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Spark RDD概念学习系列之RDD的容错机制(十七)

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可。 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0、1、3和4的缓存都是可以使用的,无须再次计算。但是Partition2由于缓存丢失,需要从头开始计算,Spark会从RDD0的Partition2开始,重新开始计算。 内部实现上,DAG被Spark划分为不同的Stage,Stage之间的依赖关系可以认为就是Lineage。关于DAG的划分可以参阅第4章。 提到Lineage的容错机制,不得不提Tachyon。Tachyon包含两个维度的容错,一个是Tachyon集群的元数据的容错,它采用了类似于HDFS的Name Node的元数据容错机制,即将元...

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