# Spark VS Redis: A Comparative Analysis
*This article provides a comprehensive comparison between Apache Spark and Redis, including an overview of their key features, use cases, and performance. It
原创
2023-12-09 08:30:30
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# .NET Core内存缓存与Redis缓存的实现指南
在现代Web开发中，缓存技术扮演着重要的角色。无论是使用内存缓存还是Redis缓存，都能显著提高应用程序的性能。但对于刚入行的小白来说，如何选择合适的缓存方案并将其实现可能会有些困惑。本文将介绍如何在.NET Core中实现内存缓存与Redis缓存，我们将通过一个简单的示例来说明这两种缓存的使用。
## 流程概述
以下是实现内存缓存与
关于spark与hadoop的关系我们可以通过一个简单的例子来了解，Hadoop是一家大型包工队，可以组织一大堆人合作(HDFS)搬砖盖房(用MapReduce)，但是速度比较慢。Spark是另一家包工队，虽然成立得晚一些，但是搬砖很快、很灵活，可以实时交互地盖房子，比Hadoop快得多。Hadoop开始升级，指定调度专家YARN调度工人。Sp
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2023-08-10 09:12:56
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Java面试经常问到Mybatis一级缓存和二级缓存，今天就给大家重点详解Mybatis一级缓存和二级缓存原理与区别Mybatis缓存缓存就是内存中的数据，常常来自对数据库查询结果的保存，使用缓存可以避免频繁与数据库进行交互，从而提高查询响应速度。MyBatis 提供了对缓存的支持，分为一级缓存和二级缓存，如下图所示：我们先大致了解下MyBatis一级缓存与MyBatis 二级缓存：一级缓存：Sq
# 缓存数据库 Redis vs 传统数据库
在信息技术中，缓存数据库和传统数据库都有着重要的作用。本文将重点介绍缓存数据库中的佼佼者——Redis，并将其与传统数据库进行对比，帮助大家更好地理解它们的使用场景、特点和如何选择。
## 一、Redis 概述
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值存储系统，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、
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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RDD持久化1. RDD Cache 缓存说明 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 action 算子时，该RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系
println(wordToOneRdd.t
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2024-10-01 09:39:47
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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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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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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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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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为什么用缓存数据库MySQL：将数据存储在磁盘上，数据写入读取相对较慢Memcached：将数据存在内存中的数据库，数据读写都快，但是数据容易丢失数据存储，数据仓库选择MySQL这种磁盘的数据库高并发，业务大的应用选择Memcached这种内存数据库当然，在工作中，都是景MySQL+Memcached/Redis搭配使用Memcache介绍Memcached是一款开源的、高性能的纯内存缓存服务软件
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2023-10-17 23:42:10
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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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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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标题1.RDD缓存方式2.Spark RDD Cache3.cache和persist的区别 Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或者缓存数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算分区结果保存在内存中，对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark
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2023-08-02 08:12:01
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1.缓存的引入思考:当在计算 RDD3 的时候如果出错了, 会怎么进行容错?会再次计算 RDD1 和 RDD2 的整个链条, 假设 RDD1 和 RDD2 是通过比较昂贵的操作得来的, 有没有什么办法减少这种开销? 在上述两个问题的情况下就引入了RDD缓存机制.(目的是为了提高计算性能以及容错).2. 缓存的分类简介: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
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2023-09-21 14:16:23
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Spark Shuffle目录Spark ShuffleShuffle VersionShuffle阶段划分Hash Based Shuffle Manager未经优化的hashShuffleManager优化后的Hash ShuffleSort Based Shuffle ManagerSortShuffle的普通机制byPass机制Shuffle VersionSpark1
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2023-09-17 14:23:07
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