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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**************************************MySql视图view的使用：创建、修改、删除***************************************1. MySql创建视图创建视图与创建表语法类似，不同的是创建视图是从一条查询语句创建的。视图创建后，可以像一张表一样使用，但只能用于数据查询，如：可以在一个查询中使用、可以在存储过程中、可以在另一个
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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一、绪论数据库database，按照一定格式存储数据的一些文件的组合数据库管理系统databaseManagment，对数据库中的数据进行增删改查常见的数据库管理系统：Mysql、Oracle、Ms Sqlserver、DB2等SQL：结构化查询语言，程序员通过编写SQL语句，数据库管理系统dbms负责执行SQL语句，最终完成数据库中数据的增删改查下载安装mySql后查看mySql服务：右键此电脑
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2024-09-18 20:28:50
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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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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
5.6.2 视图对性能的影响 Performance Implications of Views 许多人都不认为视图可以改进性能，但是它确实可以提高性能，也可以用它来支持其他提高性能的方式。例如，利用视图重构数据库架构的某一阶段，可以在更改它访问的表的同时，使代码继续工作。 一些应用程序为每一个用户使用一个表，这通常是为了实现行级别安全性。一个和前面例子类似的视图能够在表内实现类似的安
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2024-05-18 18:10:37
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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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Spark SQL支持通过DataFrame接口对各种数据源进行操作。DataFrame可以使用关系转换进行操作，也可以用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询。通用加载/保存功能在最简单的形式中，默认数据源（parquet除非另有配置spark.sql.sourcess.default）将用于所有操作。Dataset<Row> usersDF
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2024-09-04 20:33:20
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在使用 MySQL 数据库时，关于“视图是否会缓存数据”的问题引起了广泛的讨论和研究。通过细致的分析和实操，我们可以深入理解 MySQL 视图的工作机制以及如何处理该问题。以下是整个过程的整理和总结。
## 环境配置
为确保我们的测试环境一致，可以参考以下流程图和代码块：
```mermaid
flowchart TD
A[准备 MySQL 环境] --> B[创建数据库]
# Spark 支持视图吗？如何实现视图的使用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具。今天，我们要探讨的主题是 Spark 是否支持视图，以及如何在 Spark 中实现视图。本文将为你提供一个清晰的流程和具体的代码示例，帮助你掌握 Spark 中视图的概念与实现。
## 流程概述
在 Spark 中，视图是临时的表，它基于已有的数据表，允许用户以更简单的方式访问数
原创
2024-09-26 08:58:04
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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
mysql 视图、索引、存储过程 、触发器、游标及事务 select * from abc; id name 1 zhansan 2 lisi 3 wangwu 4 xiaoming 6 xw 1. 视图 与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询。作为视
# MySQL 视图能做缓存吗？
在讨论 MySQL 视图的缓存能力前，我们首先要了解 MySQL 视图的基本概念和功能。视图可以被看作是一个可重用的 SQL 查询，定义在数据库中，用于简化数据的访问。视图本质上并不存储数据，单纯是一个查询。因此，一个常见的问题是：既然视图不存储数据，它能够作为缓存使用吗？
## 什么是 MySQL 视图？
视图是从一个或多个表中提取出特定数据的虚拟表。它是
前言查看Spark Dataset的API发现，官网给了四种方法来创建临时视图，它们分别是：def createGlobalTempView(viewName: String): Unit
// Creates a global temporary view using the given name.
def createOrReplaceGlobalTempView(viewName: Str
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2023-09-16 16:19:02
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前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spa
视图介绍 • 什么是视图 (View) – 虚拟表 – 内容与真实的表相似，包含一系列带有名称的列和行 数据。 – 视图并不在数据库中以存储的数据的形式存在。 – 行和列的数据来自定义视图时查询所引用的基表，并 且在具体引用视图时动态生成。 – 更新视图的数据，就是更新基表的数据 – 更新基表数据，视图的数据也会跟着改变 Q：什
1 前言超时的问题。针对这个问题在SQL的优化方法失效的时候可以遵循以空间换取时间的原则提升查询速度，这种通过增加适当数据冗余的设计也是常见的优化方法之一。本文提出一种设计想法，供读者参考。 我这里使用的是MySQL数据库，一开始考虑通过创建视图的方式，让Dao层直接查询视图是否可以提升查询效率，之前知道数据库的表中的数据是真实
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2024-04-07 14:46:16
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