RDD会全部放到内存里吗?

最新推荐文章于 2022-12-16 20:37:07 发布
原创 最新推荐文章于 2022-12-16 20:37:07 发布 · 1.7k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了Spark基于内存计算，但不会将数据全加载进内存，同时指出RDD包含内存数据和磁盘数据，涉及了Spark的内存使用和RDD的数据构成等关键信息技术内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

不会
spark是基于内存计算的,但是不会将数据全都加载进内存
RDD包含内存数据和磁盘数据

rdd数据存内存 数据量_Spark会把数据都载入到内存么
weixin_39615956的博客
02-21 290
原标题：Spark会把数据都载入到内存么很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导：1、RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合;2、Spark 是一个内存处理引擎如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作，它不过是一个概念上存在的...
SparkRDD之——RDD概述
tyh1579152915的博客
05-18 1625
1、什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 ①弹性： ⚫存储的弹性：内存与磁盘的自动切换，Spark优先把数据放到内存中，如果内存放不下，就会放到磁盘里面，程序进行自动的存储切换。 ⚫容错的弹性：数据丢失可以自动恢复，在RDD进行转换和动作的时候，会形成RDD的Lineage依赖链即血统，当某一个RDD失效的时候
实验1：spark新建一个rdd的时候会不会把数据读取到内存中
04-19 277
实验1：spark新建一个rdd的时候会不会把数据读取到内存中 实验工具：spark-shell 步骤： 1，spark读取一个不存在的hdfs文件新建一个rdd 2，rdd map 3，rdd reduce 结果： 在第1步和第2步并不会报错，第3步会报错，不存在的hdfs文件 结论： 新建sparkrdd的时候，并不会把数据读取到内存中，因为第一步没有报错，所以如果这个时候spark加载了数据，那么就会发现这个文件并不存在，然后再第一步的时候就报错 代码里也验证了这个情况 new HadoopRDD(
Spark会把数据都载入到内存么？
allwefantasy的专栏
04-19 1191
这篇文章算是个科普贴。如果已经熟悉Spark的就略过吧。 前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。 比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对...
RDD计算时是把数据全部加载至内存么
淡定一生2333的博客
09-26 2987
RDD的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD,JdbcRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD RDD的处理流程: 以如下代码为例: sc.textFile("abc.log").map().saveAsTextFile("") 1. textFile 会构建出一个NewHad...
rdd数据存内存 数据量_RDD关键性能考量之 内存管理
weixin_42502811的博客
12-24 376
《Spark快速大数据分析》8.4.2关键性能考量 内存管理内存对Spark来说哟几个不同的用途，理解并调优Spark的内存使用方法可以帮助优化Spark应用。在各个执行器进程中，内存有一下所列集中用途。RDD存储当调用RDD的persist()或cache()方法时，这个RDD的分区会被存储到缓存区中。Spark会根据spark.stroage.memoryFraction限制用来缓存的内...
别再人云亦云了！！！你真的搞懂了RDD、DataFrame、DataSet的区别吗？
大数据实验室
02-04 708
几年前，包括最近，我看了各种书籍、教程、官网。但是真正能够把RDD、DataFrame、DataSet解释得清楚一点的、论据多一点少之又少，甚至有的人号称Spark专家，但在这一块根本说不清楚。还有国内的一些书籍，小猴真的想问一声：Are you OK？书名别再叫精通xxx技术了，请改名为 xxx技术从入门到放弃。这样可以有效避免耽误别人学习，不好吗？ 大家都在告诉我们结论，但其实，小猴作为一名长期混迹于开源社区、并仍在一线大数据开发的技术人，深谙技术文化之一： To experience | 去经历
PySpark | RDD
liujiesxs的博客
06-23 2906
Transformation算子、Action算子、分区操作算子
RDD 常用算子
卡卡的博客
12-16 1133
RDD常用算子。 转换算子：map、filter、flatMap、reduceByKey、groupByKey和sortByKey 触发算子：foreach、count、reduce、saveAsTextFile、collect、take和first
内存数据库究竟是如何发挥内存优势的？
drhrht的博客
06-21 247
我们知道，内存可以通过地址（指针）来访问。但 SQL 没有用内存指针表示的数据对象，在返回结果集时，通常要把数据复制一份，形成一个新的数据表。这样不仅多消耗 CPU 时间（用于复制数据）而且还会占用更多昂贵的内存空间（用于存储复制的数据），降低内存使用率。除了 SQL 型的内存数据库外，Spark 中的 RDD 也有这个问题，而且情况更严重。为了保持 RDD 的 immutable 特性，Spark 在每个计算步骤后都会复制出新的 RDD，造成内存和 CPU 的大量浪费。所以，即使耗用了巨大资源，Spark
Spark会把数据都载入到内存么
u011007180的博客
07-17 2953
文章目录 [hide] 1 前言 2 RDD的本质是什么 3 Shuffle的本质是什么 4 为什么Shuffle 容易导致Spark挂掉 5 我们做Cache/Persist意味着什么 6 总结 前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。 比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变
Spark整理：RDD中是否保存数据
weixin_38602383的博客
12-05 3375
根据编写Spark任务的代码来看，很直观的感觉是RDD就是一个只读的数据，例如 rdd.foreach(println)。但是不是， RDD其实不存储真是的数据，只存储数据的获取的方法，以及分区的方法，还有就是数据的类型。 百闻不如一见， 下面看看RDD的源码： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/b66b14c586ff45c1ac9eb347734334a5.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbm
rdd数据存内存 数据量_Spark的RDD持久化详解
weixin_36149538的博客
12-23 406
本文会从以下几个方面来讲解以下Spark中的RDD持久化：1、为什么要进行RDD持久化2、RDD持久化原理3、RDD持久化的使用场景4、怎样使用RDD持久化5、通过cache()和persist()源码讲解RDD持久化策略级别6、RDD持久化策略选择1、为什么要进行RDD持久化在讲RDD持久化之前，先思考一个问题？Spark主要是基于内存进行计算的，那么为什么我们对大量数据进行了很多的算子操作而内...
Spark 会把数据都载入到内存吗
写博客只为学习
06-01 484
spark会把数据全部载入内存吗？
齐梦星空
03-06 390
链接
RDD的读取进内存的过程和输出数据图解
热门推荐
qq_25843323的博客
04-25 3万+
假如我们电脑的内存是512G的，我们要从数据源（hdfs）读取的数据大小是1T 所以我们不能将所有的数据都一次读取进内存，在hfds中的数据是以block块的形式存放着的，所以1T的数据分成了很多个block的块                      HFDS    （1T）        在内存会加载多个block块进来进行相应的计算然后生成一个rdd1的一部分（512G） 这一部分rdd1...
java内存泄漏
YangYoung_的博客
10-10 1556
所谓的内存泄漏不是说内存坏掉了，内存溜出去了，而是因为线程进行中一直占用了某块内存无法进行GC，这块内存之后永远都无法被使用，导致这块内存像是没有了一样，嗯哼
RDD上的持久化操作
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-02 565
大数据实验教学系统RDD上的持久化操作Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD 持久化在内存中，当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition，这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD ，而不需要计算多次该RDD   巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式
详解RDD基本概念、RDD五大属性
大数据
07-02 1万+
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD是spark core的底层核心。Dataset:RDD 可以不保存具体数据, 只保留创建自己的必备信息, 例如依赖和计算函数；RDD 也可以缓存起来, 相当于存储具体数据。Distributed： RDD 支持分区, 可以运行在集群中。Resilient：RDD 支持高效的容错；RDD 中的数据即可以缓存在内存中
使用map()方法转换数据是从外部读取数据创建RDD还是从内存
最新发布
03-31
### Spark 中 `map()` 方法的数据转换位置 `map()` 是一种常见的 RDD 转换操作，其作用是对 RDD 的每一个元素应用指定的函数，并返回一个新的 RDD。关于数据转换的位置问题，需结合 Spark 的内存管理机制以及 `map()` 的特性来分析。 #### 内存中的数据处理 当调用 `map()` 方法时，如果原始 RDD 已经被缓存在内存中，则该操作会在内存中对已缓存的数据进行处理[^1]。这意味着，对于已经加载到内存中的数据，`map()` 不会再去访问外部存储（如磁盘或 HDFS），而是直接利用内存中的数据完成转换操作。这种方式显著提升了性能，因为内存的读写速度远高于磁盘或其他外部存储设备。 然而，需要注意的是，`map()` 属于转换操作，遵循惰性计算的原则。也就是说，实际的计算并不会立刻发生，直到遇到 Action 操作才会触发整个执行计划[^4]。 #### 如果数据不在内存中 假如原始 RDD 并未被显式缓存或者部分数据未能完全放入内存，则 Spark 会尝试从外部存储（如磁盘或 HDFS）重新加载所需的数据。在这种情况下，`map()` 的输入数据可能来源于外部存储而非内存。但是，一旦数据被加载到内存中，后续的操作仍然可以在内存中继续进行，前提是这些数据满足缓存条件并且有足够的可用内存空间。 另外，由于宽依赖的存在可能导致 Shuffle 过程的发生，在此过程中可能会涉及磁盘 I/O 来保存中间结果[^5]。不过这通常发生在诸如 `groupByKey` 或 `reduceByKey` 等需要重分区的操作中，而不是简单的 `map()` 函数。 ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "Map Example") # 创建一个简单的RDD data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) # 使用map()方法将每个元素加倍 doubled_data = data.map(lambda x: x * 2) # 执行Action以查看结果 result = doubled_data.collect() print(result) ``` 上述代码展示了如何定义和使用 `map()` 方法。尽管这里并未展示具体的缓存行为，但在真实场景下，如果 `data` 被事先缓存过，那么 `map()` 将优先基于内存内的表示形式来进行运算。 #### 总结 综上所述，`map()` 方法主要依据源 RDD 是否已被缓存至 JVM 内存决定具体的工作流程。若已缓存则尽可能地在内存层面实施变换；反之，则有必要回退到外置储存介质获取必要的资料再做相应调整[^1][^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值