Spark RDD Cache & Checkpoint

最新推荐文章于 2025-05-31 11:39:21 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 11:39:21 发布
阅读量107 收藏
点赞数
分类专栏： spark 文章标签： spark
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/102625876
版权

cache方法，没有生成新的RDD，也没有触发任务执行，只会标记该RDD分区对应的数据（第一次触发Action时）放入到内存

checkpint方法，没有生成新的RDD，也是没有触发Action，也是标记以后触发Action时会将数据保存到HDFS中

Spark Cache 和 Checkpoint 区别
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
02-22 588
cache checkpoint rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 使用场景 会被重复使用的（但不能太大） 运算时间很长或运算量太大才能得到的 RDD，computing chain 过长或依赖其他 RDD 很多的 RDD 存储位置 内存 磁盘或HDFS 磁盘或HDFS 是否保存血缘关系 保存血缘关系（内存不可靠，cache丢失时可以重新计算） 不保存血缘关系（HDFS可靠保存） ...
SparkRDD数据checkpoint与持久化数据
AI天才研究院
06-08 1032
《SparkRDD数据checkpoint与持久化数据》 1.背景介绍 在大数据处理领域,Apache Spark作为一种快速、通用的计算引擎,已经成为事实上的标准。Spark提供了RDD(Resilient Distributed Dataset)这一核心抽象,作为
Spark rdd之cache & persist
南风知我意
05-22 692
1.cache & persist 算子 cache 和 persist 这两个算子的执行原理一样，cache 的底层实现仍然是 persist，persist 提供了不同的存储级别。这里特别要注意的是： //三种使用方式等价 cache() = persist() = persist(MEMORY_ONLY) 从下面源码来看，cache() 函数的源码，其实调的就是 persist()， 而 persist() 调的则是 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
Spark RDD cache persist checkpoint用法及区别
rgc_520_zyl的博客
08-11 485
用法 cache persist checkpoint 特点 cache persist checkpoint 区别 cache persist checkpoint
【大数据学习 | Spark-Core】RDD的缓存(cache and checkpoint)
2301_80912559的博客
11-23 1314
首先存储到直接内存中，可以使得jvm的内存使用量减少，效率更高，但是比较危险，jvm中存在GC，可以清空垃圾，但是如果使用直接内存的话，垃圾多了我们可以删除，但是如果应用程序异常退出，这个时候内存是没有人可以管理的。仅内存并且是序列化的方式 _deserialized = true，将存储的jvm中的对象进行二进制byte[]，存储起来，以内存的方式，序列化完毕的数据更能够减少存储空间。先以内存为主，然后再使用磁盘，存储空间不够不会报错，会存储一部分数据，可以不序列化，不序列化指的时候内存的部分。
Spark RDD Checkpoint 数据的保存机制
z1941563559的博客
11-19 936
是一种容错机制，用于将 RDD 的数据保存到可靠的存储系统（如 HDFS）中，以便在节点故障时可以从存储中重新加载数据，而不是重新计算依赖链。它适用于需要高容错性的场景，同时对计算成本较高的 RDD 提供了中间结果保存的能力。假设 checkpoint 目录为。
Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
04-10 492
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature，cache 机制保证了需要访问重复数据的应用（如迭代型算法和交互式应用）可以...
Spark-cache&checkPoint-自定义排序
开水烫鱼的博客
01-22 239
cache scala> val rdd = sc.textFile("/root/tecont.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[19] at reduceByKey at <console...
Spark中 cache和checkpoint的比较
niuyan666的博客
06-12 484
cache和checkpoint的比较 关于这个问题，Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint. Cache materializes the RDD and keeps it in memory and/or disk（其实只有 memory）. But the lineage（也就是 computing chain） of RDD (that is, seq of operat
Spark Core -- CheckPoint && Cache && Lineage血统
加油
10-18 136
Spark中解决节点失效、数据丢失等问题时采用的一种机制或方案 为了保证RDD 中数据的鲁棒性，RDD数据集通过所谓的血统关系(Lineage)记住了它是如何从其它RDD中演变过来的。因为Spark中对每一个RDD执行的算子操作的时候，都需要从数据源头计算一遍，就会导致RDD被重复计算，浪费资源，消耗时间，影响整体的性能。2、对于内存放不下：可以使用MEMORY_AND_DISK_SER,因为该模式可以对数据进行序列化，对数据具有一定的压缩的作用。RDD的Lineage记录的是粗粒度的。
Spark中RDD容错机制Checkpoint
MannerXu的博客
08-06 719
一：引入 ●持久化的局限 Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时，这个时候就要考虑对计算结果数据的持久化: 如果把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的； 如果把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏等。 ●问题解决 Checkpoint的产生就是为了相对...
4.2.4 Spark SQL 数据写入模式
howard2005的专栏
05-31 276
在本节实战中，我们详细探讨了Spark SQL中数据写入的四种模式：ErrorIfExists、Append、Overwrite和Ignore。通过具体案例，我们演示了如何使用`mode()`方法结合`SaveMode`枚举类来控制数据写入行为。我们首先读取了一个JSON文件生成DataFrame，然后分别采用覆写、追加、忽略和存在报错模式将数据保存到HDFS。
4.2.5 Spark SQL 分区自动推断
howard2005的专栏
05-31 456
在本节实战中，我们学习了Spark SQL的分区自动推断功能，这是一种提升查询性能的有效手段。通过创建具有不同分区的目录结构，并在这些目录中放置JSON文件，我们模拟了一个分区表的环境。使用Spark SQL读取这些数据时，Spark能够自动识别分区结构，并将分区目录转化为DataFrame的分区字段。
5.2 初识Spark Streaming
最新发布
howard2005的专栏
05-31 215
在本节实战中，我们初步探索了Spark Streaming，它是Spark的流式数据处理子框架，具备高吞吐量、可伸缩性和强容错能力。我们了解了Spark Streaming的基本概念和运行原理，并通过两个案例演示了如何利用Spark Streaming实现词频统计。
spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍
认真学代码的shell
05-28 1274
维度触发条件Transformation 中的 Shuffle 操作Action 操作数据流向输出到 Shuffle 文件供下游读取输出到 Driver 或外部存储任务类型ResultTask依赖类型宽依赖（可能被多个下游 Stage 依赖）无下游依赖是否缓存数据通常不缓存（除非手动persist结果直接输出，不保留。
4.8.5 利用Spark SQL统计网站每月访问量
howard2005的专栏
05-27 761
在本次实战中，我们通过Spark SQL完成了对网站每月访问量的统计任务。首先，将网站数据文件上传至HDFS，然后利用Spark读取数据并生成DataFrame。接着，通过SQL语句对日期字段进行处理，提取年月信息并添加计数列。之后，按年月分组计算每月访问量，并按访问量降序排列。整个过程涉及数据读取、字段处理、分组聚合和排序等操作，最终成功输出了每月访问量的结果。此任务不仅展示了Spark SQL的强大功能，还体现了数据处理的完整流程，为后续类似任务提供了参考。
4.8.4 利用Spark SQL实现分组排行榜
howard2005的专栏
05-28 305
在本次实战中，我们的目标是利用Spark SQL实现分组排行榜，特别是计算每个学生分数最高的前3个成绩。任务的原始数据由一组学生成绩组成，每个学生可能有多个成绩记录。我们首先将这些数据读入Spark DataFrame，然后按学生姓名分组，并使用窗口函数对学生成绩进行降序排序。通过row_number()函数为每个分组的成绩分配行号，筛选出行号小于等于3的记录，即为每个学生分数最高的前3个成绩。
4.2.2 Spark SQL 默认数据源
howard2005的专栏
05-30 449
在本实战概述中，我们探讨了如何在 Spark SQL 中使用 Parquet 格式作为默认数据源。首先，我们了解了 Parquet 文件的存储特性，包括其二进制存储方式和内嵌的 Schema 信息。接着，通过一系列命令，我们演示了如何在 HDFS 上上传、读取和保存 Parquet 文件。此外，我们还通过 Spark Shell 和 IntelliJ IDEA 进行了实践操作，包括创建 Maven 项目、添加依赖、配置环境和编写 Scala 程序来读取和处理 Parquet 文件。
spark中cache persis checkpoint的区别
04-26
在Spark中，cache、persist和checkpoint这三个操作都可以用来提高RDD的计算性能，但它们的作用并不完全相同。 cache操作是把RDD数据缓存在内存中，以便重复使用，可以提高计算速度。 persist操作跟cache操作类似，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值