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Spark源码分析 – Checkpoint

CP的步骤 1. 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint()来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, 否则在存CP文件时需要重新computeRDD内容 并且当RDD被CP后, 所有dependencies都会被清除, 因为既然RDD已经被CP, 那么就可以直接从文件读取, 没有必要保留之前的parents的dependencies(保留只是为了replay) 2. 在SparkContext.runJob中, 最后会调用rdd.doCheckpoint() 如果前面已经mark过, 那么这里就会将rdd真正CP到文件中去, 这也是前面为什么说, mark必须在run job之前完成 def runJob[T, U: ClassManifest]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iterator[T]) => U, partitions: Seq[Int], allowLocal: Boolean, resultHandler: (Int, U) =&...

《Spark核心技术与高级应用》——3.1节使用Spark Shell编写程序

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第3章,第3.1节使用Spark Shell编写程序,作者于俊 向海 代其锋 马海平,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.1 使用Spark Shell编写程序要学习Spark程序开发,建议首先通过spark-shell交互式学习,加深对Spark程序开发的理解。spark-shell提供了一种学习API的简单方式,以及一个能够交互式分析数据的强大工具,在Scala语言环境下(Scala运行于Java虚拟机,因此能有效使用现有的Java库)或Python语言环境下均可使用。3.1.1 启动Spark Shell在spark-shell中,已经创建了一个名为sc的SparkContext对象,如在4个CPU核上运行bin/spark-shell,命令如下:

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