Spark学习--day04、RDD依赖关系、RDD持久化、RDD分区器、RDD文件读取与保存
RDD依赖关系 查看血缘关系 RDD只支持粗粒度转换，每一个转换操作都是对上游RDD的元素执行函数f得到一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系。 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，...
Spark RDD持久化与缓存：提高性能的关键
在大规模数据处理中，性能是至关重要的。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，但在处理大数据集时，仍然需要优化性能以获得快速的查询和分析结果。在本文中，将探讨Spark中的RDD持久化与缓存，这是提高性能的关键概念。 什么是RDD持久化与缓存？ 在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）...
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学习--3、WordCount案例、RDD序列化、RDD依赖关系、RDD持久化（二）
4、RDD持久化4.1 RDD Cache缓存1、RDD Cache缓存（1）RDD通过Cache或者persist方法将前面的计算结果缓存（2）默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。（3）但是并不是这个两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action算子时，该R...
Spark学习--3、WordCount案例、RDD序列化、RDD依赖关系、RDD持久化（一）
1、WordCount案例实操导入项目依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</art...
Spark RDD持久化的三种方式
前言在RDD中是不存储数据的，如果一个RDD需要重复使用，只是这个RDD对象是可以重用的，但是数据无法重用，那么需要从头再次执行来获取数据进行计算。Spark为了避免这种重复计算的情况，实现了RDD持久化功能。在Spark中，RDD的持久化算子有三个：cache、persist和checkpoint...
[帮助文档] 如何在使用SparkShell和RDD（新）_EMR on ECS_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)
本文为您介绍如何使用Spark Shell，以及RDD的基础操作。
Spark RDD算子进阶（转换算子、行动算子、缓存、持久化）（下）
3. 持久化持久化，也就是将 RDD 的数据缓存到内存中/磁盘中，以后无论对这个RDD做多少次计算，都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。可以使用 persist()函数来进行持久化，一般默认的存储空间是在内存中，如果内存不够就会写入磁盘中。persist 持...
Spark RDD算子进阶（转换算子、行动算子、缓存、持久化）（中）
请看下面的例子（根据相同键，计算其所有值的平均值）：val cbRDD = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 2), ("b", 5)))val result = cbR...
Spark RDD算子进阶（转换算子、行动算子、缓存、持久化）（上）
0x00 教程内容转换算子与行动算子的进阶操作RDD的缓存与持久化0x01 进阶算子操作1. 创建RDDval rdd = sc.parallelize(List((1,1),(2,1),(3,1),(3,4)))2. 转换算子【1】reduceByKey(func)含义：合并具有相同键的值。rdd...
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