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    Spark编程技巧

    Spark是一种强烈依赖内存的计算框架,结合其运行流程,可以有很多可以调优的地方 用reduceByKey 替代groupByKey 这两个转换都有shuffle过程发生,且都类似map reduce...因为Spark模型的各个阶段都会耗内存,而且现在计算的瓶颈一般不在CPU而在IO上,节省了内存。...会让Spark其他阶段拥有更多的内存,从而减少了和磁盘的交互,进而加快作业的执行速度 内存不够时 内存不够时,使用 MEMORY_AND_DISK_SER 避免使用DISK_ONLY和后缀为_2的持久化方式...如果因为GC导致outofmemory,很可能是老年代的内存较小,可以调低该参数 包冲突 将spark自带的包设置成provided,这样就可以使用spark内核自带的相应类 spark自带了很多包,...--verbose 参考 Spark性能优化指南——基础篇 Spark性能优化指南——高级篇 Spark Tuning

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    2.0Spark编程模型

    同时,Spark依靠Scala强大的函数式编程Actor通信模式、闭包、容器、泛型,并借助统一资源调度框架,成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据处理框架。...集群规模与Spark性能之间呈正比关系,随着集群中机器数量的增长,Spark的性能也呈线性增长。接下来介绍Spark编程模型。...这 契 合 了Matei Zaharia提出的原则:“设计一个通用的编程抽象(Unified Programming Abstraction)”,这也正是Spark的魅力所在,因此要理解Spark,先要理解...RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序。所谓Spark应用程序,本质是一组对RDD的操作。 下面介绍RDD的创建方式及操作算子类型。...2.3 Spark算子 本节介绍Spark算子的分类及其功能。

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    大数据开发-Spark编程

    Spark编程概要 获取sc object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf()...", 1), ("spark", 2), ("hadoop", 3), ("hadoop", 5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark", 100...,(1,100)) (spark,(2,100)) fullOuterJoin: (spark,(Some(1),Some(100))) (spark,(Some(2),Some(100))) (hadoop...Spark的“动作”操作会跨越多个阶段(stage),对于每个阶段内的所有任务所需要的公共数据,Spark都会自动进行广播。通过广播方式进行传播的变量,会经过序列化,然后在被任务使用时再进行反序列化。...Spark原生地支持数值型(numeric)的累加器,程序开发人员可以编写对新类型的支持。如果创建累加器时指定了名字,则可以在Spark UI界面看到,这有利于理解每个执行阶段的进程。

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    Spark 编程指南 (一) [Spa

    Python Programming Guide - Spark(Python) Spark应用基本概念 每一个运行在cluster上的spark应用程序,是由一个运行main函数的driver program...checkpoint的两大作用:一是spark程序长期驻留,过长的依赖会占用很多的系统资源,定期checkpoint可以有效的节省资源;二是维护过长的依赖关系可能会出现问题,一旦spark程序运行失败,...RDD的容错成本会很高 Python连接Spark Spark 1.6.0 支持 Python 2.6+ 或者 Python 3.4+,它使用标准的CPython解释器, 所以像NumPy这样的C语言类库也可以使用...,同样也支持PyPy 2.3+ 可以用spark目录里的bin/spark-submit脚本在python中运行spark应用程序,这个脚本可以加载Java/Scala类库,让你提交应用程序到集群当中。...examples/src/main/python/pi.py 初始化Spark 一个Spark应用程序的第一件事就是去创建SparkContext对象,它的作用是告诉Spark如何建立一个集群。

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    Spark中文指南(入门篇)-Spark编程模型(一)

    前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark...Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算,因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算,Spark依然比MapReduce更加高效。...Spark重要概念 (1)Spark运行模式 目前Spark的运行模式主要有以下几种: local:主要用于开发调试Spark应用程序 Standlone:利用Spark自带的资源管理与调度器运行Spark...Spark on Yarn流程: 1、基于YARN的Spark作业首先由客户端生成作业信息,提交给ResourceManager。...参考文档 [1]Spark官方文档 [2]Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第四节 Spark编程模型(一) 问题 针对SparkContext和Drive program还没有解释清楚

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