# 如何实现 Spark 缓存 TempView
## 引言
在大数据领域，Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。Spark 提供了丰富的 API，允许我们以多种方式处理和操作数据。其中一个重要的功能是缓存 TempView，它可以提高查询和分析的性能。本文将向你介绍如何在 Spark 中实现缓存 TempView，并提供相应的代码示例。
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原创
2023-10-17 06:27:05
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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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# Spark TempView的实现
## 引言
在Spark中，TempView是一种用于在DataFrame和SQL查询之间共享数据的机制。它允许我们将DataFrame注册为一个临时表，然后可以使用SQL语句对其进行查询和分析。本文将向你介绍如何在Spark中实现TempView。
## TempView的流程
下面是实现TempView的整个流程，我们将采用表格的形式展示每个步骤。
原创
2024-01-30 08:57:48
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第四章：Spark监控4.2 Determining Memory Consumption（确定内存消耗）第五章：Other Consideration（其它的一些考虑） 5.1 Level of Parallelism（并行度等级） 第六章：Spark内存管理 6.1 Memory Tuning（内存优化） 第四章：Spark监控4.2 Determining Memory Consumptio
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2024-01-08 18:05:09
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下面我们看一下图计算的简单示例：从图我们可以看出, 拿到Wikipedia的文档后，我们可以： 1、Wikipedia的文档 -- > table视图 -- >分析Hyperlinks超链接 -- > PageRank分析， 2、Wikipedia的文档 -- > table视图 -- >分析Term-Doc Grap
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2023-11-09 09:12:09
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Spark TempView和GlobalTempView的区别 TempView和GlobalTempView在spark的Dataframe中经常使用，两者的区别和应用场景有什么不同。 我们以下面的例子比较下两者的不同。 from pyspark.sql import SparkSession ...
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2021-05-12 23:20:14
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2评论
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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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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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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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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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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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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一.复杂应用的缓存执行计划val inputRDD = sc.parallelize(Array[(Int,String)](
(1,"a"),(2,"b"),(3,"c"),(4,"d"),(5,"e"),(3,"f"),(2,"g"),(1,"h"),(2,"i")
),3)
val mappedRDD = inputRDD.map(r => (r._1 + 1, r._2))
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2024-06-13 14:59:42
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学习目录一、Cache和Persist缓存二、CheckPoint 检查点三、缓存和检查点的区别☆☆☆（面试） 一、Cache和Persist缓存基本介绍格式： RDD.Cache() RDD.Persist(参数)RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。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 act
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2023-08-25 22:55:53
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一、持久化cache()与persist() 根据spark官方文档，Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快（通常运行速度会加速 10 倍）。缓存
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2023-09-19 12:44:46
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参考网站：http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.htmlhttp://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html 对于JVM调优，首先应该明确，(major)full gc/minor gc，都会导致JVM的工作线程停止工作，即stop the world。一
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2024-02-25 05:10:06
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一、应用场景缓存：将rdd所需的数据缓存到Executor的内存中，主要用于空间换时间，如某个spark任务期望执行时间在xx以内，目前达不到，此时在内存充足的情况下可以查看是否有重复利用的rdd数据，可以对该数据进行cachecheckpoint：主要用于任务容错，比如机器学习进行迭代式计算，需要计算10小时才能出结果，如果在第9个小时任务出错，重新提交需要重新跑所有数据。可以在某些节点对数据进
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2023-06-19 11:05:31
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spark数据集市RDD，这里有个很重要的特性是RDD可以选择存储起来让另外的action操作，下面是各种缓存级别
[color=red]存储方式[/color]：RDD的持久化或缓存选项是通过persist()或cache()
[color=red]备注[/color]：1.RDD中的数据具有容错性； 2.Shuffle操作是不需要指定cache()
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2023-10-17 09:50:52
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# 如何实现Spark缓存
## 简介
在Spark中，缓存是一种将数据存储在内存中以便快速访问的技术。它可以大大提高迭代算法的性能，并减少数据重复加载的时间。
本文将指导你如何使用Spark来实现缓存，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现Spark缓存的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建SparkSessio
原创
2024-01-12 08:24:11
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