# 如何解决 Spark 持久化数据有时读不到的问题
在使用 Apache Spark 进行数据处理时，用户经常会遇到持久化数据后读取不到的情况。这个问题通常与数据的缓存和持久化机制有关。在本文中，我们将一起探讨整个流程，帮助你理解如何有效地进行 Spark 数据持久化。
## 整体流程
下面的表格展示了保持数据持久化的步骤：
| 步骤 | 动作
RDD持久化原理Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。巧妙使用RDD持久化，
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2023-10-24 01:28:29
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# 解决“spark sql 读取mysql数据有时差”问题
## 问题描述
在实际开发过程中，有时候会遇到通过 Spark SQL 读取 MySQL 数据时出现时差的情况。这可能是由于数据在不同系统间的时区设置不同导致的。在这篇文章中，我将教你如何解决这个问题。
## 解决流程
首先，让我们来看一下整个解决问题的流程：
```mermaid
erDiagram
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原创
2024-04-11 05:36:02
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# Spark数据持久化：新手入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为刚入行的小白提供一些关于“Spark数据持久化”的指导。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释，以帮助你更好地理解每一步。
## 数据持久化流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个数据持久化流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 |
原创
2024-07-19 12:24:46
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spark持久化的理解
Spark RDD 是惰性求值的。如果简单地对RDD 调用行动操作，Spark 每次都会重算RDD 以及它的所有依赖。这在迭代算法中消耗格外大。 换句话来说就是当DAG图遇到转化操作的时候是不求值的。只有当遇到行动操作的时候才会求值，但是每次求值都是从头到尾来求的。并不会从上一个行动操作为起点来计算。这样一来迭代计算就会重复计算好
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2023-08-08 03:03:56
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一、RDD持久化1.1 RDD持久化原理 RDD采用惰性求值，每次调用行动算子操作、都会从头开始计算。为了避免重复计算的开销，都可以让spark对数据集进行持久化。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的parti
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2024-01-30 00:06:20
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一、RDD持久化原理1. 持久化原理Spark中有一个非常重要的功能就是可以对RDD进行持久化。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition数据持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存中缓存的partition数据。这样的话，针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只需要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD
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2023-11-26 09:37:33
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摘要： 1.spark 提供的持久化方法 2.Spark的持久化级别 3.如何选择一种最合适的持久化策略内容：1.spark 提供的持久化方法如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。2.Spark的持久化级别持久化级别含义解释MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会
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2023-08-10 17:50:57
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Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复
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2024-01-15 21:02:24
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先看这样一段代码： 在这段代码中，一个 action 算子代表一个 job ，每一个 count 都对 errors 进行了重复的使用，造成重复的读磁盘操作，降低了运行速度。 为了避免这种浪费，应该存在一种中间缓存技术—— RDD 持久化。 RDD 的持久化算子
cache persist checkpoint cache默认将数据存在内存中，懒执行算子/*
从内存读数据与从磁盘读
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2023-11-27 11:16:09
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目录一、RDD持久化原理二、RDD缓存 三、RDD持久化策略四、checkpoint检查点机制五、缓存和检查点区别5.1cache和persist⽐较5.3什么时候使⽤cache或checkpoint一、RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RD
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2024-04-23 09:53:54
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# 实现Java 405接口有时有数据有时没有
## 简介
在开发过程中，我们经常会遇到需要调用其他系统的接口来获取数据的情况。有时候，这些接口的返回数据是有时有数据，有时没有数据的。本文将教会你如何在Java中实现这种功能。
## 流程
下面是整件事情的流程，我们将使用以下步骤来实现Java 405接口有时有数据有时没有：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. |
原创
2023-07-22 10:57:05
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文章目录RDD的持久化checkpoint()checkpoint的使用checkpoint的流程：cache()/persist()persist的使用persist的持久化级别checkpoint和persist(数据缓存磁盘方式)的区别 RDD的持久化RDD的持久化是Spark中的一个非常重要的概念。当我们持久化一个RDD时，每个节点将其所计算的每个分区持久化到内存中，这样用到这些数据的其
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2023-11-10 22:43:06
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数据储存方案，持久化即技术 什么是瞬时数据：存储在内存当中，有可能会因为程序的关闭或其他原因导致内存被收回而丢失的数据。 为了保证关键数据不被丢失，采用数据持久化技术。 什么是数据持久化技术：将内存中的瞬时数据保存到存储设备中，保证手机在关机的情况下数据仍然不会丢失。 安卓提供了三种方式用于简单的数据持久化功能
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2024-01-14 21:20:35
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cookie的分类：1》会话cookie:是一种临时的cookie，它记录了用户访问站点时的设置和偏好，关闭浏览器，会话cookie就被删除了2》持久化cookie：存储在硬盘上，不同的操作系统，不同的浏览器存储的位置不一样，不管浏览器退出，或电脑重启，持久cookie都存在。持久cookie有过期时间。 cookie以及其他静态资源的存放位置： 3》使用和禁用
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2023-07-12 09:52:43
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一 Spark是一种内存技术 大家对Spark最大的误解就是其是一种内存技术。 什么样的才能称得上内存技术呢？就是润迅你将数据持久化在RAM(RAM-RamdomAccessMemory易挥发性随机存取存储器，高速存取，读写时间相等，且与地址无关，如计算机内存等)中并有效处理的技术。 然而Spark并不是具备将数据存储在RAM的选项，虽然我们知道可以将数据存储在HDFS、Tachyon,Hb
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2023-12-21 11:27:16
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一、缓存与持久化机制 与RDD类似，Spark Streaming也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream调用persist()方法，就可以让Spark Streaming自动
将该数据流中的所有产生的RDD，都持久化到内存中。如果要对一个DStream多次执行操作，那么，对DStream持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享
使用内存中的一份缓存数据。
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2024-01-13 21:01:22
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1.RDD持久化的优点 Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。当你持久化一个RDD，每一个结点都将把它的计算分块结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其它动作中重用。这将使得后续的动作（action）变得更加迅速（通常快10倍）。缓存是用Spark构建迭代算法的关键。RDD的缓存
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2024-01-17 13:01:23
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Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的动作速度更快（通常快10倍以上）。对应迭代算法和快速的交互使用来说，缓存
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2023-07-31 23:16:19
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不干胶标签打印电子地磅，采用全新设计的钢结构承载器，简易轻巧，方便搬运，可直接铺设在水泥地上，并可选配有活动的引坡(选配) 不干胶标签打印电子地磅 采用全新设计的钢结构承载器，简易轻巧，方便搬运，可直接铺设在水泥地上，并可选配有活动的引坡(选配)，使空间得到充分利用，配备四只高精度剪切梁式称重传感器和智能化称重显示仪表组成称重系统。该系统具有准确度高，计量迅速，工作稳定可靠，适宜小型车辆装
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2023-12-19 19:17:17
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