通过源码可以看出cache()是persist()的简化方式,调用persist的无参版本,也就是调用persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY),cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY,即将数据持久化到内存中,而persist可以通过传递一个 StorageLevel 对象来设置缓存的存储级别。 6、DataFrame的cache和persist的区别 官网和上的教程说的都是RDD,...
RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算,并缓存在节点的内存中。Spark 的缓存具有容错机制,如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了,Spark 将按照原来的计算过程,自动重新计算并进行缓存。 在shuffle 操作中(例如 reduceByKey),即便是用户没有调用 persist ...
3、cache和persist关系 RDD缓存函数persist和cache关系如下(附录:源码1): 从源码发现其实cache就是persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY),也就是说我们选择缓存的时候是把数据缓存在内存中的(memory)。這样加快了数据在再次使用的调用速度。我们再来查看最核心函数: persist(newLevel: StorageLevel, allowOverride: Boolean), ...
cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间。 cache和persist的区别 基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).*/def cache():this.type = persist() 说明是cache()调用了p...
Spark 持久化(cache和persist的区别) 1、RDD 持久化 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作...
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: JavaRDD.scala 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行
2)cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY,cache调用了persist,而persist可以根据情况设置其它的缓存级别; 3)executor执行的时候,默认60%做cache(),40%做task操作,persist是最根本的函数,最底层的函数。 Spark中的cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作? 答:cache可以接其他算子,但是接了算子之后,起不到缓...
昨天面试被问到了cache和persist区别,当时只记得是其中一个调用了另一个,但没有回答出二者的不同,所以回来后重新看了源码,算是弄清楚它们的区别了。 cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间。
cache()是persist()的无参数化调用,对于RDD来说,用cache就选择了默认的storage level : MEMORY_ONLY spark官方关于STORAGE_LEVEL的解释 http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#which-storage-level-to-choose You can mark an RDD to be persisted using thepersist()orcache()methods ...
checkpoint与cache/persist对比 都是lazy操作,只有action算子触发后才会真正进行缓存或checkpoint操作(懒加载操作是Spark任务很重要的一个特性,不仅适用于Spark RDD还适用于Spark sql等组件) 2. cache只是缓存数据,但不改变lineage。通常存于内存,丢失数据可能性更大 3. 改变原有lineage,生成新的CheckpointRDD。通常存于...