val logs = sc.textFile(args(0))//logs.filter(_.split("\t").length==8).take(10).foreach(println(_))val logsCache=logsCahe(logs)//序列化的方式将rdd存到内存saveAtLocal(logsCache,args(1))Thread.sleep(100000) } deflogsCahe(logs:RDD[String]):RDD[CleanedLog] ={ logs.filter(_.split...
RDD持久化用于RDD重用和节省重新计算,方便构建迭代算法,缓存粒度为整个RDD持久化级别StorageLevel说明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,默认的持久化策略MEMORY_AND_DISK使用未序列
RDD持久化存储级别 Spark的提供了多种持久化级别,比如内存、磁盘、内存+磁盘等。具体来说,包括以下几种: MEMORY_ONLY 默认,表示将RDD作为反序列化的Java对象存储于JVM中,如果内存不够用,则部分分区不会被持久化,等到使用到这些分区时,会重新计算。 MEMORY_AND_DISK 将RDD作为反序列化的Java对象存储在JVM中,如果内...
持久化RDD的存储级别中,将RDD分区全部存储到磁盘上的存储级别是()。A.MEMORY_ONLYB.MEMORY_AND_DISKC.DISK_ONLYD.MEMORY
RDD持久化用于RDD重用和节省重新计算,方便构建迭代算法,缓存粒度为整个RDD 持久化级别 如何选择存储级别? 如果默认能满足使用默认的 如果不能于MEMORY_ONLY很好的契合,建议使用MEMORY_ONLY_SER 尽可能不要存储数据到磁盘上,除非数据集函数计算量特别大,或者它过滤了大量数据,否则从新计算一个分区的速度和从磁盘中读取差...