scala> rdd.fold(2)((x,y)=>x+y) res9: Int = 21 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1.2 持久化函数persist() RDD 是惰性(Lazy)求值的,当我们希望能多次使用同一个RDD时,RDD 调用行动操作,Spark 每次都会重算RDD 以及它的所有依赖, 这在迭代算法中消耗格外大。 如: val rdd1 = rdd.map(x...
创建了一个RDD,即listRDD;第8行代码添加了persist()方法,用于持久化RDD,减少I/O操作,提高计算效率;第10行代码执行listRDD.count()行动算子操作,将统计listRDD中元素的个数;第12行代码执行listRDD.collect()行动算子操作和mkString(“,”)操作,将listRDD中的所有元素进行打印输出,并且...
(3)checkpoint所在的RDD也一定要持久化数据,checkpoint是lazy的,框架本身会对checkpoint的RDD触发新的job,不进行persist的话,进行checkpoint的时候数据就会重新计算一遍,所以checkpoint之前一定要进行 persist,因为在checkpoint前有了persist的前提下,计算过一遍之后,再进行计算的时候计算速度非常快 (4)shuffle操作之后,因为shu...
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 首先从JavaRDD类中点进去看JavaRDD.cache()方法与JavaRDD.persist()方法: Java...
RDD持久化与重用 RDD创建和存在于执行器的内存中. 默认情况下, RDD是易逝对象, 仅在需要时侯存在. 如果一个RDD在多个行动操作中用到, 就会产生问题, 因为这个RDD每次都需要整个重新求值. 解决这个问题的一种方式就是使用persist()方法缓存或者持久化RDD ...
参考解析: RDD的持久化操作有两种方法,分别是cache()方法和persist()方法。 AI解析 重新生成最新题目 【单选题】如果将人眼比作照相机的话,则相当于暗盒的是( )。 查看完整题目与答案 【单选题】道德是人类社会生活中依据社会舆论、( )和内心信念,以善恶评价为标准的意识、规范、行为和活动的总称。 查看完整题...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供RDD 的 操作返回的结果把 RDD 持久化起来,是一个真正触发执行的过程。的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Excel文档/PDF文档转化为在线题库,制作自己的电子
RDD的特点包括以下哪几条A.持久化存储数据B.RDD可读可写C.丢失部分数据不影响整个系统D.具有Count,Reduce等操作
一、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景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该...
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...