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【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存,但并非立即生效,而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除,建议结合检查点机制保证容错。示例中,读取大文件并多次调用`count`,使用缓存后执行效率显著提升,最后一次计算仅耗时98ms。
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台,实现了数据与 AI 技术的有效融合,解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台,最终实现不同场景下整体性能提升50%以上,同时综合成本下降30%。
【赵渝强老师】Spark的容错机制:检查点
Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘,以支持容错。当任务执行出错时,可以从检查点位置重新计算,减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤,并附有代码示例和视频讲解。
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用,如map、filter操作;宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用,如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成,而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
Spark Master HA 主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行, 为什么?
Spark Master 的高可用性(HA)机制确保主节点故障时,备用主节点能无缝接管集群管理,保障稳定运行。关键在于: 1. **Driver 和 Executor 独立**:任务执行不依赖 Master。 2. **应用状态保持**:备用 Master 通过 ZooKeeper 恢复集群状态。 3. **ZooKeeper 协调**:快速选举新 Master 并同步状态。 4. **容错机制**:任务可在其他 Executor 上重新调度。 这些特性保证了集群在 Master 故障时仍能正常运行。
DStream 以及基本工作原理?
DStream 是 Apache Spark Streaming 的核心抽象,表示连续数据流。它从 Kafka、Flume 等接收数据,分为小批量(RDD),进行转换处理后输出到存储系统,并通过 RDD 容错机制保证可靠性。示例代码展示了从套接字接收数据并统计单词频率的过程。
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