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Spark RDD概念学习系列之细谈RDD的弹性(十六)

  

   细谈RDD的弹性

 

    所谓,弹性,是指在内存不够时可以与磁盘进行交换。

 

 

 

   弹性之一:自动的进行内存和磁盘数据存储的切换

     弹性之二:基于Lineage(血缘)的高效容错

     弹性之三:Task如果失败会自动进行特定次数的重试

   弹性之四:Stage如果失败会自动进行特定次数的重试,而且只会计算失败的分片

   弹性之五:checkpoint和persist

      Checkpoint是比较重量级的操作,RDD操作,一般每次都会产生新的RDD,除了最后一个action操作触发作业以外。但是有时候,链条比较长或者计算比较笨重,考虑把数据放到磁盘上,这就是Checkpoint。

          Persist是在内存或磁盘里复用。

     弹性之六:数据调度弹性:DAG、Task和资源管理无关

     弹性之七:数据分片的高度弹性

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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posted @ 2016-09-20 09:10  大数据和AI躺过的坑  阅读(1201)  评论(0编辑  收藏  举报