通过源码可以看出cache()是persist()的简化方式,调用persist的无参版本,也就是调用persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY),cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY,即将数据持久化到内存中,而persist可以通过传递一个 StorageLevel 对象来设置缓存的存储级别。 6、DataFrame的cache和persist的区别 官网和上的教程说的都是RDD,...
1)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; 2)cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY,cache调用了persist,而persist可以根据情况设置其它的缓存级别; 3)executor执行的时候,默认60%做cache(),40%做task操作,persist是最根本的函数,最底层的...
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) /** * Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def persist(): this.type = persist(Stor...
sparkSession.sharedState.cacheManager.uncacheQuery(this, cascade = false, blocking) this } RDD的cache和persist的区别 cache()调用的persist(),是使用默认存储级别的快捷设置方法 ,源码如下: /** * Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def cache(): this.type = per...
Spark 持久化(cache和persist的区别) 1、RDD 持久化 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作...
spark中的cache和persist的区别 在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist 点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例,persist可以指定一个StorageLevel。StorageLevel的列表可以在StorageLevel 伴生单例对象中找到:...
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()...
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。
Spark2.3.0Scala2.11Java1.8 在进行RDD操作的时候,我们需要在接下来多个行动中重用同一个RDD,这个时候我们就可以将RDD缓存起来,可以很大程度的节省计算和程序运行时间。 接下来可以通过查看Spark的源码对比RDD.cache()与RDD.persist()的差别。 cache 与 persist 对比 ...
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]...