textFile.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 3. Cache Cache 与 MEMORY_ONLY 的持久化级别相同,如以下代码所示: 代码语言:javascript 复制 textFile.cache()// is same as MEMORY_ONLY storage level in persisttextFile.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 4. Checkpoint 最后一个是Checkpoint,这是在作业执行期间发...
把数据通过 cache 或 persist 持久化到内存或磁盘中,虽然是快速的但却不是最可靠的,checkpoint 机制的产生就是为了更加可靠地持久化数据以复用 RDD 计算数据,通常针对整个 RDD 计算链路中特别需要数据持久化的缓解,启用 checkpoint 机制来确保高容错和高可用性。 可以通过调用 SparkContext.setCheckpointDir() 方法来指...
6.cache、persist、checkpoint 选择原则? *先对Rdd 做cache操作*在对Rdd 做checkpoint操作*可以避免checkpoint的重复计算问题 回到顶部 7.Cache&Persist 示例 object PersistAndCache { def main(args: Array[String]): Unit={ val sparConf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("Persist") val sc=ne...
但是,Checkpoint 不遵循相同的原则。相反,它会等到作业结束,然后启动另一个作业来完成检查点。需要检查点的 RDD 将计算两次;因此,建议在 rdd.checkpoint() 之前执行 rdd.cache()。在这种情况下,第二个作业不会重新计算 RDD。相反,它只会读取缓存。 而在persist / cache 在检查点中断血缘时保持血缘完整。即使从缓...
1、为了避免checkpoint触发的job重复执行之前的数据处理逻辑,可以在checkpoint之间将rdd通过cache缓存数据,后续checkpoint触发的job就可以直接使用缓存的数据。 2、使用cache时,job结束之后,缓存会被自动释放。 3、使用checkpoint时,需要手动进行释放,需要设置unpersist为true默认为false。 三个算子的区别 1、cache和persist只...
控制算子有三种,cache,persist,checkpoint,以上算子都可以将RDD持久化,持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。必须有一个action类算子触发执行。checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘,还能切断RDD之间的依赖关系。 二、具体算子 1、 cache
有个面字节的同学,说被面试官就cache和checkpoint问题两人battle是十几分钟,相谈甚欢,后来过了面试; Spark的一个重要部分是能够在计算过程中将内容存储在内存中。这是一个巧妙的技巧,我们可以将其用作加快对常用查询表或数据片段的访问速度的一种方式。这也非常适合在相同数据上一遍又一遍地工作的迭代算法。虽然许多...
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 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。
cache与persist的唯一区别在于:cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ,而persist可以根据StorageLevel设置其它的缓存级别。这里注意一点cache或者persist并不是action 2. cache与checkpoint 关于这个问题,Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint.Cache materializes the ...
cache、persist、checkpoint三者区别 cache和persis cache默认数据缓存在内存中 persist可以把数据保存在内存或者磁盘中 后续要触发 cache 和 persist 持久化操作,需要有一个action操作 它不会开启其他新的任务,一个action操作就对应一个job 它不会改变rdd的依赖关系,程序运行完成后对应的缓存数据就自动消失 ...