10 实战解析spark运行原理和RDD解密

"Spark 运行原理和 RDD 解密" Spark 是一个分布式计算框架，基于内存和磁盘，特别适合于迭代计算。Spark 的运行原理可以分为两大部分：Driver 端和 Executor 端。Driver 端负责提交任务，Executor 端负责执行任务。 Spark 的主要特点是基于内存的计算，可以提供更好的数据本地性和迭代计算性能。同时，Spark 也可以基于磁盘进行计算，但迭代计算性能较差。 Spark 的组件包括 Driver、Executor、RDD 等。RDD 是弹性分布式的数据集，可以自动切换内存和磁盘存储，提供高效的容错机制和自动重试机制。 在 Spark 中，RDD 是一切的基础，RDD 代表了底层的一个输入文件或者文件夹，可以被分区为多个分区，每个分区可以放到不同的机器上。RDD 的弹性特点包括自动切换内存和磁盘存储、基于 Lineage 的高效容错和自动重试机制。 在 Spark 中，RDD 的计算逻辑可以被分为多个 Stage，每个 Stage 又可以被分为多个 Task。Task 的计算逻辑是一样的，只是处理的数据不同。如果 Task 失败，会自动进行特定次数的重试。如果 Stage 失败，会自动进行特定次数的重试，并且只会重新计算失败的 Task。 在 Spark 中，中间数据都在内存中，不在硬盘中。如果内存不够用，会存在磁盘中。但是，并不是每个步骤都做缓存。缓存的条件包括任务特别耗时、任务计算链条很长、Shuffle 之后和 checkpoint 之前。 Spark 的应用包括数据处理、机器学习、图计算等。Spark 的优点包括高性能、灵活性和可扩展性。 在 Spark 中，RDD 是一个重要的概念，RDD 代表了底层的一个输入文件或者文件夹，可以被分区为多个分区，每个分区可以放到不同的机器上。RDD 的弹性特点包括自动切换内存和磁盘存储、基于 Lineage 的高效容错和自动重试机制。 Spark 的应用场景包括数据处理、机器学习、图计算等。Spark 的优点包括高性能、灵活性和可扩展性。Spark 的缺点包括资源消耗大、学习成本高等。 在实际应用中，Spark 可以和其他技术结合使用，例如 Hadoop、Hive、HBase 等。Spark 的优点包括高性能、灵活性和可扩展性，使其在数据处理和机器学习等领域具有广泛的应用前景。 Spark 是一个功能强大且灵活的计算框架，具有广泛的应用前景。但是，Spark 也具有较高的学习成本和资源消耗，因此需要合理地使用和配置。