Spark core中的cache、persist区别，以及缓存级别详解

最新推荐文章于 2024-11-23 20:43:28 发布
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[Spark基础]-- 缓存级别源码(1.6.2)
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
09-25 842
源码如下 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regardi...
万字详解：云原生AI/大数据生态中Spark分布式数据处理框架的深度解析
最新发布
AI天才研究院
04-13 421
1.1 内存计算引擎与性能突破 Apache Spark作为一款专为大规模数据处理设计的分布式计算框架，其最显著的优势在于内存计算能力。与传统Hadoop MapReduce将中间结果写入磁盘不同，Spark允许数据在内存中直接迭代计算，使得批处理速度提升最高达100倍（内存模式）或10倍（磁盘模式）。例如，某金融机构使用Spark处理1TB交易数据时，MapReduce需数小时完成的任务，Spark在内存中仅需数分钟完成。1.2 多范式统一处理架构 Spark通过分层API设计实现了多数据处理的范式统一：
Spark缓存级别
Y_ZYL的博客
02-04 2630
Spark缓存级别 在spark中，如果一个rdd或者Dataset被多次复用，最好是对此做缓存操作，以避免程序多次进行重复的计算。Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。 缓存的使用： val dataset = spark.read.parquet(file) dataset.cache() 或者...
Spark core 弹性式数据集RDD
weixin_53898747的博客
04-07 554
RDD基本概述，依赖，shuffle，缓存级别
【大数据学习 | Spark-Core】RDD的缓存(cache and checkpoint)
2301_80912559的博客
11-23 1321
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。
SparkCore快速入门详解
11-06
2. **缓存策略**：根据数据访问模式选择合适的缓存策略，如使用`cache()`或`persist()`，并选择合适的持久化级别。 3. **并行度调整**：适当设置executor的数量和大小，以及Task的并行度，以充分利用集群资源。 ...
Spark---持久化，共享变量和RDD之间的依赖关系详解
onthe_wing的博客
04-25 931
Spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化（或缓存）数据集。当您持久化RDD时，每个节点将其计算的任何分区存储在内存中，并在该数据集（或从该数据集派生的数据集）上的其他操作中重用这些分区。这使得未来的行动更快（通常超过10倍）。缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具。
Spark Core
是个吃不饱的人
11-06 664
Spark Core
Spark期末大作业项目代码详解
4. **数据持久化和缓存**：学会如何利用Spark的持久化机制来优化处理性能，例如使用cache()或persist()函数。 5. **数据可视化**：使用Spark自带的可视化工具或者集成第三方数据可视化库来展示处理结果。 6. **...
Spark基础学习笔记：RDD持久化、存储级别与缓存
py20010218的博客
06-20 2359
Spark基础学习笔记：RDD持久化、存储级别与缓存
Spark源码之persist方法，cache方法以及StorageLevel
学习，我们是认真的
07-07 5662
今天看Spark源码的时候看到了persist方法与cache方法，这里就说明一下两者的区别，也解决了自己之前的疑惑。cache方法Spark2.11关于cache方法的源码是这样的： /** * Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). * 缓存RDD，缓存级别为仅在内存中 * 这里的cach
Spark中cache和persist的作用以及存储级别
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allen的博客
07-27 3万+
在Spark中有时候我们很多地方都会用到同一个RDD, 按照常规的做法的话,那么每个地方遇到Action操作的时候都会对同一个算子计算多次,这样会造成效率低下的问题例如:val rdd1 = sc.textFile("xxx") rdd1.xxxxx.xxxx.collect rdd1.xxx.xxcollect上面就是两个代码都用到了rdd1这个RDD,如果程序执行的话,那么sc.textFile
SparkSQL 与 Spark Core的关系
weixin_33901641的博客
06-05 396
    　　不多说，直接上干货！     SparkSQL 与 Spark Core的关系 　　Spark SQL构建在Spark Core之上，专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL)。 　　Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进， 　　简单来讲： 　　　　Spark SQL 支持很多种结构化数据源，可以让你跳过复杂的读取过程，轻松...
Spark--cache/persist设置缓存
小兔子乖乖
05-13 766
设置缓存设置缓存的作用cachepersist 设置缓存的作用 cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省程序运行时间 cache和persist的区别：cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。 cache 缓存RDD，缓存级别为仅在内存中 cache方法实际上调用了无参数的persist方法，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY val
《Spark 6》--Spark的缓存机制（cache 和 persist）、检查点（checkpoint）机制、以及二者的联系与区别
yk_3215123的博客
08-06 1280
缓存 ：cache / persist 1.spark的缓存级别参照【org.apache.spark.storage.StorageLevel.scala】 在persist()中可以指定一个StorageLevel,当StorageLevel为MEMORY_ONLY时就是cache. ...
Spark缓存策略
一夜飘零
08-28 8469
持久化的单位是partition，2是指partition的备份数，不是指持久化到几个节点上 package com.bjsxt.spark.persist import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.storage.StorageLevel...
spark-core 和spark-sql的区别
qq_41919284的博客
11-10 4544
转自： http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6685679.html Spark SQL构建在Spark Core之上，专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL)。即Spark SQL是Spark Core封装而来的！ 　　Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进， 　　简单来讲： 　　　　Spark SQL 支持很多种结构化数...
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