Spark的官方文档再三强调那些将要作用到RDD上的操作,不管它们是一个函数还是一段代码片段,它们都是“闭包”,Spark会把这个闭包分发到各个worker节点上去执行,这里涉及到了一个容易被忽视的问题:闭包的“序列化”. 显然,闭包是有状态的,这主要是指它牵涉到的那些自由变量以及自由变量依赖到的其他变量,所以,在将一个简单的函数或者一段代码片段(就是闭包)传递给类似RDD.map这样的操作前,Spark需要检索闭包内所有的涉及到的变量(包括传递依赖的变量),正确地把这些变量序列化之后才能传递到

Spark序列化这块网上讲的比较少,自己还没来得及看这块代码,今天编程的时候遇到一个Hadoop的Writerable实现在Spark无法序列化的问题.我的代码如下: object EntryApp extends App{ val conf = new SparkConf().setAppName("cgbdata").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val hadoopConfig = new

spark的序列化主要使用了hadoop的writable和java的Serializable. 说到底就是使用hadoop的writable替换了java的默认序列化实现方式. class SerializableWritable[T <: Writable](@transient var t: T) extends Serializable { def value: T = t override def toString: String = t.toString private def wr

Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响. 其实,在学习Spark时,一个比较难理解的点就是,在集群模式下,定义的变量和方法作用域的范围和生命周期.这在你操作RDD时,比如调用一些函数map.foreach时,访问其外部变量进行操作时,很容易产生疑惑.为什么我本地程序运行良好且结果正确,放到集群上却得不到想要的结果呢? 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例,来看相同的代码本地模

序列化 背景: 在以下过程中,需要对数据进行序列化: shuffling data时需要通过网络传输数据 RDD序列化到磁盘时 性能优化点: Spark默认的序列化类型是Java序列化.Java序列化的优势是兼容性好,不需要自已注册类.劣势是性能差.为提升性能,建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化.Kryo序列化的优势是速度快,体积小,劣势是兼容性差,需要自已注册类. 序列化的配置项:spark.serializer 使用方法1 1 2 3 val conf = new SparkCo

概叙: 在任何分布式系统中,序列化都是扮演着一个重要的角色的.如果使用的序列化技术,在执行序列化操作的时候很慢,或者是序列化后的数据还是很大,那么会让分布式应用程序的性能下降很多.所以,进行Spark性能优化的第一步,就是进行序列化的性能优化. Spark自身默认就会在一些地方对数据进行序列化,比如Shuffle.还有就是,如果我们的算子函数使用到了外部的数据(比如Java内置类型,或者自定义类型),那么也需要让其可序列化. 而Spark自身对于序列化的便捷性和性能进行了一个取舍和权衡.默认,S

[Java序列化与反序列化] Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程:而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程.序列化使用场景:1.数据的持久化,通过序列化可以把数据永久地保存到硬盘上(通常存放在文件里).2.远程通信,即在网络上传送对象的字节序列. 这篇文章写的不错https://blog.csdn.net/wangloveall/article/details/7992448 [Spark序列化与反序列化场景] 在Spark中,主要有三个地方涉及序列化与反序列化

本文主要打算对spark内部的序列化机制以及在shuffle map中起衔接作用的MapOutputTracker做一下剖析.主要涉及具体实现原理以及宏观设计的一些思路. 1,spark序列化 任何一个分布式框架,序列化都是其必不可少并且很重要一部分,spark也不例外.spark设计序列化的主要类以及之间的依赖包含关系如下图: 上图中,虚线表示依赖关系,而实线表示继承关系.各个类的解释如下: a,SerializerManager可以认为是入口类,提供相关实现供外部序列化和反序列化时调用. b

一.spark的序列化 1.1.官网解释 http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization 序列化在任何分布式应用程序的性能中起着重要作用.将对象序列化或消耗大量字节的速度慢的格式将大大减慢计算速度.通常,这将是您应该优化Spark应用程序的第一件事.Spark旨在在便利性(允许您使用操作中的任何Java类型)和性能之间取得平衡.它提供了两个序列化库: Java序列化:默认情况下,Spark使用Java Objec

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

背景 使用spark开发已有几个月.相比于python/hive,scala/spark学习门槛较高.尤其记得刚开时,举步维艰,进展十分缓慢.不过谢天谢地,这段苦涩(bi)的日子过去了.忆苦思甜,为了避免项目组的其他同学走弯路,决定总结和梳理spark的使用经验. Spark基础 基石RDD spark的核心是RDD(弹性分布式数据集),一种通用的数据抽象,封装了基础的数据操作,如map,filter,reduce等.RDD提供数据共享的抽象,相比其他大数据处理框架,如MapReduce,Peg

1.累加器             通常在向Spark传递函数时,比如使用map()函数或者用filter()传条件是,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量.Spark的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制.     第一种共享变量,累加器,提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

一.简介 这次介绍前面没有提及的 Spark 编程的各种进阶特性,会介绍两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable).累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象.在已有的 RDD 转化操作的基础上,我们为类似查询数据库这样需要很大配置代价的任务引入了批操作.为了扩展可用的工具范围,还会简单介绍 Spark 与外部程序交互的方式,比如如何与用 R 语言编写的脚本进行交互. 当任务需要很长时间进行配置,譬如需要创建数据库连接或

转载自:https://www.2cto.com/kf/201604/497083.html 1.概述 在高层的角度上看,每一个Spark应用都有一个驱动程序(driver program).驱动程序就是运行用户的main主程序并在集群上执行各种并行操作的程序.Spark中的一个主要的抽象概念就是弹性分布数据集(resilient distributed dataset,RDD),RDD是分布在多个节点构成的集群上的元素的集合,并支持并行操作.RDD可以由Hadoop的分布式文件系统(或其他支持

转载自:https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量:广播变量(broadcast variable)与累加器(accumulator) 累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象. 共享变量出现的原因: 通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本

Introduction 介绍两种共享变量的方式: accumulators:聚集信息 broadcast variables:高效地分布large values 介绍对高setup costs任务的批操作,比如查询数据库时连接数据的消耗.  ---> working on a per-partiton basis Accumulators 当我们向Spark传送函数时(比如map()函数或给filter()的condition),他们可以使用driver program中在他们定义之外的变量.

背景 使用spark开发已有几个月.相比于python/hive,scala/spark学习门槛较高.尤其记得刚开时,举步维艰,进展十分缓慢.不过谢天谢地,这段苦涩(bi)的日子过去了.忆苦思甜,为了避免项目组的其他同学走弯路,决定总结和梳理spark的使用经验. Spark基础 基石RDD spark的核心是RDD(弹性分布式数据集),一种通用的数据抽象,封装了基础的数据操作,如map,filter,reduce等.RDD提供数据共享的抽象,相比其他大数据处理框架,如MapReduce,Peg