Apache Spark：Spark数据持久化策略

Apache Spark：Spark数据持久化策略

理解Spark数据持久化

持久化的重要性

在Apache Spark中，数据持久化（也称为缓存）是一个关键的性能优化策略。由于Spark是基于内存的计算框架，将数据持久化在内存中可以显著减少重复计算的时间，从而加速迭代算法和多次查询同一数据集的场景。当数据集被持久化后，每次需要使用该数据集时，Spark可以直接从内存中读取，而无需重新计算，这在处理大规模数据时尤其重要。

RDD与DataFrame的持久化方法

RDD持久化

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）可以通过调用persist()或cache()方法进行持久化。cache()方法实际上是一个简化的persist()方法，它默认使用MEMORY_ON