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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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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RDD的持久化：Rdd.cache()Rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) persist方式可选取以下不同方式持久化MEMORY_AND_DISK #如果内存不够再存磁盘DISK_ONLYMEMORY_ONLY_SER #存数据时候实现序列化 可节省内存，但是读取时要反序列化，耗CPU，衡量MEMORY_ONLY_2 ...
原创
2022-01-14 14:14:48
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一、为什么要重构RDD，持久化RDD①为什么需要重构RDD如上图所示， RDD2和RDD3是RDD1执行相同的算子得到的RDD，是相同的RDD。对于这种需要被重复使用，差不多的RDD，可以抽取为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，重复使用。②为什么持久化RDD如上图所示，如果没有持久化RDD，那么在获取RDD3和RDD4的时候，都需要从HDFS读取文件，转换成RDD1，然后转换成RDD2，最后
Spark练习之创建RDD（集合、本地文件）一、创建RDD二、并行化集合创建RDD2.1 Java并行创建RDD——计算1-10的累加和2.2 Scala并行创建RDD——计算1-10的累加和三、使用本地文件和HDFS创建RDD3.1 Java---使用本地文件创建RDD3.2 Scala---使用本地文件创建RDD一、创建RDD二、并行化集合创建RDD2.1 Java并行创建RDD——...
原创
2021-06-01 12:13:50
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概述 相比Hadoop MapReduce来说，Spark计算具有巨大的性能优势，其中很大一部分原因是Spark对于内存的充分利用，以及提供的缓存机制。 RDD持久化（缓存）持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高
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2023-12-17 15:01:53
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前几篇文章已经介绍过RDD基本概念，在Spark中RDD数据集是分布式存储在集群Worker节点上的，通常情
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2021-07-14 15:40:25
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前几篇文章已经介绍过RDD基本概念，在Spark中RDD数据集是分布式存储在集群Worker节点上的，通常情况下这些RDD数据分区会保存在内存中。在某些场景下，可以将这些RDD进行持久化。当执行持久化操作时，每个Worker节点会将当前作用域内的RDD分区持久化到内存中，之后再次使用时，可以直接使用内存中缓存的分区数据，而不用再次通过输入算子从数据源读取数据。这一点对于提升Spark性能有很大帮助
原创
2020-11-29 15:45:51
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原创
2021-08-24 20:36:55
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RDD持久化、广播、累加器实质上分别涉及了RDD的数据如何保存，RDD在构建高效算法的时候涉及了persist或者checkpoint，以及广播和累加器，通过spark-shell可以试验一些小功能，spark-shell本身是spark的发行包推出的一个程序，通过这个程序可以直接写代码，spark-s
原创
2016-05-08 08:12:14
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第一，RDD架构重构与优化尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。第二，公共RDD一定要实现持久化对于要多次计算和使用的公共RDD，一定要进行持久化。持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份
原创
2017-04-10 17:39:47
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文章目录1、RDD Cache 缓存2、RDD CheckPoint 检查点
原创
2022-08-12 10:37:34
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大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。
原创
2021-09-03 14:17:21
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Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 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
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2018-12-21 19:19:00
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spark 中一个非常重要的功能特性就是可以将RDD 持久化到内存中。当对RDD进行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且之后对该RDD的反复使用直接使用内存缓存的partion.这样的话针对一个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，而不是需要反复多次计算该RDD。 巧妙的使用RDD的持久化甚至在某些场景下。可
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2024-09-13 09:21:01
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pyspark rdd 数据持久化 from pyspark import SparkContext ,SparkConfconf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[4]")#conf=SparkConf().setAppName("lg").setMaster("spark://192.168.10.182
原创
2023-01-13 06:24:14
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缓存的目的是? 提高效率,当我们对某些数据频繁使用的时候,就可以把他放到Redis缓存中,这样后续的读取效率就很高缓存查看：（）
原创
2022-10-31 12:22:50
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大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！
原创
2022-04-20 15:41:38
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一、RDD持久化1、不使用RDD持久化的问题 2、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
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2024-04-04 19:02:12
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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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