由于Spark操作都是底层rdd,所以这里仅以rdd做介绍,dataset和daraframe原理一样。
由于rdd的懒加载机制,官方文档说明在rdd.persist时需要用rdd的action来触发其执行。
有时我们为了追求性能,会选用一些性能高的操作,如rdd.take(1),rdd.isEmpty()来触发。
但是!!!
如果rdd具有多个partition,这些高性能操作并不会将所有partition全部persist下来,而是仅persist一个partition。
若想全部persist下来,则要用rdd.count,rdd.foreachParition等遍历所有parition的操作!


本文深入探讨了Spark中RDD的持久化机制,特别强调了懒加载特性下,如何通过不同Action触发持久化操作,以及为何某些操作只能persist单个partition,而遍历所有partition的Action才能确保全部数据持久化。
1369

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



