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import org.apache.spark.broadcast.Broadcast

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Spark分布式计算原理_罗刹海是市式市世视士的博客-CSDN博客

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By import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
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数据本地化 移动计算，而不是移动数据 保证一个Stage内不会发生数据移动 在分区之间重新分配数据 父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入RDD的不同分区中 中间结果写入磁盘 有子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送 默认情况下，shuffle不会改变分区数量 Lineage：血统、依赖 RDD最重要的特征之一，保存了RDD的依赖关系 RDD实现了基于Lineage的容错机制 依赖关系 宽依赖：一个父RDD的分区被子RDD的多个分区使用 窄依赖：一个父RDD的分区被子RDD的一个分区使用 宽依赖对比窄依赖 宽依赖对应shuffle操作，需要在运行时将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中，不同的分区可能位于不同的节点，就可能涉及多个节点间数据传输 当RDD分区丢失时，Spark会对数据进行重新计算，对于窄依赖只需要重新计算一次子RDD的父RDD分区 补：最多22个元组，元组可以套元组 宽依赖容错图 结论： 相比于宽依赖，窄依赖对优化更有利 练习：判断RDD依赖关系 Map flatMap filter distinct reduceByKey groupByKey...
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Spark入门（一篇就够了）_杨林伟的博客-CSDN博客

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By Spark Conf, import org.apache.spark.rdd.RDD, import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
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Spark知识图谱如下： 1.1 Spark 为何物 Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。 1.2 Spark VS Hadoop 尽管 Spark 相对于 Hadoop 而言具有较大优势，但 Spark 并不能完全替代 Hadoop，Spark 主要用于替代Hadoop中的 MapReduce 计算模型。存储依然可以使用 HDFS，但是中间结果可以存放在内存中；调度可以使用 Spark 内置的，也可以使用更成熟的调度系统 YARN 等。 HadoopSpark 类型 分布式基础平台, 包含计算, 存储, 调度 分布式计算工具 场景 大规模数据集上的批处理 迭代计算, 交互式计算, 流计算 价格 对机器要求低, 便宜 对内存有要求, 相对较贵 编程范式 Map+Reduce, API 较为底层, 算法适应性差 RDD 组成 DAG 有向无环图, API 较为顶层, 方便使用 数据存储结构 MapReduce 中间计算结果存在 HDFS 磁盘上, 延迟大 RDD 中间运算结果存在内存中 , 延迟小 运行方式 Task 以进程方式维护,...
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