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]...
这时可以只用使用spark.sharedState.cacheManager.uncacheQuery(df, cascade = true, blocking = false)来全部释放,参数cascade 表示是否清理所有引用此RDD的其他RDD,以下是unpersist的源码,可以一目了然 def unpersist(blocking: Boolean): this.type = { sparkSession.sharedState.cacheManager.uncacheQuery(this, cas...
缓存与持久化之间存在区别，`cache()`是调用`persist()`的简化形式。释放缓存操作通过调用`RDD.unpersist()`或特定方法如`spark.sharedState.cacheManager.uncacheQuery()`实现。
cache: 缓存,可以将数据缓存到内存或持久化到磁盘[executor所在的磁盘] 。 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...
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 基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).*/def cache():this.type = 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 ...
通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法,默认的存储级别都是仅在内存存储一份。persist的存储级别共12中。Spark的存储级别还有好多种,存储级别在object StorageLevel中定义的。 缓存有可能丢失,或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除,RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的...
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()...
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 基于Spark 1.4.1 的源码,可以看到 /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */defcache():this.type=persist() ...