Spark 缓存和检查点机制
Spark 缓存和检查点是提高 Spark 性能的两个重要机制。 Spark 缓存机制 Spark 支持将RDD数据缓存在内存中，在后续的操作中直接使用缓存中的数据，避免了重复计算和频繁读写磁盘的开销。Spark 缓存机制主要包括以下几种方法： persist() 和 cache()：手动对RDD进...
Spark之Shuffle机制及其文件寻址详解
Spark之Shuffle机制及其文件寻址详解一、SparkShuffle概念Certain operations within Spark trigger an event known as the shuffle. The shuffle is Spark’s mechanism for re-...
Spark是基于什么来计算的机制呢？
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Spark的惰性机制是什么？
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Hadoop和Spark在执行机制方面有什么不同呢？
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Spark的YARN模式运行机制
YARN Client模式在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动Appl...
Spark的Standalone模式运行机制
Standalone集群有四个重要组成部分，分别是：Driver：是一个进程，我们编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由Driver进程执行；Master(RM)：是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责； 资源分配方式： 尽量集中 尽量打散Worker(NM)：是一...
Spark Streaming之容错机制
一、容错机制的背景要理解Spark Streaming提供的容错机制，先回忆一下Spark RDD的基础容错语义：RDD，Ressilient Distributed Dataset，是不可变的、确定的、可重新计算的、分布式的数据集。每个 RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系，这些操作应用在 一...
Spark Streaming之checkpoint机制
一、checkpoint机制每一个Spark Streaming应用，正常来说，都是要7 * 24小时运转的，这就是实时计算程序的特点。因为要持续 不断的对数据进行计算。因此，对实时计算应用的要求，应该是必须要能够对与应用程序逻辑无关的失败，进行 容错。如果要实现这个目标，Spark Streami...
Flink 的 checkpoint 机制对比 spark 有到底什么不同和优势？
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