spark持久化机制会缩短spark程序运行时长吗
时间: 2024-03-01 14:48:22 浏览: 26
Spark的持久化机制可以显著缩短Spark程序的运行时长。持久化机制允许将RDD(弹性分布式数据集)在内存中进行缓存,以便在后续的计算中重复使用。这样可以避免重复计算和磁盘IO,从而提高程序的执行效率。
当一个RDD被持久化到内存中后,后续的操作可以直接使用该RDD,而无需重新计算或从磁盘读取数据。这样可以大大减少计算时间,特别是对于迭代算法或需要多次重复计算的任务来说,效果更为明显。
Spark提供了多种持久化级别,包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。根据数据大小和内存容量的不同,可以选择合适的持久化级别来平衡内存和磁盘之间的存储开销。
总结来说,通过使用Spark的持久化机制,可以将中间结果缓存在内存中,避免重复计算和磁盘IO,从而大幅度缩短Spark程序的运行时长。
相关问题
spark持久化机制
Spark的持久化机制是指将RDD(弹性分布式数据集)的数据保存在内存或磁盘上,以便在后续的计算中重用。这样可以避免重复计算和提高计算性能。
Spark提供了多种持久化级别,包括内存、磁盘和序列化等。下面是Spark持久化机制的几个关键点:
1. 内存持久化:Spark可以将RDD的数据存储在内存中,以便在后续的计算中快速访问。内存持久化可以大大加速迭代算法和交互式查询等工作负载。
2. 磁盘持久化:如果内存不足以容纳所有的数据,Spark可以将RDD的部分数据写入磁盘。磁盘持久化可以保证数据的可靠性,并且可以处理大规模数据集。
3. 序列化:Spark可以选择对RDD进行序列化,将其转换为字节流进行存储。序列化可以减少内存占用,并提高网络传输效率。
4. 持久化级别:Spark提供了多个持久化级别,包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。用户可以根据自己的需求选择适当的持久化级别。
5. 懒加载:Spark的持久化机制是懒加载的,即在第一次计算RDD时才会将其持久化到内存或磁盘上。这样可以避免不必要的数据持久化。
spark的运行机制
Spark的运行机制可以总结为以下几个步骤:
1. 构建Spark Application的运行环境,即启动SparkContext。SparkContext会向资源管理器(可以是Standalone、Mesos或YARN)注册并申请运行Executor资源。\[2\]
2. 每个Application获取专属的executor进程,该进程在Application期间一直驻留,并以多线程方式运行tasks。这种Application隔离机制有其优势,每个Driver调度自己的任务,并且来自不同Application的Task运行在不同的JVM中。但这也意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据,除非将数据写入到外部存储系统。\[1\]
3. TaskScheduler负责将TaskSet提交给Worker(集群)运行,并在此处分配每个Executor运行什么Task。\[2\]
4. 在TaskScheduler中,每个task描述会被序列化成二进制,并发送给对应的executor。如果二进制信息的大小超过了akkaFrameSize的限制(默认为10M减去akka留空的200K),会出错并中止整个TaskSet。此时,可以增大akka frame size来解决问题。如果二进制数据大小可接受,会将任务信息发送给executor的actor,处理LaunchTask(serializedTask)事件。\[3\]
5. Executor是Spark中的进程模型,可以适用于不同的资源管理系统。它包含一个线程池、正在运行的任务映射以及一个actor,用于接收来自SchedulerBackend的事件。\[3\]
总结起来,Spark的运行机制包括构建运行环境、分配Executor资源、提交任务给Worker运行以及Executor的处理过程。通过这些步骤,Spark能够高效地执行分布式计算任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark任务提交方式和执行流程](https://blog.csdn.net/weixin_37796929/article/details/93711780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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