1.几种缓存数据的方法例如有一张hive表叫做activity1.CACHE TABLE//缓存全表sqlContext.sql("CACHE TABLE activity")//缓存过滤结果sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached a...
转载
2015-09-22 21:58:00
179阅读
2评论
1.几种缓存数据的方法例如有一张hive表叫做activity1.CACHE TABLE//缓存全表sqlContext.sql("CACHE TABLE activity")//缓存过滤结果sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached a...
转载
2015-09-22 21:58:00
105阅读
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
转载
2023-10-23 10:05:44
70阅读
Spark Cache的几点思考Spark涵盖了大数据领域内的离线批处理、流式计算、机器学习和图计算等不同的场景，已经成为大数据计算领域首选的计算框架。由于spark框架的应用越来越广，针对spark任务的优化成为必不可少的一项技能，其中cache是一种简单而有效的方式。相信用spark开发的人都知道如何使用cache，但你真的对cache的以下几个问题的答案都非常清楚吗？为什么要cache？如何
转载
2023-08-21 13:45:44
350阅读
如下时序图表示了RDD.persist方法执行之后，Spark是如何cache分区数据的。时序图可放大显示 本篇文章中，RDD.persist(StorageLevel)参数StorageLevel为：MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2) 也就是cache数据的时候，如果有足够的内存则将数据c
转载
2023-09-25 10:41:49
54阅读
Spark是基于内存的计算模型，但是当compute chain非常长或者某个计算代价非常大时，能将某些计算的结果进行缓存就显得很方便了。Spark提供了两种缓存的方法 Cache 和 checkPoint。本章只关注 Cache (基于spark-core_2.10)，在后续的章节中会提到 checkPoint.主要从以下三方面来看persist时发生什么执行action时如何去缓存及读取缓存如
转载
2023-08-13 18:22:57
137阅读
Spark中的Cache和Checkpoint机制与Hadoop MapReduce的区别Hadoop MapReduce 在执行 job 的时候，不停地做持久化，每个 task 运行结束做一次，每个 job 运行结束做一次（写到 HDFS）。在 task 运行过程中，也不停地在内存和磁盘间 swap 来 swap 去。可是讽刺的是，Hadoop 中的 task 太傻，中途出错需要完全重新运行，比
转载
2023-09-04 17:17:20
133阅读
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
转载
2023-11-03 12:00:12
87阅读
Spark中的RDD缓存----cache目录Spark中的RDD缓存----cacheRDD缓存代码示例RDD的缓存级别前面说到，spark中的RDD是没有数据的，因为数据流过而不留下，有时候对同一个RDD我们需要使用多次，每次使用该RDD，数据都要重新调用，非常麻烦；这时候我们可以通过对RDD进行缓存，将RDD缓存在内存或者磁盘里面，这样就使RDD中含有数据了。RDD缓存代码示例package
转载
2023-07-04 21:38:56
75阅读
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
368阅读
Spark内部针对DataSource表的查询做了缓存优化，使得在同一任务中多次访问同一张DataSource表场景下可以跳过重复的获取表meta数据过程，以提升表读取性能。缓存的内容是表名和其对应的LogicalRelation。缓存机制：SQL语法解析后进行Analyzer的过程，因为我们关注表的缓存机制，所以只看表分析中的一个关键Rule：ResolveRelations。Analyzer
转载
2023-11-10 09:36:29
348阅读
在Spark 的持久化使用中，我们会将一些经常使用到的数据进行持久化，比如使用cache()或者persist()方法进行持久化操作，但是当某个节点或者executor挂掉之后，持久化的数据会丢失，因为我们的数据是保存在内存当中的，这时就会重新计算RDD，如果某个之前的RDD需要大量的计算时间，这时将会浪费很多时间，因此，我们有时候需要使用checkpoint操作来将一些数据持久化可容错文件系统中
转载
2023-12-21 09:31:19
60阅读
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
转载
2024-06-01 20:52:10
96阅读
blockManagerDriver和executor上分别都会启动blockManager，其中driver上拥有所有executor上的blockManager的引用；所有executor上的blockManager都持有driver上的blockManager的引用；blockManagerSlave会不断向blockManagerMaster发送心跳，更新block信息等；BlockMan
原创
2019-04-23 20:16:29
1375阅读
第一部分 通过Spark的shell测试Spark的工作Step_1：启动spark-shell启动Spark集群，然后启动Spark Shell，进入到目录下：/usr/lo
原创
2022-06-15 17:53:22
301阅读
概述本文分析RDD的caching和persistence的原理。并对其代码实现进行分析。persist and cache基本概念Spark的一个重要特性是：能够跨操作把数据保存到内存中，这个过程称为persist，或称为caching。当persist一个RDD时，每个spark节点都会把它计算的任何分区保存到内存中，当在基于这些数据进行其他操作时进行复用。这样使得将来进行的操作更快(通常是数
转载
2023-11-10 07:31:35
92阅读
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
转载
2024-04-13 07:21:14
130阅读
RDD Cache缓存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。 1）代码实现object cache01 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf: SparkCo
转载
2023-12-12 14:42:42
52阅读
Spark学习笔记总结03. Spark cache和checkpoint机制1. RDD cache缓存当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用（不需要重新计算）。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。val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23
转载
2024-01-03 20:39:29
49阅读
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()方法其实调用的就是persist方法，缓存策略均为MEMORY_ONLY。下面简单引入一下cache的机制：哪些 RDD 需要 cache？会被重复使用的（但不能太大）。用户怎么设定哪些 RDD 要 cache？因为用户只与 driver program 打交道
转载
2024-01-04 12:58:46
87阅读
