我们也可以从Spark相关页面中确认“cache”确实生效: 我们也需要注意cacheTable与uncacheTable的使用时机,cacheTable主要用于缓存中间表结果,它的特点是少量数据且被后续计算(SQL)频繁使用;如果中间表结果使用完毕,我们应该立即使用uncacheTable释放缓存空间,用于缓存其它数据(示例中注释uncacheTable操作,是为了页面中可以清楚看到表被缓存的效果)。
如果调用cached.collect(),则会根据Command命令来执行cache或者uncache操作,这里我们执行cache操作。 cached.collect()将会调用SQLContext下的cacheTable函数: 首先通过catalog查询关系,构造一个SchemaRDD。 /** Returns the specified table as a SchemaRDD */ def table(tableName: String): SchemaRDD = new SchemaR...
CACHE TABLE是即时生效(eager)的,如果你想等到一个action操作再缓存数据可以使用CACHE LAZY TABLE,这样操作会直到一个action操作才被触发,例如count(*) sqlContext.sql("CACHE LAZY TABLE ...") 取消hive表缓存数据 sqlContext.sql("UNCACHE TABLE activity") 2.将dataFrame注册成表并缓存 valdf=sqlContext.sql(...
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表,spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1.+采用: 采用sqlContext.cacheTable("tableName")缓存,sqlContext.uncacheTable("tableName") 解除缓存 Sparksql仅仅会缓存必要的列,并且自动调整压缩算法来减少内存和GC压力。 3,广播 大小表进行join时,广...
要缓存一个表,可以使用如下SQL语法: CACHETABLEmy_table 1. 在执行这条命令之后,my_table将被缓存到内存中,后续的查询将不会进行重新计算,而是直接从缓存中获取数据。 使用DataFrame API缓存表 如果我们使用Spark的DataFrame API,可以通过下面的代码来缓存一个DataFrame: ...
spark-sql 缓存数据表(cacheTable/uncacheTable)... 嘻哈怒叱 0 11835 相关推荐 SQL——表连接JOIN 2019-12-13 15:39 − JOIN - 用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。 语法:SELECT columnName(s) FROM tableName1 JOIN tableName2 -- 查询出n1*n2行,无相交条件 &nbs......
Spark SQL可以通过sqlContext调用cacheTable方法将表以列优先的形式存储到内存。当Spark进行相关SQL查询时,将会仅仅浏览需要的列并且自动地压缩数据,以减少内存的使用以及垃圾回收的压力。可以通过sqlContext调用 uncacheTable方法删除缓存在内存中的表。需要注意,如果使用先前版本中的schemaRDD调用 cache方法,表将不会以列...
Cache Planning 当一个Cache SQL语句被提交时，Spark SQL查询引擎解析该语句并为其创建一个CacheTable...
使用spark.catalog.cacheTable方法将临时视图缓存到内存中,以便后续的查询可以更快地访问数据。 使用Spark SQL的查询语句对缓存的表进行进一步查询操作。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建SparkSession对象 ...