大数据Spark RDD持久化和Checkpoint
1 缓存函数在实际开发中某些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。可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下：但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数&a...
Spark 的持久化 & Checkpoint
一、RDD 的持久化原理（cache&persist）：首先明确一点，RDD 中是不存储数据的，如果一个 RDD 需要重复使用，那么需要从头执行来获取数据。所以，RDD 的持久化就是为了解决这一问题：如果需要重用 RDD 的话，可以使用 cache 或者 pers...
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