我们都知道 Spark 在内存中进行计算。我只是对以下内容感到好奇。
如果我从 HDFS 在我的 pySpark shell 中创建 10 个 RDD，这是否意味着所有这 10 个 RDD 的数据都将驻留在 Spark Workers 内存中？
如果不删除RDD，它会永远存在内存中吗？
如果我的数据集(文件)大小超过可用 RAM 大小，数据将存储在哪里？
最佳答案
If I create 10 RDD in my pySpark shell from HDFS, does it mean all these 10 RDD data will reside on Spark Memory?
是的，所有 10 个 RDD 数据都将散布在 spark worker 机器的 RAM 中。但不一定所有机器都必须有每个RDD的分区。当然，RDD 仅在延迟评估时对其执行任何操作时才会将数据存储在内存中。
If I do not delete RDD, will it be in memory forever?
如果 RDD 或 Dataframe 不再使用，Spark 会自动取消持久化。为了知道 RDD 或 Dataframe 是否被缓存，您可以进入 Spark UI --> Storage table 并查看 Memory 详细信息。您可以使用 df.unpersist() 或 sqlContext.uncacheTable("sparktable") 从内存中删除 df 或表。
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If my dataset size exceeds available RAM size, where will data to stored?
如果 RDD 不适合内存，一些分区将不会被缓存，并且每次需要时都会重新计算。 link to read more
If we are saying RDD is already in RAM, meaning it is in memory, what is the need to persist()? --As per comment
要回答您的问题，当在 RDD 上触发任何操作并且该操作找不到内存时，它可以删除未缓存/未持久化的 RDD。
一般来说，我们持久化需要大量计算或/和混洗的 RDD(默认情况下 spark 持久化混洗 RDD 以避免昂贵的网络 I/O)，所以当对持久化 RDD 执行任何操作时，它只会执行该操作，而不是根据沿袭图从头开始重新计算，check RDD persistence levels here .
关于hadoop - Spark RDD - 分区总是在 RAM 中吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40732962/
当我使用Bundler时，是否需要在我的Gemfile中将其列为依赖项？毕竟，我的代码中有些地方需要它。例如，当我进行Bundler设置时:require"bundler/setup" 最佳答案 没有。您可以尝试，但首先您必须用鞋带将自己抬离地面。 关于ruby-我需要将Bundler本身添加到Gemfile中吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4758609/
我正在学习Rails，并阅读了关于乐观锁的内容。我已将类型为integer的lock_version列添加到我的articles表中。但现在每当我第一次尝试更新记录时，我都会收到StaleObjectError异常。这是我的迁移:classAddLockVersionToArticle当我尝试通过Rails控制台更新文章时:article=Article.first=>#我这样做:article.title="newtitle"article.save我明白了:(0.3ms)begintransaction(0.3ms)UPDATE"articles"SET"title"='dwdwd
rpartition和partition有什么区别？我已经阅读了文档，但我认为它们是一样的。只是那些出现在后来的ruby版本中吗？ 最佳答案 以下示例将有助于识别差异:"abccba".partition("b")#=>["a","b","ccba"]"abccba".rpartition("b")#=>["abcc","b","a"]所以区别在于rpartition搜索最右边的匹配项，而不是最左边的匹配项。 关于Rubyrpartition与分区？，我们在StackOverflow
我喜欢使用Textile或Markdown为我的项目编写自述文件，但是当我生成RDoc时，自述文件被解释为RDoc并且看起来非常糟糕。有没有办法让RDoc通过RedCloth或BlueCloth而不是它自己的格式化程序运行文件？它可以配置为自动检测文件后缀的格式吗？(例如README.textile通过RedCloth运行，但README.mdown通过BlueCloth运行) 最佳答案 使用YARD直接代替RDoc将允许您包含Textile或Markdown文件，只要它们的文件后缀是合理的。我经常使用类似于以下Rake任务的东西:
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的，针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜，提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有⾜够的通⽤性，同样可以⽀持其他的分布式计算模
最好用一个例子来解释:文件1.rb:deffooputs123end文件2.rb:classArequire'file1'endA.new.foo将给出错误“':调用了私有(private)方法'foo'”。我可以通过执行A.new.send("foo")来解决这个问题，但是有没有办法公开导入的方法？编辑:澄清一下，我没有混淆include和require。另外，我不能使用正常包含的原因(正如许多人正确指出的那样)是因为这是元编程设置的一部分。我需要允许用户在运行时添加功能；例如，他可以说“run-this-app--includefile1.rb”，应用程序的行为将根据他在file1
文章目录一基础定义二创建逻辑卷2-1准备物理设备2-2创建物理卷2-3创建卷组2-4创建逻辑卷2-5创建文件系统并挂载文件三扩展卷组和缩减卷组3-1准备物理设备3-2创建物理卷3-3扩展卷组3-4查看卷组的详细信息以验证3-5缩减卷组四扩展逻辑卷4-1检查卷组是否有可用的空间4-2扩展逻辑卷4-3扩展文件系统五删除逻辑卷5-1备份数据5-2卸载文件系统5-3删除逻辑卷5-4删除卷组5-5删除物理卷六LVM逻辑卷缩容6-1缩容注意事项6-2标准缩容步骤一基础定义LVM，LogicalVolumeManger，逻辑卷管理，Linux磁盘分区管理的一种机制，建立在硬盘和分区上的一个逻辑层，提高磁盘分
这个问题在这里已经有了答案:关闭11年前。PossibleDuplicate:RubyblockandunparenthesizedargumentsWhatisthedifferenceorvalueoftheseblockcodingstylesinRuby?我一直认为以下只是同一件事的两种表达方式:[1,2,3].collect{|i|i*2}[1,2,3].collectdo|i|i*2end但是我在我的一个ERB模板中发现了一些奇怪的行为，这两种语法似乎在做两件不同的事情。这段代码效果很好:m))}}%>但是当我将其重写为:m))endend%>...我最终得到了我的@men
我有以下python函数来递归查找集合的所有分区:defpartitions(set_):ifnotset_:yield[]returnforiinxrange(2**len(set_)/2):parts=[set(),set()]foriteminset_:parts[i&1].add(item)i>>=1forbinpartitions(parts[1]):yield[parts[0]]+bforpinpartitions(["a","b","c","d"]):print(p)有人可以帮我把它翻译成ruby吗？这是我目前所拥有的:defpartitions(set)ifnots
抱歉，如果重复(我没找到)这只是为了确认Ruby的运算符==始终执行相等比较。IE。a==b将a的值与b的值进行比较，而不是像Java那样比较它们是否指向内存中的同一个对象(对于后者，在Ruby中，您应该使用a.object_id==b.object_id).因此，在Ruby中将字符串值与==进行比较是安全的(而在Java中这样做并不安全)谢谢编辑:问题在于任何Ruby对象的默认==行为，因为它会误导Java-C-C++程序员假设a==b比较引用本身，而不是引用内容。无论如何，你可以检查这段代码，使用字符串one="hello"two="he"two编辑2。所以，在Ruby中，比较a=
