spark缓存的作用, 避免行动算子重复计算

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原创最新推荐文章于 2026-05-19 13:56:42 发布 555 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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缓存的作用, 避免行动算子导致之前的转换算子重复计算(尤其是之前的转换算子中存在副作用)

SparkCache的几点思考

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通过对比两次计算的耗时，可以明显发现第二次计算耗时会远小于第一次（在数据量较大或计算复杂时效果更显著），这就体现了cache方法缓存计算结果、避免重复计算、提升后续操作速度的作用。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。MEMORY_ONLY_SER：将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，相较于 MEMORY_ONLY，序列化后占用的内存空间更小，但读取时需要进行反序列化操作，会带来一定的性能开销。

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