RDD血缘关系的追溯和持久化、checkPoint语法

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#Spark

1. RDD血缘关系语法

RDD血缘关系的追溯：toDebugString

查看RDD间依赖类型：.dependencies

 

2. RDD数据持久化

RDD数据持久化缓存：.cache（也可以用persist，实际上cache就是用的persist方法）

 

3. RDD设置检查点及使用

RDD设置检查点

scala> sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop100:9000/checkpoint")

RDD做checkPoint和使用checkPoint

scala> ch.checkpoint
scala> ch.collect
数据中台之血缘追溯
GIS摆渡人
04-13 1618
一. 简介 es/neo4j/mongo 二. 核心 1. 特征 归属性 、多源性 、可追溯性 、层次性 2. 血缘关系的可视化 2.1 信息节点 节点三种类型: 主节点/数据流出节点/数据流入节点 2.2 数据流转线路 维度信息: 方向/数据更新量级/数据更新频次 2.3 清洗规则节点 2.4 转换规则节点 2.5 数据归档销毁规则节点 3. 数据血缘关系的作用 3.1 数据溯源 3.2 评估数据价值 3.3 数据质量评估 3.4 数据归档、销毁的参考 4. 框架 Neo4J 三. 其他 1. 参
SparkRDD数据checkpoint与持久化数据
AI天才研究院
06-08 1051
《SparkRDD数据checkpoint与持久化数据》 1.背景介绍 在大数据处理领域,Apache Spark作为一种快速、通用的计算引擎,已经成为事实上的标准。Spark提供了RDD(Resilient Distributed Dataset)这一核心抽象,作为
spark血缘关系与持久化
探索数据奥秘的博客
10-12 501
/** * !!!!! * rdd不保存数据，保存计算逻辑,类似水管子 * 持久化是截留水池的关系 * 避免从血缘最开始的rdd开始计算 */ object Test{ def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wordCount") val sc: SparkContext = new S...
Spark学习之路(六)：深入剖析与使用RDD的持久化机制和Checkpoint机制
萧邦主的城邦
07-10 1223
内容简介一、持久化机制Persist二、检查点机制Checkpoint三、持久化与Checkpoint的区别四、代码演示五、总结 一、持久化机制Persist 所谓RDD的持久化，其实就是对RDD进行缓存，它是Spark重要的优化手段之一。为什么需要对RDD进行缓存呢？这与Spark作业的执行机制有关，我们知道，Spark程序只有遇到action算子的时候才会执行程序，具体的执行算法大致如下：S...
Spark深入解析（十四）：SparkCore之RDD的持久化/缓存、容错机制Checkpoint
wzc8961661的博客
05-03 2184
目录RDD的持久化/缓存持久化/缓存API详解代码演示RDD的容错机制Checkpoint代码演示持久化和Checkpoint的区别 RDD的持久化/缓存   在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率 持久化/缓存API详解 persist方法和c...
Spark RDD CheckPoint检查点
sj天问的博客
12-07 603
RDD CheckPoint检查点 1）检查点：是通过将RDD中间结果写入磁盘。 2）为什么要做检查点？ 由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。 3）检查点存储路径：Checkpoint的数据通常是存储在HDFS等容错、高可用的文件系统 4）检查点数据存储格式为：二进制的文件 5）检查点切断血缘：在Checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。 6）检查点触发时间：对RDD进
Spark-core：RDD依赖关系、持久化
qq_36996018的博客
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RDD依赖、持久化
RDD优化：缓存和checkpoint机制、数据共享（广播变量、累加器）、RDD的依赖关系、shuffle过程、并行度说明
m0_70882914的博客
10-11 1673
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Spark—RDD依赖&血缘关系
weixin_42570840的博客
06-19 972
Spark-core中的RDD依赖和血缘关系
Spark-之数据持久化（血缘关系cache\persist\checkpoint）
shufangreal的博客
08-24 834
Spark-之数据持久化（血缘关系 cache\persist\checkpoint） cache persist checkpoint cache、persist默认都是调用persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)。 1、cache & persist 由于RDD本身是不存储数据的，它只是一个抽象。多个RDD之间可能存在依赖，这种现象被称为RDD的血缘关系，RDD的血缘关系在job触发的时候形成DAG。 1、如果没有将RDD进行持久化。 如果一个RDD同时触发2
Spark - RDD持久化
浮生、佐以酒
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概述 缓存是用Spark构建迭代算法的关键，通过缓存，Spark避免了RDD上的重复计算，能够极大的提升计算速度，在Spark程序的调优中就会考虑到RDD的持久化机制。对于迭代算法和快速交互式应用来说，RDD持久化是非常重要的。Spark的持久化机制是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算par...
spark2.0原理分析--RDD血缘（RDD Lineage）
zg_hover的专栏
06-13 5949
本文介绍了RDD的血缘基本概念和形成。血缘是由于RDD的转换操作形成的多个RDD的依赖关系。RDD的血缘不依赖数据的计算。每个RDD都有一个依赖的父RDD的引用的列表，通过这个列表来找到依赖的父RDD，多个RDD的依赖形成了一个DAG图（有向无环图）。这就是RDD的血缘（RDD Lineage）。
SparkListener血缘——Openlineage插件实现思路
老扎儿的博客
03-23 1878
后续还会介绍的有：Atlas 血缘插件实现思路、Spline血缘插件实现思路、数据血缘Antlr4解析、Atlas-Openlineage-Spline多系统元数据同步。欢迎大家留言评论~
spark封神之路(10)-RDD依赖和血缘
HANG.NIAN
06-21 715
3.3 RDD进阶 3.3.1 RDD依赖关系 3.3.1.1 依赖和血缘 依赖和血缘关系 RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。(由于RDD中是不记录数据的,为了实现分布式计算中的容错 , RDD必须记录RDD之间的血缘关系) RDD之间的依赖关系 相邻的两个RDD之间
大数据血缘分析系统设计
jc_benben的专栏
09-03 9025
数据血缘关系介绍 定义 Data Lineage 数据血统，也叫做Data Provenance 数据起源或Data Pedigree 数据谱系 从数据的产生，ETL处理、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系，类似于人类社会的血缘关系，我们称之为数据血缘关系。 数据血缘关系有一些明显的特征 归属性。一般来说，特定的数据归属特定的团队或者个人 多源性。同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可以是多个数据经过加工而生成的，而且这种加工过程可以是多个。 可追溯
Flink + Kafka 数据血缘追踪与审计机制实战
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🛠 运维排查：Kafka Topic 数据乱序或错发后快速定位来源。示例：KafkaSource 增加来源标识、时间戳、偏移量等字段，对稳定、高可用、可观测的实时数据平台至关重要。📉 金融风控：模型出现预警，需回溯数据源链路。数据流中加入 side output 输出到。🧾 合规审计：监管要求提供数据全流程路径。
大数据技术之Spark（四）——RDD依赖关系
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我们之前在maven中使用过的依赖，即在创建项目的时候需要用到哪些其他的项目，或者第三方的模块/类库，我们需要依赖于它，这就是。在spark中，如果A用到了B，我们就称A依赖于B，B用到了C，那么B依赖于C。此时，A和C的关系称为（maven框架），在spark中我们称这种关系为。同样的，如果RDD1依赖于RDD2，RDD2依赖于RDD3，如：val rdd1 = rdd.map(_*2)那么我们称呼相邻的两个RDD的关系为。多个连续的RDD的依赖关系，称之为。。
数据治理——数据血缘简介
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RDD 的血缘关系是什么
最新发布
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### RDD 血缘关系的定义 在 Apache Spark 中，RDD 的血缘关系（Lineage）是指 RDD 之间通过转换操作（Transformation）形成的依赖关系链。每个 RDD 都记录了其如何从其他 RDD 转换而来，包括操作类型、分区策略、数据来源等元信息。这种机制使得 Spark 能够在数据丢失时，根据血缘关系重新计算丢失的分区，从而实现容错性[^1]。 ### RDD 血缘关系的作用 1. **数据恢复机制**： 当某个 RDD 的某些分区因节点故障等原因丢失时，Spark 可以根据该 RDD 的血缘关系追溯其来源，并重新执行相关的转换操作来恢复数据。这种机制避免了对数据进行全量复制，提高了系统的容错效率[^2]。 2. **任务调度与执行优化**： Spark 根据 RDD 的血缘关系构建 DAG（有向无环图），将整个计算流程划分为多个阶段（Stage）。每个阶段包含一组可以并行执行的任务。当遇到 Shuffle 操作时，Spark 会划分新的阶段，从而优化任务的执行顺序和资源调度[^3]。 3. **调试与分析工具**： 通过调用 `toDebugString` 方法，可以查看 RDD 的血缘结构和转换路径，帮助开发者理解数据流、调试任务执行过程，并优化性能。例如，该方法可以显示分区数量、是否发生 Shuffle、转换操作的顺序等信息[^3]。 4. **支持粗粒度转换**： RDD 仅支持粗粒度转换操作，即在大量记录上执行的单个操作。血缘关系记录这些转换行为，使得系统能够高效地进行数据恢复和任务调度，同时避免了细粒度操作带来的复杂性[^5]。 ### 示例：查看 RDD 血缘关系 以下是一个典型的 RDD 血缘关系查看示例： ```scala val rdd = sc.makeRDD(List("hello world", "hello spark")) println(rdd.toDebugString) // 打印当前 RDD 的血缘关系 val words = rdd.flatMap(_.split(" ")) println(words.toDebugString) val wordToOne = words.map(word => (word, 1)) println(wordToOne.toDebugString) val wordToSum = wordToOne.reduceByKey(_ + _) println(wordToSum.toDebugString) val result = wordToSum.collect() ``` 输出结果将展示每个 RDD 的血缘结构，包括分区数量、是否发生 Shuffle（用 `±` 标记）、转换操作的顺序等信息。例如： ``` (2) MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:24 [] ±(2) ShuffledRDD[2] at reduceByKey at <console>:26 [] ±(2) MapPartitionsRDD[1] at flatMap at <console>:22 [] ±(2) ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at <console>:20 [] ``` 通过上述输出，可以清晰地看到 RDD 的转换路径及其依赖关系[^5]。 --- ###
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