运行Spark App: Persist

运行Spark App是指在Spark框架下执行一个Spark应用程序。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于分布式数据处理和分析。Spark应用程序可以使用Spark的API进行开发，并在Spark集群上运行。

Persist是Spark中的一个操作，用于将RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame持久化到内存中，以便在后续的计算中重复使用。持久化可以提高计算性能，避免重复计算相同的数据。

Spark中的Persist操作有多种级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。不同的级别在内存使用和性能之间进行权衡。选择适当的持久化级别可以根据应用程序的需求来平衡内存和计算性能。

应用场景：

迭代计算：在迭代算法中，持久化可以避免重复计算相同的数据，提高计算效率。
运行多个操作：当需要对同一个RDD或DataFrame执行多个操作时，持久化可以避免重复计算，提高整体性能。
数据缓存：将常用的数据集持久化到内存中，可以加速对这些数据的访问和处理。

腾讯云相关产品：腾讯云提供了弹性MapReduce（EMR）服务，可以方便地在云上运行Spark应用程序。EMR提供了Spark集群的管理和调度功能，用户可以快速创建和配置Spark集群，并在集群上提交和运行Spark应用程序。

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Spark Persist,Cache以及Checkpoint

如果你正在运行Spark Shell，那么默认情况下，可以通过URL http://localhost:4040 访问此接口： ? 每个Action都会在Spark中生成一个单独的作业。...现在让我们关注 Persist，Cache 和 Checkpoint。 2. Persist Persist 意味着将计算出的RDD保存在RAM中并在需要时重复使用它。...如上所述可以更改存储级别： textFile.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 3....textFile.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 4....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而失败。无论是什么故障，重新计算丢失的分区是一种昂贵的操作。

1.8K2 0

Spark（4）——transformation、action、persist

将一个RDD变成一个新的RDD’ 比如mapreduce中的map操作，将数据集里的元素做处理变成新的元素，形成RDD’。transformation是不会立...

4881 0

Spark persist MEMORY_AND_DISK & DISK_ONLY

的文件: hdfs://xxx:9000/xxx_graph object Persona { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark...= SparkSession .builder .appName("模型 cache 测试") .getOrCreate() val actions = spark.sparkContext.textFile...(args(0)).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK).setName("model") // 触发 cache，没有实际意义 println(

1.3K3 0

Spark中RDD 持久化操作 cache与persist区别

环境/背景 Spark 2.3.0 Scala 2.11 Java 1.8 在进行RDD操作的时候，我们需要在接下来多个行动中重用同一个RDD，这个时候我们就可以将RDD缓存起来，可以很大程度的节省计算和程序运行时间...接下来可以通过查看Spark的源码对比RDD.cache()与RDD.persist()的差别。...cache 与 persist 对比首先从JavaRDD类中点进去看JavaRDD.cache()方法与JavaRDD.persist()方法: JavaRDD.scala /** * Persist...level (`MEMORY_ONLY`). */ def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) /**...* * The [[org.apache.spark.storage.StorageLevel]] singleton object contains some static constants

8401 0

Spark专题系列（三）：Spark运行模式

一：Spark运行模式分类 Spark运行模式分为三种： local 本地部署单机运行 , 通常用于演示或者测试 , Shell 命令行 standlone 本地部署独立运行在一个集群中( 利用Spark...自身的资源调度方式 ) Yarn/Mesos 模式运行在资源管理器上 , 比如Yarn或者Mesos Spark on Yarn 有两种模式  Yarn-client 模式  Yarn-cluster...模式二：Spark各运行模式的应用场景 1、本地模式： • 将一个应用程序已多线程的方式运行在本地本地模式分类： Local : 只启动一个executor Local[K] : 启动K个executor...task 3、spark on yarn 运行在 yarn 资源管理器框架之上，由 yarn 负责资源管理， Spark 负责任务调度和计算 3.1、spark yarn-client模式适用于交互和调试...当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。

5912 0

Spark入门- Spark运行Local本地模式

运行官方求PI的案例 bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[2] ....表示在本机运行....Web UI available at http://Ice:4040 Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local...bin/spark-shell 查看进程和通过 web 查看应用程序运行情况可以看到一句Spark context Web UI available at http://Ice:4040 4.3、...访问地址：http://Ice:4040 4.4 运行 wordcount 程序 sc.textFile(".

1.4K1 0

使用Docker运行spark

获取docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 运行docker容器 sudo docker run -it --name spark --rm sequenceiq.../spark:1.6.0 /bin/bash 运行作业 $ cd /usr/local/spark $ bin/spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount...lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar file:/usr/local/hadoop/input/ 我们也可以把启动容器和运行作业放在一起，比如： sudo...docker run -it --name spark --rm sequenceiq/spark:1.6.0 sh -c "\"spark-submit --master yarn-client --...class org.apache.spark.examples.JavaWordCount /usr/local/spark/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

2K2 0

Spark运行流程概述

Application 指用户编写的Spark应用程序，其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。...Driver Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境。...Executor 某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些Task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上。...节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的是NodeManager节点。...Job 包含多个Task组成的并行运算，往往由Spark Action触发产生，一个Application中可能会产生多个job.

1.7K3 0

Spark学习之在集群上运行Spark（6）

Spark学习之在集群上运行Spark（6） 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。 2....Spark在分布式环境中的架构： [图片] Spark集群采用的是主/从结构，驱动器（Driver）节点和所有执行器（executor）节点一起被称为一个Spark应用（application）。...Spark自带的集群管理器被称为独立集群管理器。 4. 驱动器节点 Spark的驱动器是执行程序main()方法的进程。...执行器节点 Spark的执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。...两大作用：第一，它们负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；第二，它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求的缓存的RDD提供内存式存储。 6.

60710 0

让Spark运行在YARN上（Spark on YARN）

YARN会先在集群的某个节点上为Spark程序启动一个称作Master的进程，然后Driver程序会运行在这个Master进程内部，由这个Master进程来启动Driver程序，客户端完成提交的步骤后就可以退出...，不需要等待Spark程序运行结束。...跟yarn-cluster模式类似，这也有一个Master进程，但Driver程序不会运行在Master进程内部，而是运行在本地，只是通过Master来申请资源，直至程序运行结束。...Spark程序在运行时，大部分计算负载由集群提供，但Driver程序本身也会有一些计算负载。在yarn-cluster模式下，Driver进程在集群中的某个节点上运行，基本不占用本地资源。...而在yarn-client模式下，Driver会对本地资源造成一些压力，但优势是Spark程序在运行过程中可以进行交互。

4.2K4 0

Spark App 血缘解析方案

目前已经基于ANTLR 语法解析支持了 SQL 任务的血缘解析，而 Spark App 任务的血缘仍然是通过人工配置方式进行。我们希望能够将 Spark App 任务的解析做个补充，完善血缘逻辑。...目前线上的 Spark App 任务支持 Spark 2.3、Spark 3.1 两个版本，并且支持 python2/3、 java、scala 类型，运行平台各自支持 yarn 和 k8s, 血缘的收集机制需要考虑适配所有上述所有任务...设计思路 Spark App 任务的解析思路通常有以下三类：基于代码解析：通过解析 Spark App 的逻辑去达到血缘解析的目的，类似的产品有 SPROV[1]。...血缘解析基于写入触发，所以如果任务只做查询是解析不到血缘的虽然仍有一些不足，但是 spline agent 能够无感知的为线上运行的 Spark APP 程序增加血缘解析能力，是个很不错的思路，后续可以基于这个方向进行进一步的研究优化...Spark APP 的血缘准确率。

2.4K3 0

Spark运行standalone集群模式

spark的集群主要有三种运行模式standalone、yarn、mesos，其中常被使用的是standalone和yarn，本文了解一下什么是standalone运行模式，并尝试搭建一个standalone...这里我们要关注这个框架的三个节点： client master worker spark应用程序有一个Driver驱动，Driver可以运行在Client上也可以运行在master上。...如果你使用spark-shell去提交job的话它会是运行在master上的，如果你使用spark-submit或者IDEA开发工具方式运行，那么它是运行在Client上的。...standalone的是spark默认的运行模式，它的运行流程主要就是把程序代码解析成dag结构，并再细分到各个task提交给executor线程池去并行计算二、运行流程了解standalone主要节点之后...，我们看一下它的运行流程，如图： 1）当spark集群启动以后，worker节点会有一个心跳机制和master保持通信； 2）SparkContext连接到master以后会向master申请资源，而

5131 0

单机运行Spark Shell

spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt 3 进入spark根目录 [root@sk1 ~]# cd /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/...examples licenses python RELEASE data jars metastore_db R sbin 4 运行bin/spark-shell...[root@sk1 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7]# bin/spark-shell Using Spark's default log4j profile: org/apache...[*], app id = local-1491619281633)....Spark session available as 'spark'.

3570 0

Spark 在Yarn上运行Spark应用程序

1.1 Cluster部署模式在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...当用户提交了作业之后，就可以关掉 Client，作业会继续在 YARN 上运行。 ? Cluster 模式不太适合使用 Spark 进行交互式操作。...需要用户输入的 Spark 应用程序（如spark-shell和pyspark）需要 Spark Driver 在启动 Spark 应用程序的 Client 进程内运行。...在YARN上运行Spark Shell应用程序要在 YARN 上运行 spark-shell 或 pyspark 客户端，请在启动应用程序时使用 --master yarn --deploy-mode...Example 3.1 以Cluster模式运行以Cluster模式运行WordCount: spark-submit \ --class com.sjf.example.batch.WordCount

1.8K1 0

Spark运行机制与原理详解目录Spark Internals

https://github.com/JerryLead/SparkInternals Spark Internals Spark Version: 1.0.2 Doc Version: 1.0.2.0...Authors Weibo Id Name @JerryLead Lijie Xu Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优...因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。...具体内容如下： Overview 总体介绍 Spark详解01概览|Spark部署|执行原理 Job logical plan 介绍 job 的逻辑执行图（数据依赖图） Spark详解02Job...，已添加详情链接到该同学的 blog 感谢下列同学指出文档中的不足或错误： Weibo Id 章节不足或错误修改状态 @Joshuawangzj Overview 多个 application 运行时

2.1K6 0

Spark核心技术原理透视二（Spark运行模式）

上一章节详细讲了Spark的运行原理，没有关注的童鞋可以关注加米谷大数据查看上一章节的详细内容。通过Spark运行原理的讲解大家了解了Spark在底层的运行，那Spark的运行模式又是什么样的呢？...1、Spark运行模式主要分为以下几种，如图所示。 2、Spark on Standalone 模式 Standalone模式如下图所示。...4、Spark on Yarn-Client 模式 1）Yarn-Client 第一步：Spark Yarn Client向Yarn的ResourceManager申请启动Application Master...Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务； 6）Yarn-Client 第六步：应用程序运行完成后，Client的SparkContext...5、Spark on Yarn-Cluster模式 1）Yarn-Cluster 第一步：Spark Yarn Client向Yarn中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster

1.5K7 0

Yarn上运行spark-1.6.0

以cluster模式运行Spark，不介绍client模式。 2. ...tgz 3) 建立软链接：ln -s spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 spark 在yarn上运行spark，不需要每台机器都安装spark，可以只安装在一台机器上。...但是只能在被安装的机器上运行spark，原因很简单：需要调用spark的文件。 3.3. 配置 3.3.1. ...启动Spark 由于运行在Yarn上，所以没有启动Spark这一过程。而是在执行命令spark-submit时，由Yarn调度运行Spark。 4.1. 运行自带示例 ....完成后，再次执行spark-sql进入Spark的SQL Cli，运行命令show tables即可看到在Hive中创建的表。示例： .

8421 0

理解Spark的运行机制

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...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。...在对spark整个生态系统有一个基本了解后，下面我们就关注的是其运行机制了，只有解了运行机制，才会对我们使用程序，或者排查问题以及性能调优起到很大的帮助。...下面我们看下spark任务的运行机制如下图： Spark相关一些术语解释：（一）Driver program driver就是我们编写的spark应用程序，用来创建sparkcontext或者sparksession...缺点，DataFrame的列类型，在编译时无法判断类型，会产生运行时错误。 3、Dataset即支持数据集的模式表示，又支持java、scala对象的类型检查能力。

2.2K9 0

大数据开发：Spark运行原理

今天我们来聊聊Spark运行原理。 Spark继承了Hadoop MapReduce的特性，是典型的master/worker架构。...Spark在master上创建Spark context，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。...注册自己， Executor向Driver注册自己之后，大家就相互认识了，就可以互相通信，根据协议进行交互，整个分布式系统也就运行起来了， Driver和Executor直接通过rpc协议相互联系，Spark...，比如Yarn和Mesos，这也是为什么有说法，Spark可以自己独立运行，也可以与Hadoop集成协同。...关于Spark运行流程，相信看完今天的分享内容，大家也都能够有比较清楚的认识了。Spark是大数据当中必须掌握的核心技术框架，对于运行原理、架构设计等，都需要牢牢掌握。

3412 0

Spark内部原理之运行原理

Spark 专业术语定义 1.1 Application：Spark应用程序指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。...Spark 应用程序的运行环境。...Spark运行基本流程 ? ? 3....Spark运行架构特点 3.1 Executor进程专属每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行tasks。...3.3 Job提交就近原则提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点)，最好是在同一个Rack（机架）里，因为Spark Application运行过程中

1.1K5 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云