RDD 是 Spark 中对所有数据处理的一种最基本的抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。...Stage 当 Spark 执行作业时，会根据 RDD 之间的宽窄依赖关系，将 DAG 划分成多个相互依赖的 Stage（阶段）。 详细介绍见《Spark 入门基础知识》中的 4.3.3. 节。...CheckPoint CheckPoint（检查点）是 Spark 提供的一种基于快照的缓存容错机制。 详细介绍见《Spark 入门基础知识》中的 2.3. 节。...Spark 函数的传递 Spark API 是依赖 Driver 程序中的传递函数，在集群上执行 RDD 操作及运算的。...3 RDD 的依赖关系 RDD 的依赖关系在本文 1.3.3. 节及《Spark 入门基础知识》中的 4.3.2. 节中已经进行了详细的讲解。
今天我们来详细讲解一下 React 的 commit 阶段的逻辑。...commitRootImpl 中的三个函数的调用分别对应这个三个阶段： function commitRootImpl(){ // BeforeMutation 阶段 commitBeforeMutationEffects...），commit 阶段是会读取这些 flags 进行不同的操作的。...中），调用完后将返回结果赋值个 effect.destroy，下一次更新再调用； useLayoutEffect 的回调函数函数返回的销毁函数。...useEffect 不在同步的 commit 阶段中执行。它是异步的，被 scheduler 异步调度执行。
一文带你快速了解Spark中RDD的概念!为大家带来了RDD的概述之后。本篇博客，博主将继续前进，为大家带来RDD编程系列。 该系列第一篇，为大家带来的是编程模型的理解与RDD的创建! 一....RDD 编程模型 在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 ...在Spark中，只有遇到action，才会执行 RDD 的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 ...要使用 Spark，开发者需要编写一个 Driver 程序，它被提交到集群以调度运行 Worker Driver 中定义了一个或多个 RDD，并调用 RDD 上的 action，Worker 则执行...RDD的创建 在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种： 从集合中创建RDD； 从外部存储创建RDD； 从其他RDD创建。 2.1 从集合中创建 RDD 1.
前言 上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的...流程分析 入口处: org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask runTask对应的代码为： val manager = SparkEnv.get.shuffleManager...org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter 我们看他是如何拿到可以写磁盘的那个sorter的。...操作，把磁盘上的spill文件和内存的，迭代处理，得到一个新的iterator，这个iterator的元素会是这个样子的： (p, mergeWithAggregation(..., p对应的所有数据都会在其对应的iterator中。
Spark生态系统目前已经非常成熟了，有很多类型的任务都可以使用spark完成，我们先看下spark生态系统的组成： spark的核心主要由3个模块组成： （1）spark core 是spark的最底层的编程实现...，定义了许多的函数及方法，是所有spark组件的基础依赖 （2）spark ecosystems 是spark里面的一些高级组件，基本就是我们最常用的框架 （3）resource management...负责spark任务的调度 平时我们开发过程中，基本上使用的都是第二层里面的一些框架，这里面使用最多的莫过于spark sql和spark streaming了。...对应到submit脚本中参数就是： --num-executors --executor-cores 根据spark官网的建议每个executor上建议分配置的core的个数应该在3到5之间，如果分配的太多会生成大量的小...附录： Spark中RDD，DataFrame，DataSet的区别： 1、RDD支持面向java、scala对象，编译时强类型检查。
闭包的概念如下图： 在spark应用里，变量及函数的作用范围和声明周期在spark的集群运行模式下是比较难理解的，尤其是对初学者来说。RDD的操作，要修改其作用范围的变量，经常会出点叉子。...为了执行作业，Spark将RDD操作的处理分解为tasks，每个task由Executor执行。在执行之前，Spark会计算task的闭包。...发送给每个Executor的闭包中的变量是副本，因此，当foreach函数内引用计数器时，它不再是driver节点上的计数器。...driver节点的内存中仍有一个计数器，但该变量是Executor不可见的！执行者只能看到序列化闭包的副本。因此，计数器的最终值仍然为零，因为计数器上的所有操作都引用了序列化闭包内的值。...为了确保在这些场景中明确定义的行为，应该使用一个Accumulator。Spark中的累加器专门用于提供一种机制，用于在集群中的工作节点之间执行拆分时安全地更新变量。
要理解Spark，就需得理解RDD。 RDD是什么？...RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...而在RDD的内部实现机制中，底层接口则是基于迭代器的，从而使得数据访问变得更高效，也避免了大量中间结果对内存的消耗。...例如，在Spark Streaming中，针对数据进行update操作，或者调用Streaming提供的window操作时，就需要恢复执行过程的中间状态。...总结 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。
2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。...x是rdd中的元素，代表的是任何一个(String,Int)，比如("Michael",29)或则("Andy",30)等。x._2则是第二个元素。...与hadoop中map函数比较 hadoop的map函数，与Scala中map函数没有太大的关系。hadoop的map函数，主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scala中，reduce是传递两个元素，到函数中，然后返回值与下一个元素，一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里，难懂的地方也在这里。...._2) y else x)) x和y在我们传统的函数中，它是固定的。但是Scala中，就不是了。刚开始传入的是第一个元素和第二个元素，后面的就是返回值和下一个元素。
Endpoint 很好理解，可以理解为是分布式环境的一个个节点。 EndpointRef，相当于是对其他节点的引用，比如：国家 A 在国家 B 设立了一个大使馆，里面住着一位大使。...在 Spark 源码中，Worker 在启动完成之后，要向 Master 注册自己，那么注册的时候，就是用 Rpc 通信的，首先需要拿到 Master 的一个引用，然后发送一个注册消息： // 先拿到...二、通过 Master 的启动来理解 Spark Rpc 下面我们通过 Master 的启动流程，来理解 RPCEndpoint 的注册与启动。...中，最终会执行 Master 这个类： CLASS="org.apache.spark.deploy.master.Master" "${SPARK_HOME}/sbin"/spark-daemon.sh...，大括号中的变量声明、代码块，静态代码块全部是构造方法，都会执行，方法的定义不会执行，如下： 在 new NettyRpcEnv 时，小括号中的都是这个类的成员变量，大括号的： 这些代码都会执行的。
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...中的MapOutputTrackerMaster汇报。...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM
本文讨论PBFT提交阶段的作用，要求读者对PBFT的算法有一个大致了解，如果你是刚听过这个算法，知道算法的基本流程，看完本文可能会对PBFT有更深入的理解；如果你研读过PBFT原论文，那么本文也许可以作为阅读拓展...如果有不同理解或者认为文中表述有问题，欢迎讨论指正。2. PBFT算法的QC性质在讨论主题之前，我们需要先了解PBFT算法的QC性质，这是证明PBFT正确性的重要前提。...这两个性质贯穿了PBFT的整个证明过程，特别是性质1。第一个性质，我们可以用一个图直观地理解：图片图1....Quorum 的相交性我们在一个大小为3f+1的集合中，画两个2f+1子集，并且使得交集尽可能地小，可以看到，即使尽最大的努力减小交集，最小的交集还是f+1，即交集中至少有一个正确节点。...在主节点切换时，节点在广播的View-Change消息中包含了（所有未达到稳定检查点的）准备证书，新主节点发出的New-View消息之前，至少收集2f+1个节点的View-Change消息。
truespark.eventLog.dir 指定路径，放在 master 节点的 hdfs 中，端口要跟 hdfs 设置的端口一致（默认为 8020），否则会报错spark.executor.memory...,以下内容是追加到 hive-site.xml 文件中的,并且注意前两个配置，如果不设置 hive 的 spark 引擎用不了，在后面会有详细的错误说明。...cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10报错：原因：hdfs 的默认端口为 8020 ，而我们在 spark-default.conf 中配置成了 8021 端口，导致连接不上 HDFS...解决：配置 spark-default.conf 中的 spark.eventLog.dir 为本地路径，也就是不持久化日志到 hdfs 上，也就没有和 hdfs 的通行spark-default.conf...hdfs 默认端口），也就是说在 51 上读不出 hdfs 上 spark-log 的内容，在 spark-default.conf 中配置为 spark.eventLog.dir hdfs://Goblin01
Spark RDD彼此之间会存在一定的依赖关系。依赖关系有两种不同的类型：窄依赖和宽依赖。...窄依赖：如果父RDD的每一个分区最多只被一个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是窄依赖；宽依赖：如果父RDD的每一个分区被多个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是宽依赖。...视频讲解如下：有了RDD之间不同的依赖关系，就可以划分任务执行的阶段，从而构建任务执行的DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图)图。...对于窄依赖，分区的转换处理在同一个阶段中完成计算；对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在父 RDD处理完成后，子RDD才能开始计算，因此宽依赖是划分任务阶段的标准。...下图中的任务一共被划分成了三个不同阶段来执行。视频讲解如下：通过借助Spark Web Console可以很方便的查看到任务被划分的阶段以及DAG图。
在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key进行join。...Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...理解了这三个函数，就可以很好地理解combineByKey。...mergeValue则是将原RDD中Pair的Value合并为操作后的C类型数据。合并操作的实现决定了结果的运算方式。...所以，mergeValue更像是声明了一种合并方式，它是由整个combine运算的结果来导向的。函数的输入为原RDD中Pair的V，输出为结果RDD中Pair的C。
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。...checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。 二、具体算子 1、 cache 默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。...job执行完之后，spark会从finalRDD从后往前回溯。...2.3.回溯完成之后，Spark会重新计算标记RDD的结果，然后将结果保存到Checkpint目录中。 ...对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job（回溯完成之后重新开的job）只需要将内存中的数据（cache缓存好的checkpoint那个点的数据）拷贝到HDFS
一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后...class Operator_collect { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置...Spark运行的环境参数。...（reduce里面需要具体的逻辑，根据里面的逻辑对相同分区的数据进行计算） java代码： package com.spark.spark.actions; import java.util.Arrays
后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...实际情况我们也好理解，我们在写程序的时候 可以看成是对一条数据进行操作，但是实际对应rdd的转换来说，是partition中的每一条数据都是需要转换的。 ?...图十一:rdd中的function 3.一个依赖其他rdd的依赖列表,这个怎么理解呢。...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。
Spark中cache和persist的区别 1.RDD持久化简介 Spark 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。...数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。...Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。...在 shuffle 操作中（例如 reduceByKey），即便是用户没有调用 persist 方法，Spark 也会自动缓存部分中间数据。...序列化是对象永久化的一种机制，可以将对象及其属性保存起来，并能在反序列化后直接恢复这个对象 replication：备份数（在多个节点上备份） 理解了这5个参数，StorageLevel 的12种缓存级别就不难理解了
这两种区别 ： 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。 阶段进行划分 1....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。...具体的划分方法是：在DAG之间进行反向解析，从输出数据到数据库或者形成集合那个位置开始向上解析，遇到宽依赖就断开，聚到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的阶段中。...将窄依赖尽量划分到同一阶段中，可以实现流水线的操作。 2. 总结上面的操作流程就是 ： 创建RDD对象 SparkContext负责构建RDD之间的依赖关系也就是血缘图。
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