cache 机制是每计算出一个要 cache 的 partition 就直接将其 cache 到内存了。但 checkpoint 没有使用这种第一次计算得到就存储的方法,而是等到 job 结束后另外启动专门的 job 去完成 checkpoint 。也就是说需要 checkpoint 的 RDD 会被计算两次。因此,在使用 rdd.checkpoint() 的时候,建议加上 rdd.cache(),这...
三、cache和checkpoint比较 一、RDD的缓存(持久化) RDD的缓存有两种方法 (1)cache() (2)persist() 如果需要自定义缓存等级,那么使用persist(),cache()的缓存等级为MEMORY_ONLY,使用cache()的缺点是:机器宕机则会内存数据丢失、内存溢出 使用比较多的缓存等级为MEMORY_AND_DISK使用spark-shell --master spark: (...
3. cache和check的区别 ①Cache缓存只是将数据保存起来,不切断血缘依赖。Checkpoint检查点切断血缘依赖。 ②Cache缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方,可靠性低。Checkpoint的数据通常存储在HDFS等容错、高可用的文件系统,可靠性高。 ③建议对checkpoint()的RDD使用Cache缓存,这样checkpoint的job只需从Cache缓存中读取数据...
（2）增加checkpoint，也增加Cache缓存打印 第1个job执行完，数据就保存到Cache里面了，第2个job运行checkpoint，直接读取Cache里面的数据，并把数据存储在检查点上。第3、4个job，数据从检查点上直接读取。(hadoop,1577960642223)。。。(hello,1577960642225)(hadoop,1577960642223)。。。(hello,1577960642225)(hadoop,157...
cache 和 checkpoint 是有显著区别的,缓存把 RDD 计算出来然后放在内存中,但是 RDD 的依赖链不能丢掉, 当某个点某个 executor 宕了,上面 cache 的RDD就会丢掉, 需要通过依赖链重放计算。不同的是,checkpoint 是把 RDD 保存在 HDFS中,是多副本可靠存储,此时依赖链可以丢掉,所以斩断了依赖链。
Persist 的 MEMORY_ONLY 级别的存储等于 Cache,Persist 其他的配置只是存储的方式不同,作用和原理是和 Cache 类似的,他们二者的区别如下: * Cache、Persist 是转化类算子,和其他算子一样,触发的时机是在对应分区的上游算子计算完成之后。 * Cache、Persist 会把 RDD 缓存到指定位置,这个操作不会改变 Lineage 血缘...
1.cache缓存 cache() 方法用于缓存转换的中间结果,以便在缓存的 RDD 或者DataFrame 上运行的其他转换将执行得更快。缓存转换结果是提高长时间运行的 Spark 应用程序/作业性能的优化技巧之一。如下: 切记:cache在RDD中默认的缓存级别是MEMORY_ONLY,而在DataFrame中默认的缓存级别是MEMORY_AND_DISK。
1、cache 缓存 2、checkpoint 检查点 3、cache和checkpoint的区别: 六、键值对RDD数据分区 七、广播变量 八、RDD改变分区 一、RDD概述 1、什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象。 在代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行...
1. Cache和Checkpoint区别 Cache是轻量化保存RDD数据, 可存储在内存和硬盘, 是分散存储, 设计上数据是不安全的(保留RDD 血缘关系) CheckPoint是重量级保存RDD数据, 是集中存储, 只能存储在硬盘(HDFS)上, 设计上是安全的(不保留 RDD血缘关系) 2. Cache 和 CheckPoint的性能对比?