Spark调优之RDD算子调优不废话，直接进入正题！1.RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：RDD的重复计算对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：RDD架构优化2.尽早filter获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据，进而减少对内存的占用，从而提升Spark作业的运行效率。本文首发于公众号：五分钟学大数据，欢迎围观！回复【书籍】即可获得上百本大数据书籍3.读取大量小文件-用wholeTextFiles当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本
Spark调优之RDD算子调优不废话，直接进入正题！1.RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：RDD的重复计算对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：RDD架构优化2.尽早filter获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据，进而减少对内存的占用，从而提升Spark作业的运行效率。本文首发于公众号：五分钟学大数据，欢迎围观！回复【书籍】即可获得上百本大数据书籍3.读取大量小文件-用wholeTextFiles当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本
教程目录0x00教程内容0x01进阶算子操作1.创建RDD2.转换算子【1】reduceByKey(func)【2】groupByKey()【3】mapValues(func)【4】flatMapValues(func)【5】keys()【6】values()【7】sortByKey()【8】combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)【9】subtractByKey()【10】cogroup()3.行动算子【1】countByKey()【2】lookup()【3】collectAsMap()0x02RDD的缓存与持久化1.缓存
教程目录0x00教程内容0x01进阶算子操作1.创建RDD2.转换算子【1】reduceByKey(func)【2】groupByKey()【3】mapValues(func)【4】flatMapValues(func)【5】keys()【6】values()【7】sortByKey()【8】combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)【9】subtractByKey()【10】cogroup()3.行动算子【1】countByKey()【2】lookup()【3】collectAsMap()0x02RDD的缓存与持久化1.缓存
问过的一些公司：头条，字节，阿里x3，腾讯，竞技世界参考答案：1、容错方式容错指的是一个系统在部分模块出现故障时还能否持续的对外提供服务，一个高可用的系统应该具有很高的容错性；对于一个大的集群系统来说，机器故障、网络异常等都是很常见的，Spark这样的大型分布式计算集群提供了很多的容错机制来提高整个系统的可用性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太
问过的一些公司：头条，字节，阿里x3，腾讯，竞技世界参考答案：1、容错方式容错指的是一个系统在部分模块出现故障时还能否持续的对外提供服务，一个高可用的系统应该具有很高的容错性；对于一个大的集群系统来说，机器故障、网络异常等都是很常见的，Spark这样的大型分布式计算集群提供了很多的容错机制来提高整个系统的可用性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太
