目录：1.概述 2.缓存类型 3.如何选择缓存类型 4.移除缓存数据1.概述Spark的开发调优有一个原则，即对多次使用的RDD进行持久化。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。1.1 cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD的数据全部尝试持久化到内存中，cache()只是一个transformtion，是lazy的，必须通过一个
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2024-02-24 11:48:23
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# Spark 视图的缓存方案
在使用 Apache Spark 进行数据处理和分析时，我们经常使用 Spark SQL 提供的视图功能来进行数据查询和分析。然而，当数据量较大时，每次查询都需要对数据进行计算，这会导致查询的响应时间较长。为了提高查询性能，我们可以使用 Spark 视图的缓存功能来将视图的计算结果缓存到内存中，从而加快后续的查询速度。
本文将介绍如何使用 Spark 视图的缓存
原创
2023-10-10 06:29:09
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RDD缓存RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级
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2024-05-29 09:58:35
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摘要基于Spark的整体视图通过第1章，我们建立起了Spark系统，根据第2章的内容，我们完成了数据准备。现在将进入Spark系统应用的新阶段：从数据中获得洞见。根据Gartner等机构的研究结果，许多公司仅仅是因为缺乏其商业的整体视图而损失了大量的价值。本章我们将回顾机器学习的方法和获得商业整体视图的步骤，然后讨论Spark如何简单、快速地进行相关计算，同时通过一个实例，循序渐进地展示使用Spa
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2023-11-13 22:55:06
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什么是图：图模式，图相关技术与使用场景在本模块中，我们将学习 Spark 如何处理图，也就是 Spark 的图挖掘套件 GraphX。虽然图这种数据结构在最近几年中，越来越多地出现在业务场景中，但平心而论，图的使用频率相比前面所学的内容还没有那么频繁。但是，一旦有这方面的需求，无论是工程师还是科学家，都可以用 Spark 提供的解决方案很好地完成任务，甚至可以说是“屠龙技”也不为过，经过本模块的学
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2023-07-29 22:10:45
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图的集合视图graph包含三个基本的类集合视图：val vertices: VertexRDD[VD]
val edges: EdgeRDD[ED]
val triplets: RDD[EdgeTriplet[VD, ED]]，即可理解为：RDD(srcId,srcAttr,dstId,dstAttr,attr)在对graph的某个视图作map/filter操作时，可以使用case表达式来匹配
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2024-09-23 06:57:21
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# Spark临时视图缓存的释放方案
在使用Apache Spark进行大数据处理时，临时视图（Temporary View）是一个非常常见的操作。它可以让用户更方便地执行SQL查询，但在某些情况下，临时视图可能会占用系统内存，导致性能下降。因此，合理地管理和释放临时视图缓存就显得尤为重要。本文将通过一个方案来探讨如何有效地释放Spark中的临时视图缓存，并提供相应的代码示例。
## 1. 背
在使用 Apache Spark 时，有一个常见的问题就是“spark创建的临时视图会占缓存吗”。要深入了解这个问题，我们需要从多个方面进行分析，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
首先，我们要明确不同版本的 Spark 在视图缓存方面的差异。这个部分将帮助我们理解缓存机制在各个版本中的变化。
#### 时间轴（版本演进史）
- Spark
简介 Sorenson Spark 是Flash MX内置的运动视频编解码器，它让我们能够在Flash MX中添加视频内容。Spark是一个高质量的视频编码/解码器，它可以在提高视频质量的同时显著降低带宽要求。以前的Flash 只能使用连续位图图像来模拟视频，包含Spark后
,
Flash MX在视频支持能力方面有了很大的提高。
编辑本段原理 Spark
视频编
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2023-10-11 16:50:04
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# Spark 视图：数据处理的强大工具
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，以其高效的内存计算、弹性分布式数据集（RDD）和丰富的API而广泛应用于大数据处理。Spark 的数据处理通常通过数据帧（DataFrame）和视图（View）来完成，下面我们将深入探讨 Spark 视图的概念及其用法。
## 什么是视图？
在 Spark 中，视图是一种虚拟表，它不存储数据，而是
导言物化视图作为一种预计算的优化方式，广泛应用于传统数据库中，如Oracle，MSSQL Server等。随着大数据技术的普及，各类数仓及查询引擎在业务中扮演着越来越重要的数据分析角色，而物化视图作为数据查询的加速器，将极大增强用户在数据分析工作中的使用体验。本文将基于 SparkSQL（2.4.4） + Hive （2.3.6）， 介绍物化视图在SparkSQL中的实现及应用。什么是物化视图物化
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2024-01-03 23:57:01
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例如有一张hive表叫做activity。cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，broadcast，将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的，基本表达的都是一个意思。具体效果体现：读数据次数变小；df（dataframe）执行过一次就已经有值，不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分
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2024-05-06 15:00:45
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大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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目录一、RDD持久化1.什么时候该使用持久化（缓存）2. RDD cache & persist 缓存3. RDD CheckPoint 检查点4. cache & persist & checkpoint 的特点和区别特点区别 二、cache & persist 的持久化级别及策略选择Spark的几种持久化级别：1.MEMORY_ONLY2.MEMORY
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2023-08-01 13:36:18
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# 实现Spark视图在创建视图
## 1. 整体流程
在实现"Spark视图在创建视图"的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Spark会话 |
| 2 | 读取数据并创建DataFrame |
| 3 | 创建视图 |
| 4 | 查询视图数据 |
## 2. 操作步骤
### 步骤1：创建Spark会话
在S
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2024-03-12 05:26:22
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spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅
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2023-06-19 05:56:50
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文章目录一、RDD的缓存(持久化)二、checkpoint检查点机制三、cache和checkpoint比较 一、RDD的缓存(持久化)RDD的缓存有两种方法 （1）cache() （2）persist() 如果需要自定义缓存等级，那么使用persist()，cache()的缓存等级为MEMORY_ONLY，使用cache()的缺点是：机器宕机则会内存数据丢失、内存溢出使用比较多的缓存等级为ME
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2024-02-24 11:48:15
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4. RDD的依赖关系6.1 RDD的依赖RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 6.2 窄依赖窄依赖指的是每
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2024-07-02 14:30:48
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RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
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2023-05-31 13:32:59
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**实现MySQL视图缓存**
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现MySQL视图缓存。首先，让我们来看整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建视图 |
| 2 | 启用查询缓存 |
| 3 | 查询视图数据 |
接下来，让我们逐步进行。
**步骤1：创建视图**
在MySQL中，我们可以使用以下SQL语句来创建视图：
```sql
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2024-05-08 05:28:00
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