spark 缓存表的使用

最新推荐文章于 2024-04-26 15:25:18 发布

菜鸟冲锋号

最新推荐文章于 2024-04-26 15:25:18 发布

阅读量3.9k

点赞数

分类专栏： hadoop生态组件文章标签： spark 缓存

原文链接：https://www.cnblogs.com/wuwuwu/p/6162572.html

版权

hadoop生态组件专栏收录该内容

13 篇文章

订阅专栏

spark 几种缓存数据的方法

1- 缓存表
2-缓存结果查看
3-缓存参数设置

1- 缓存表

1、cache table

//缓存全表
sqlContext.sql("CACHE TABLE activity")

//缓存过滤结果
sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached as select * from activity where ...")

CACHE TABLE是即时生效(eager)的，如果你想等到一个action操作再缓存数据可以使用CACHE LAZY TABLE,这样操作会直到一个action操作才被触发，例如count(*)

sqlContext.sql("CACHE LAZY TABLE ...")
// 取消缓存表
sqlContext.sql("UNCACHE TABLE activity")

2、将dataFrame注册成表并缓存

val df = sqlContext.sql("select * from activity")
df.registerTempTable("activity_cached")
sqlContext.cacheTable("activity_cached")

//Tip:cacheTable操作是lazy的，需要一个action操作来触发缓存操作。

//对应的uncacheTable可以取消缓存
sqlContext.uncacheTable("activity_cached")

3、缓存dataFrame

val df = sqlContext.sql("select * from tableName")
df.cache()

2-缓存结果查看

3-缓存参数设置

//该参数默认为10M,在进行join等聚合操作时，将小于该值的表broadcast到每台worker，消除了大量的shuffle操作。
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
//将rdd存入mem或disk前再进行一次压缩，效果显著，我使用cacheTable了一张表，没有开启该参数前总共cache了54G数据,开启这个参数后只34G,可是执行速度并没有收到太大的影响。
spark.rdd.compress true
//这个参数默认为200，是join等聚合操作的并行度，
spark.sql.shuffle.partitions
//如果有大量的数据进行操作，造成单个任务比较重,运行时间过长的时候，会报如下的错误:
org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Connection from /192.168.xx.xxx:53450 closed
//这个时候需要提高该值。