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Apache Spark技术实战(一)Standalone部署模式下的临时文件清理&日志级别修改

<一>Standalone部署模式下的临时文件清理 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答。 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络。进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间。 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾一下standalone的部署模式。 在standalone下又分为client模式和cluster模式,其中client模式下,driver和client运行于同一JVM中,不由worker启动,该JVM进程直到spark application计算完成返回结果后才退出。如下图所示。 而在cluster模式下,driver由worker启动,client在确认spark application成功提交给cluster后直接退出,并不等待spark applicat...

Spark RDD编程(二)

打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处: http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博: http://weibo.com/234654758 Github: https://github.com/thinkgamer SparkRDD编程(一) Spark 的键值对(pair RDD)操作,Scala实现 RDD的分区函数 目前Spark中实现的分区函数包括两种 HashPartitioner(哈希分区) 原理图: RangePartitioner(区域分区) partitioner这个属性只存在于< K,V>类型的RDD中,对于非< K,V >类型的partitioner的值就是None,partitioner函数即决定了RDD本身的分区数量,也可作为RDD shuffle输出中每个区分进行数据切割的依据。 scala> val rdd = sc.makeRDD(1 to 10,2).map(x=>(x,x)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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