列化的格式存

  为rdd rdd.saveAsPickleFile(hdfs://ip/rdd) 可直接使用。

  为lect() f1 = open(/root/rdd_collect ....

  (ChiSqSelector) 因工作需要,会用到MLLib的卡方特征

  算法,万博体育max手机版但是以前没有接触过任何类似的东西,在官网看和百度找了很久机会都是抄袭官网的例子,最重要的是例子没有说明,不知道为什么这么用?有什么效果? 所以在这里不多说了,直接介绍怎么用,为什么这么用,有什么用! 数据源格式 数据说明: gender: 0女 1男 ...

  讲解: 当一个RDD被多次用到的时候。通过cache可以将RDD持久化到磁盘或者内存。cache属于transformation cache的底层调用了perist() cache和perist 相同点:都是设置缓存 不同点:cache底层调用了perist,但是cache只有一个默认的缓存

  生成的测试文件一定要有换行符啊,如果只有一整行就要呵呵了。 因为源码里是readline()

  选项如下: MEMORY_ONLY 默认选项,RDD的(分区)数据直接以Java对象的形式

  于JVM的内存中,如果内存空间不足,某些分区的数据将不会被缓存,需要在使用的时候根据世代信息重新计算。 MYMORY_AND_DISK RDD的数据直接以Java对象的形式

  2.0,它已经变成了稳定版了。下面是Dataset的官方定义: Dataset是特定域对象中的强类型集合,它可以使用函数或者相关操作并行地进行转换等操作。每个Dataset都有一个称为DataFrame的非类型化的视图,这个视图是行的数据集。 RDD也...

  中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据...

  一、持久化cache()与persist() 根据

  中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存...

  最重要的一个功能,就是在不同操作间,持久化(或缓存)一个数据集在内存中。当你持久化一个RDD,每一个结点都将 把它的计算分块结果保存在内存中,并在对此数据集(或者衍生出的数据集)进行的其它动作中重用。这将使得后续的动作 (Actions)变得更加迅速(通常快10倍)。缓存是用

  RDD的执行效率的话,我们可以将常用的RDD cache到内存中这样我们用的话就可以直接拿,执行的效率也会快很多,当然这个cache如果不释放就会一直占用内存的空间。 两次执行nt的速度明显不一样,第二次的速度会更快 第一次用了3秒,第二次仅用了0.2秒,这都是缓存的功劳 这就是我们的缓存,占用了352B的空间,如果不释放的话...

  下面是StorageLevel类的代码解释 /** * :: DeveloperApi :: * Flags for controlling the storage of an RDD. Each StorageLevel records whether to use memory, * or ExternalBlockStore, whether to drop the RDD to dis

  源码的时候看到了persist方法与cache方法,这里就说明一下两者的区别,也解决了自己之前的疑惑。cache方法

  2.11关于cache方法的源码是这样的: /** * Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). * 缓存RDD,缓存

  提供的持久化方法 如果要对一个RDD进行持久化,只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。在第二次计算RDD是就不用再重新计算了,从而提高

  core中的cache操作以及和 persist的区别。首先大家可能想到的是cache到底是什么呢?他有什么作用呢?我们可以带着这两个问题进行下面的学习。 本文结构: 1. cache的产生背景 2. cache的作用 3. 源码解析cache于persist的区别,以及缓存

  详解 1 cache的产生背景 我们先做一个简单的测试读取一个本地文件做一...

  中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。 RDD 可以使用 persist...

  Scala的foldLeft /:和foldRight :\的原理理解以及区别对照

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