调用SQLContext # cacheTable(tableName : String)最终会走到下面的调用: // query 即缓存的Dataset// storageLevel 可以使用memory和disk缓存defcacheQuery(query:Dataset[_],tableName:Option[String]=None,storageLevel:StorageLevel=MEMORY_AND_DISK):Unit=writeLock{// 拿到dataset的planvalplanToCache=query.logica...
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...
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: valdf=spark.table("my_table")df.cache()...
你可以通过调用sqlContext.uncacheTable("tableName")方法在内存中删除表。 注意,如果你调用schemaRDD.cache()而不是sqlContext.cacheTable(...),表将不会用柱状格式来缓存。在这种情况下,sqlContext.cacheTable(...)是强烈推荐的用法。 可以在SQLContext上使用setConf方法或者在用SQL时运行SET key=value命令来配...
Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率。 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage、Column Based Storage、 ...
Microsoft.Spark.Sql.Catalog 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 快取指定的資料表記憶體內部。 Spark SQL 可以藉由呼叫CacheTable("tableName")或DataFrame.Cache(),使用記憶體內部單欄式格式來快取資料表。 Spark SQL 只會掃描必要的資料行,並會自動微調壓縮,以將記憶體使用量和 GC 壓力...
Spark基础:Spark SQL调优 为了优化Spark应用提升运行速度,一般会把数据缓存到内存 或者 开启一些试验特性进行优化。本篇就来说说Spark SQL中的一些优化参数。 1 缓存 Spark SQL支持把数据缓存到内存,可以使用 spark.catalog.cacheTable("t") 或 df.cache()。这样Spark SQL会把需要的列进行压缩后缓存,避免使用和GC...
Spark SQL可以通过调用Spark.catalog.cachetable ("tableName")或DataFrame.cache()来使用内存中的columnar格式缓存表。然后Spark SQL将只扫描所需的列,并自动调优压缩以最小化内存使用和GC压力。你可以调用spark.catalog.uncacheTable("tableName")从内存中删除表。
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...
1. SQL中支持cache查询语句 通过SQL暴露用户Cache查询作为临时表,然后调用catalog.cacheTable()实现; 具体可以参考CacheTableCommand方法实现; CACHE LAZY?TABLE tableIdentifier(AS?query)?#cacheTable UNCACHE TABLE(IF EXISTS)?tableIdentifier #uncacheTable ...