mapreduce spark rdd_Spark应用开发常用概念-华为云

Spark应用开发常用概念

。从父RDD转换得到新RDD。从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。

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Spark2x基本原理

。从父RDD转换得到新RDD。从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。

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Spark应用开发简介

从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。图1 RDD的依赖窄依赖：指

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Spark基本原理

。从父RDD转换得到新RDD。从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。

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Spark应用开发简介

。从父RDD转换得到新RDD。从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。

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Spark应用开发简介

从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。图1 RDD的依赖窄依赖：指

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Spark应用开发简介

。从父RDD转换得到新RDD。从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储：用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。

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Hive与其他组件的关系

。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，

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HDFS与其他组件的关系

HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计

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Spark应用开发建议

Spark应用开发建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下：调用spark.RDD中的cache()、persist(

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BulkLoad接口使用

将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials

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BulkLoad接口使用

将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials

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BulkLoad接口使用

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkLoadExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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BulkLoad接口使用

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkLoadExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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网络连接超时导致FetchFailedException

apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:301) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:265) at org.apache.spark.rdd

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网络连接超时导致FetchFailedException

apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:301) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:265) at org.apache.spark.rdd

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Spark Scala API接口介绍

用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD等。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供

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Spark Scala API接口介绍

用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD等。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供

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Spark Python API接口介绍

该类的python应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dat

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配置内存

GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。操作步骤优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark.driver.ex

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Spark scala API接口介绍

用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD等。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供

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