血统”的容错机制，在结构更新和丢失后可随时根据血统进行数据模型的重建； 分布式 就是可以分布在多台机器上进行并行计算； 数据集 一组只读的、可分区的分布式数据集合，集合内包含了多个分区。...Partition 类内包含一个 index 成员，表示该分区在 RDD 内的编号，通过 RDD 编号+分区编号可以确定该分区对应的唯一块编号，再利用底层数据存储层提供的接口就能从存储介质（如：HDFS...因为既然到了这一步，就说明 RDD 的数据量很大，内存无法完全放下，序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。...与 Spark 提供的另一种缓存机制 cache 相比：cache 缓存数据由 executor 管理，若 executor 消失，它的数据将被清除，RDD 需要重新计算；而 checkpoint 将数据保存到磁盘或...从失败恢复来看，窄依赖的失败恢复起来更高效，因为它只需找到父 RDD 的一个对应分区即可，而且可以在不同节点上并行计算做恢复；宽依赖牵涉到父 RDD 的多个分区，需要得到所有依赖的父 RDD 分区的 shuffle
4）无法支持多种MapReduce框架：无法通过可插拔方式将自身的MapReduce框架替换为其他实现，如Spark、Storm等。...3）避免重新计算：当Stage中某个分区的Task执行失败后，会重新对此Stage调度，但在重新调度的时候会过滤已经执行成功的分区任务，所以不会造成重复计算和资源浪费。...除了上述的改进外，Spark还具有以下特点： 1）检查点支持：Spark的RDD之间维护了血缘关系（lineage），一旦某个RDD失败了，则可以由父RDD重建。...如果应用启用了检查点，那么在Stage中的Task都执行成功后，SparkContext将把RDD计算的结果保存到检查点，这样当某个RDD执行失败后，再由父RDD重建时就不需要重新计算，而直接从检查点恢复数据...4）Task在运行的过程中需要对一些数据（如中间结果、检查点等）进行持久化，Spark支持选择HDFS、Amazon S3、Alluxio（原名叫Tachyon）等作为存储。
RDD 是 spark 提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。 RDD 在逻辑上是一个 hdfs 文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...检查点机制是我们在 spark streaming 中用来保障容错性的主要机制，它可以使 spark streaming 阶段性的把应用数据存储到诸如 HDFS 等可靠存储系统中，以供恢复时使用。...具体来说基于以下两个目的服务： 控制发生失败时需要重算的状态数。Spark streaming 可以通过转化图的谱系图来重算状态，检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。 提供驱动器程序容错。...该机制会同步地将接收到的 Kafka 数据写入分布式文件系统（比如 HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。...，只有当内存不够了，才会存入本地磁盘，而不是 hdfs； MR：只有等到所有的 map task 执行完毕后才能执行 reduce task； Spark：Spark 中分区相同的转换构成流水线在一个
检查点存储路径： Checkpoint的数据通常是存储在HDFS等容错、高可用的文件系统。 存储格式为： 二进制的文件。...Cache缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint的数据通常存储在HDFS等容错、高可用的文件系统，可靠性高。...3.4 检查点存储到HDFS集群 如果检查点数据存储到HDFS集群，要注意配置访问集群的用户名。否则会报访问权限异常。...在Driver中定义的一个变量，在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回Driver端进行合并计算。...所以，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，我们必须把它放在foreach()这样的行动算子中。 对于在行动算子中使用的累加器，Spark只会把每个Job对各累加器的修改应用一次。
对于文件这样的源数据，这个driver恢复机制足以做到零数据丢失，因为所有的数据都保存在了像HDFS或S3这样的容错文件系统中了。...当driver进程失败时，所有在standalone/yarn/mesos集群运行的executor，连同它们在内存中的所有数据，也同时被终止。...对于Spark Streaming来说，从诸如Kafka和Flume的数据源接收到的所有数据，在它们处理完成之前，一直都缓存在executor的内存中。...收到的数据被保存在executor的内存中，然后driver在executor中运行来处理任务。 当启用了预写日志以后，所有收到的数据同时还保存到了容错文件系统的日志文件中。...这个元数据包括：（i）定位其在executor内存中数据位置的块reference id，（ii）块数据在日志中的偏移信息（如果启用了）。
但是spark也有劣势，由于spark基于内存进行计算，虽然开发容易，但是真正面对大数据的时候，在没有进行调优的轻局昂下，可能会出现各种各样的问题，比如OOM内存溢出等情况，导致spark程序可能无法运行起来...检查点机制是我们在spark streaming中用来保障容错性的主要机制，它可以使spark streaming阶段性的把应用数据存储到诸如HDFS等可靠存储系统中，以供恢复时使用。...具体来说基于以下两个目的服务： 控制发生失败时需要重算的状态数。Spark streaming可以通过转化图的谱系图来重算状态，检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。 提供驱动器程序容错。...RDD是spark提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。 RDD在逻辑上是一个hdfs文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS或者HIVE表来创建，还可以通过应用程序中的集合来创建；RDD最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。
5.1、检查点机制的基本概念检查点机制允许用户将RDD的中间结果持久化到可靠的文件系统（如HDFS）中，以便在出现节点故障或数据丢失时，能够快速地恢复RDD的状态，而不需要重新计算整个RDD的依赖链。...这个目录应该是可靠的文件系统，如HDFS。 标记RDD为检查点：然后，使用需要持久化的RDD的checkpoint()方法将该RDD标记为检查点。...同时，Spark会移除该RDD的所有依赖关系，因为在未来需要恢复该RDD时，可以直接从检查点目录中读取数据，而不需要重新计算依赖链。...在阶段划分完成和Task创建后， Driver会向Executor发送 Task。...Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver。
总结 前言 RDD检查点（Checkpoint）是Spark Core计算过程中的容错机制。...它们两个的区别正如名称的区别：ReliableRDDCheckpointData是将检查点数据保存在可靠的外部存储（HDFS）的文件中，需要重算时从文件读取数据。...很显然，LocalRDDCheckpointData不如ReliableRDDCheckpointData可靠，一旦Executor失败，检查点数据就会丢失。...，以及从检查点数据恢复现场了。...普通RDD的compute()方法用于计算分区数据，在CheckpointRDD中，它的作用就是从检查点恢复数据了。
在此模式下，Spark驱动程序封装在YARN Application Master中。 客户端模式Spark驱动程序在客户端上运行，例如您的笔记本电脑。如果客户端关闭，则作业失败。...Spark Executors仍然在集群上运行，为了安排一切，创建了一个小的YARN Application Master。 客户端模式非常适合交互式作业，但如果客户端停止，应用程序将失败。...但是，执行完成后，Web UI将被应用程序驱动程序解除，并且无法再访问。 Spark提供了一个历史记录服务器，它从HDFS收集应用程序日志并将其显示在持久Web UI中。...将一些数据放入HDFS进行分析。...您可以在官方Apache Spark文档中找到官方文档。 接下来做什么？
消除了冗余的 HDFS 读写: Hadoop 每次 shuffle 操作后，必须写到磁盘，而 Spark 在 shuffle 后不一定落盘，可以 cache 到内存中，以便迭代时使用。...Executor 启动后，会自己反向注册到 TaskScheduler 中。...在RDD计算中，通过检查点机制进行容错，传统做检查点有两种方式：通过冗余数据和日志记录更新操作。...上文提到最终刷到外部存储的是类 Checkpoint 对象序列化后的数据。那么在 Spark Streaming application 重新编译后，再去反序列化 checkpoint 数据就会失败。...当 WAL 开启后，所有收到的数据同时保存到了容错文件系统的日志文件中，当 Spark Streaming 失败，这些接受到的数据也不会丢失。
注册完成后，Driver将task分发到各个Executor上执行。...此外，Spark 还提供了数据检查点和记录日志，用于持久化中间 RDD，从而使得在进行失败恢复时不需要追溯到最开始的阶段。...在进行故障恢复时，Spark 会对数据检查点开销和重新计算 RDD 分区的开销进行比较，从而自动选择最优的恢复策略 1....2、广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。 3、在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor端无法修改广播变量的值。...注意点:1.闭包中引用的变量是可序列化的(否则无法发送到executor) 2.不要在闭包中修改闭包外的变量(行为未定义)。
5、Spark是如何容错的？ 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。...，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系；而spark则提供了丰富的算子，可以实现常用的各种数据处理操作。...使用广播变量的注意事项： 广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。 在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor端无法修改广播变量的值。...后续，当Batch Job触发后，这些数据会被转移到剩下的Executor中被处理。...4）某些场景下可以把join后聚合，优化为聚合后再join，减少join数据量 34、Spark性能优化主要有哪些手段？ 1.
这是因为对于流数据的处理，Spark 必须有一个独立的 Executor 来接收数据，然后再由其他的 Executors 来处理，所以为了保证数据能够被处理，至少要有 2 个 Executors。...3.2 数据源 在示例代码中使用的是 socketTextStream 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类： 基本数据源：包括文件系统、Socket...在基本数据源中，Spark 支持监听 HDFS 上指定目录，当有新文件加入时，会获取其文件内容作为输入流。...time 1558945265000 ms to file 'hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000' # 删除已经无用的检查点信息...在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 Jedis 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。
很早以前，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。...Spark可以访问存储在HDFS、 Hbase、Cassandra、Amazon S3、本地文件系统等等上的数据，Spark支持文本文件，序列文件，以及任何Hadoop的InputFormat。...Driver将Spark应用程序的代码和文件传送给分配的Executor Executor运行task，运行完之后将结果返回给Driver或者写入HDFS或其他介质。...RDD被缓存后，Spark将会在集群中，保存相关元数据，下次查询这个RDD时，它将能更快速访问，不需要计算。...当Lineage特别长时或者有宽依赖时，主动调用 checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。
5、RDD 两种处理数据的方式 RDD 有两种处理数据的方式，一种叫转换操作【一个 RDD 调用该方法后返回一个 RDD】，另外一种叫行动操作【一个 RDD 调用该方法后返回一个标量或者直接将数据保存到外部空间... 检查点也是一种 RDD 的持久化机制，只不过检查点将 RDD 的数据放在非易失存储上，比如 HDFS，存放之后会将 RDD 的依赖关系删除，主要是因为检查点机制认为该 RDD 不会丢失。...RDD 累加器是提供一个类似于共享变量的东西，能够在 Driver 的数据空间定义，然后在 Executor 的数据空间进行更新，然后在 Driver 的数据空间进行正确访问的机制。 ...注意：针对于 HDFS 中的文件 block 数为 1，那么 Spark 设定了最小的读取 partition 数为 2。...（因为 Spark 本质上属于内存计算层，它的输入输出很大一部分依赖于 HDFS 文件系统。）
，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出：Failed to bigdata010108:33381，caused...结果导致JVM crash（OOM），从而导致取shuffle数据失败，同时executor也丢失了，看到Failed to connect to host的错误，也就是executor lost的意思...A用户无法访问B用户的目录。...2、查看数据是否有倾斜，增加shuffle的并行度，加大Executor内存 由Executor的FullGC引起Executor lost，task失败，各种超时：Futures timed out...解决方法：Spark有黑名单机制，在超出一定次数的失败后不会往该节点或者Executor调度Task。
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