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 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...
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...
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...
spark 中对多次使用的RDD进行持久化应该怎么做最好?
spark 中对多次使用的RDD进行持久化应该怎么做最好?
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