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...
需要说明的是,checkpoint 和 persist 一样是惰性执行的,在对某个 RDD 标记了需要 checkpoint 后,并不会立即执行,只有在后续有 Action 触发 Job 从而导致该 RDD 的计算,且在这个 Job 执行完成后,才会从后往前回溯找到标记了 checkpoint 的 RDD,然后重新启动一个 Job 来执行具体的 checkpoint 操作,所以一般都会对...
1.为什么要Cache / persist 由于spark中的RDD都是只读不可变的对象,也就是RDD的每一个transformation操作都会产生一个新的RDD。所以Spark任务中的一个优化原则就是避免创建重复的RDD而尽量复用同一个RDD。 当迭代使用到一个RDD的时候,我们不希望它重新从头trans一遍遍的计算,所以通过cache / persist的方法给他存到 ...
因此,在使用 rdd.checkpoint() 的时候,建议加上 rdd.cache(),这样第二次运行的 job 就不用再去计算该 rdd 了,直接读取 cache 写磁盘。 3. persist与checkpoint rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 与 checkpoint 区别的是:前者虽然可以将 RDD 的 partition 持久化到磁盘,但该 partition 由 blockManager 管理。
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...
cache和persist其实是RDD的两个API,并且cache底层调用的就是persist,区别之一就在于cache不能显示指定缓存方式,只能缓存在内存中,但是persist可以通过指定缓存方式,比如显示指定缓存在内存中、内存和磁盘并且序列化等。通过RDD的缓存,后续可以对此RDD或者是基于此RDD衍生出的其他的RDD处理中重用这些缓存的数据集 容错(check...
其实 Spark 提供了 rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 这样的方法,相当于 cache 到磁盘上,这样可以做到 rdd 第一次被计算得到时就存储到磁盘上,但这个 persist 和 checkpoint 有很多不同,之后会讨论。 问题:checkpoint 怎么实现? RDD 需要经过 [ Initialized --> marked for checkpointing --> checkpointing ...
Spark对RDD的持久化操作(cache()、persist()、checkpoint())是很重要的,可以将rdd存放在不同的存储介质中,方便后续的操作能重复使用。 cache() persist() cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算,可以大大节省程序运行时间。
spark的计算是lazy的,只有在执行action时才真正去计算每个RDD的数据。要使RDD缓存,必须在执行某个action之前定义RDD.persist(),此时也就定义了缓存,但是没有真正去做缓存。RDD.persist会调用到SparkContext.persistRDD(rdd),同时将RDD注册到ContextCleaner中(后面会讲到这个ContextCleaner)。
3)checkpoint所在的RDD要持久化persist,lazy(懒加载)级别,框架发现有checnkpoint,checkpoint时单独触发一个job,需要重算一遍,checkpoint前要持久化,写个RDD.cache或者RDD.persist,将结果保存起来,再写checkpoint操作,这样执行起来会非常快,不需要重新计算RDD链条了。checkpoint之前一定会进行persist。 4)shuffle之后为什么要...