cachecache: 缓存,可以将数据缓存到内存或持久化到磁盘[executor所在的磁盘] 。cache和persist严格来说不是transformation，也不是action，因为没有生成新的RDD，只是标记了当前RDD要cache或persist。cache和persist是lazy的，当第一次遇到Action算子的时侯才会进行缓存或持久化,以后再触发Action会读取、复用缓存的RD
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2023-10-23 10:05:44
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文章目录学习代码SparkSpark提供了6大组件：Spark Core 概念SparkContext资源管理器RDD创建方式分区缓存/持久化 机制检查点CheckPiont算子分类依赖task、ExecutorStage划分DAG有向无环图DAG的工作流程：共享变量Spark程序开发执行Spark Streaming微批次DStream 离散流创建 Spark大数据计算框架特点：比hadoop
核心设计2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块Structured Streaming，核心设计如下：第一点：Input and Output（输入和输出）Structured Streaming 内置了很多 connector 来保证 input 数据源和 output sink 保证 exactly-once 语义。实现 exactly-once 语义的前提：
In
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2023-10-08 15:45:27
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Spark的RDD Persistence，是一个重要的能力，可以将中间结果保存，提供复用能力，加速基于中间结果的后续计算，经常可以提高10x以上的性能。在PySpark的DataFrame中同样适用。主要方法是persist()和cache()。官方说明请看RDD Persistence。需要注意的是，Spark Python API中，默认存储级别是MEMORY_AND_DISK。本文记录一下
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2023-09-28 10:22:44
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要对RDD做checkpoint操作，需要先调用SparkContext的setCheckpointDir设置checkpoint数据存储位置。RDD的checkpoint操作由SparkContext.runJob发起。如果了解整个Job的执行过程，那么理解RDD的checkpoint就相对简单了。
1. RDD.checkpoint def checkpoint() {
if (c
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2023-11-24 00:47:42
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1. cache与persistcache 能够让重复数据在同一个 application 中的 jobs 间共享。RDD的cache()方法其实调用的就
原创
2022-07-09 00:27:24
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cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省程序运行时间。cache和persist的区别基于Spark 2.3.2 的源码，可以看到/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def cache(): this
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2023-11-03 12:00:12
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# 教你如何设置spark的persist等级
## 一、整体流程
首先，我们需要了解一下整体的流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 对数据进行转换和处理 |
| 4 | 设置persist等级 |
| 5 | 执行计算并查看persist等级 |
## 二、具体
原创
2024-02-24 05:40:39
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这里写目录标题3大数据结构广播变量（调优策略）特点作用使用累加器累加器场景累加器特点累加器遇到的问题Accumulator三种类型自定义累加器累加器陷阱Accumulator另类使用如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中，此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的3大数据结构rdd 广播变量
Spark cache的用法及其误区:一、使用Cache注意下面三点（1）cache之后一定不能立即有其它算子，不能直接去接算子。因为在实际工作的时候，cache后有算子的话，它每次都会重新触发这个计算过程。（2）cache不是一个action，运行它的时候没有执行一个作业。（3）cache缓存如何让它失效：unpersist，它是立即执行的。persist是lazy级别的（没有计算），unper
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2024-06-01 20:52:10
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# 实现“spark persist后赋值给变量”
## 介绍
在Spark中，我们经常需要对大规模的数据集进行处理和分析。为了提高性能，我们可以使用Spark的持久化机制（persist）来将数据集缓存在内存中。这样可以避免重复计算，并加快后续的操作速度。本文将介绍如何使用Spark进行数据持久化，并将持久化结果赋值给变量供后续使用。
## 整体流程
下面是实现“spark persist后
原创
2023-08-17 11:40:16
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在现代数据处理架构中，Apache Spark流处理和Apache Kafka的结合已经成为一种常见的设计方案。通过Spark流，开发者可以实时地读取Kafka中的消息，从而满足对实时数据处理的需求。然而，对于某些用户而言，持久化读取Kafka中的数据可能面临一些挑战。本文将深入探讨“Spark流实时读取Kafka persist”过程中的关键问题，并提供详细的解决方案和指导。
## 版本对比与
内存中，checkpoint()是将数据做物理存储的（本地磁盘或Hdfs上），当然rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)也可以存储在磁盘 。cache () = persist()=persist(StorageLevel.Memory_Only) 另外，cache 跟 persist不会截断血缘关系，checkPoint会截断血缘关系。cache()与
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2024-04-13 07:21:14
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在大数据处理的过程中，Spark流与Kafka的结合极大地提升了数据处理能力，但随着数据量的激增，如何有效地使用`unpersist`和`persist`来管理内存成为了一项重要的挑战。我们在这里记录这一问题的解决过程，包括背景介绍、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘和复盘总结。
### 背景定位
随着时代的发展，企业的数据量不断增加，我在实际项目中发现了初始技术痛点。许多团队在使用Spa
在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache()，系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例，persist可以指定一个StorageLevel。StorageLevel的列表可以在StorageLevel 伴生单例对象中找到：cache的源码： /** Persist this R
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2023-11-11 20:51:30
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1、RDD 持久化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）。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。RDD 可以...
原创
2022-01-07 17:52:03
424阅读
spark开发必备知识———persist与cache的区别
原创
2019-06-24 08:39:47
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1、RDD 持久化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）。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。RDD 可以...
原创
2021-06-21 15:57:30
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# 如何实现Java Persist和Save
## 1. 整体流程
下面是实现Java Persist和Save功能的整体流程：
```mermaid
erDiagram
Customer ||--o| Order : has
Order ||--o| Product : contains
```
1. 创建一个Customer对象
2. 创建一个Order对象
3. 将
原创
2024-05-26 04:33:14
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对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？
对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？很显然，答案是否定的！对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理
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2024-06-21 19:59:41
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