本文探讨了Spark中RDD缓存、内存和磁盘缓存、以及Kryo序列化的应用，强调了SQL缓存在性能优化中的角色，并暗示序列化在SQL结果处理中的影响。作者认为Spark对SQL的优化显著，但序列化是否对结果有显著影响值得关注。
RDD缓存
内存缓存
Kryo序列化缓存
SQL缓存
Dataset+【内存+磁盘】
【内存+磁盘】+序列化
可见spark对sql的优化很赞，对于sql来说，是否序列化结果差不多。
Spark调优学习记录（三）持久化和序列化
于 2024-04-13 20:38:31 首次发布
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