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Spark RDD概念学习系列之RDD的checkpoint(九)

RDD的检查点 首先,要清楚。为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点?   答:如果缓存丢失了,则需要重新计算。如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的。为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点机制。 RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存、本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中。通过缓存,Spark避免了RDD上的重复计算,能够极大地提升计算速度。但是,如果缓存丢失了,则需要重新计算。如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的。为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点(checkpoint)机制。 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别 RDD的缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存、本地文件系统和Tachyon)写入不同的介质。 而RDD的检查点不同,它是在计算完成后,重新建立一个Job来计算。 为了避免重复计算,推荐先...

Spark RDD概念学习系列之RDD是什么?(四)

RDD是什么? 通俗地理解,RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的。详细见 Spark的数据存储 Spark的核心数据模型是RDD,但RDD是个抽象类,具体由各子类实现,如MappedRDD、 ShuffledRDD等子类。 Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类。 官方对RDD的解释是:弹性分布式数据集,全称是Resilient Distributed Datasets。RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称为转换,如map、filter、groupBy、join。 RDD不需物化,RDD含有如何从其他RDD衍生(即计算)出本RDD的相关信息(即Lineage),因此在RDD部分分区数据丢失的时候可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。 这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 所谓弹性,是指在内存不够时可以与磁盘进行交换。进一步见 细谈RDD的弹性 这设计了RDD的另一个特性:内存计算,就是...

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