1、RDD缓存 RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存,默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。 代码实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ...
RDD(Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集)是Spark中用于分布式数据处理的核心抽象。RDD持久化是Spark中提升性能的关键技术之一。下面是对RDD持久化的详细解释: 1. RDD持久化的概念和目的 概念: RDD持久化(也称为缓存)是指将RDD的数据存储到内存或磁盘中,以便在后续操作中重复使用,避免重复计算。 目的: 提...
前者虽然可以将 RDD 的 partition 持久化到磁盘,一旦 driver program 执行结束,也就是 executor 所在进程 ,被 cache 到磁盘上的 RDD 也会被清空。而 checkpoint 将 RDD 持久化到 HDFS 或本地文件夹,如果不被手动 remove 掉,是一直存在的,也就是说可以被下一个 driver program 使用,而 cached RDD 不能被...
// 创建一个 RDD,读取指定位置文件:hello atguigu atguigu vallineRdd:RDD[String]=sc.textFile("data/t1.txt") // 业务逻辑 valwordRdd:RDD[String]=lineRdd.flatMap(line=>line.split(" ")) valwordToOneRdd:RDD[(String,Long)]=wordRdd.map{ word=>{ (word,System.currentTimeMillis()) } } //...
所谓的持久化,就是将数据进行保存,避免数据丢失。RDD持久化并非将数据落盘保存,而是用作缓存。 了解RDD持久化前需要先了解什么是RDD? RDD就像是一个水管,数据就像是水,水只会经过水管,并不是存储水。所以RDD是不会存储数据的。 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,的其中一个特性就是弹性 ...
持久化(加catch()): 第一次count: 这里写图片描述 第二次count: 这里写图片描述 对比可以看出,持久化后第二次count花费51毫秒,远远小于没持久所花费的时间,持久化后spark的性能大幅度提高。 RDD持久化策略 1.RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的...
一、RDD持久化 1、不使用RDD持久化的问题 2、RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对 该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场...
Spark提供rdd的persist()函数来解决这个重复计算的问题,persist()把需要重复使用的rdd存起来,这样仅第一个Action操作才会计算,其他Action操作不需要再计算。 当我们执行rdd的persist()时,计算出RDD 的节点会分别保存它们所求出的分区数据。如果一个有持久化数据的节点发生故障,Spark 会在需要用到缓存的数据时重算丢失...
在RDD中是不存储数据的,如果一个RDD需要重复使用,只是这个RDD对象是可以重用的,但是数据无法重用,那么需要从头再次执行来获取数据进行计算。Spark为了避免这种重复计算的情况,实现了RDD持久化功能。在Spark中,RDD的持久化算子有三个:cache、persist和checkpoint。 缓存 缓存: 数据保存位置:保存在task所在主机的内存/本地...
持久化 有时候需要访问同一组值,不做持久化,会重复生成,计算机代价和开销很大。持久化作用: 通过缓存机制避免重复计算的开销 通过使用persist()方法对一个RDD标记为持久化,仅仅是标记 只有等到第一个行动操作才会发生真生的持久化操作,触发真正的计算操作,才会把计算结果进行持久化 ...