RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算,并缓存在节点的内存中。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。 在shuffle 操作中(例如 reduceByKey),即便是用户没有调用 persist ...
RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算,并缓存在节点的内存中。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。 在shuffle 操作中(例如 reduceByKey),即便是用户没有调用 persist ...
spark所有复杂一点的算法都会有persist身影,spark默认数据放在内存,spark很多内容都是放在内存的,非常适合高速迭代,1000个步骤只有第一个输入数据,中间不产生临时数据,但分布式系统风险很高,所以容易出错,就要容错,RDD出错或者分片可以根据血统算出来,如果没有对父RDD进行persist 或者cache的化,就需要重头做。为了数据安全和...
cache和persist严格来说不是transformation,也不是action,因为没有生成新的RDD,只是标记了当前RDD要cache或persist。 cache和persist是lazy的,当第一次遇到Action算子的时侯才会进行缓存或持久化,以后再触发Action会读取、复用缓存的RDD的数据再进行操作。 cache底层调用了persist方法; def persist(): this.type = persis...
Spark版本:2.2.0 源码分析 /** * Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def cache(): this.type = persist() 1. 2. 3. 4. 从源码中可以明显看出cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下persist函数:(这里注释cache的storage level) ...
spark中的持久化(cache()、persist()、checkpoint()) RDD持久化级别 持久化级别含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据,则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时,那些没有被持久化的数据,需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久...
Cache：缓存数据，默认是缓存在内存中，，其本质还是调用persist
cache和persist的区别 基于Spark 1.4.1 的源码,可以看到 /**PersistthisRDDwiththedefaultstoragelevel(`MEMORY_ONLY`).*/defcache():this.type=persist() 说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下persist函数: /**PersistthisRDDwiththedefaultstoragelevel(`MEMORY_ONLY`).*/defpersist()...
def cache(): this.type = persist()persist 可以指定持久化的级别。最常用的是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。”_2”表示有副本数。尽量避免使用_2和DISK_ONLY级别 cache和persist的注意点 1.都是懒执行(有的叫延迟执行)，需要action触发执行，最小单位是partition 2.对一个RDD进行cache或者persist...
可以到cache()依然调用的persist(),但是persist调用cacheQuery,而cacheQuery的默认存储级别为MEMORY_AND_DISK,这点和rdd是不一样的。 7、代码测试 新建一个测试的txt,文件越大越好,如果文件比较小,可能cache的效果还不如不cache的好。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectTest{defmain(args:Array[String]...