为了增强容错性和高可用，避免上游RDD被重复计算的大量时间开销，Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制，主要有三个概念：Cache、Persist、Checkout。1、存储级别介绍（StorageLevel）存储级别以一个枚举类StorageLevel定义，分为以下12种：StorageLevel枚举类存储级别存储级别使用空间CPU时间是否在内存中是否在磁盘上备注NONE否否
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2023-06-28 18:54:16
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Spark存储级别Storage LevelRemarkMEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则某些分区的数据就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。MEM
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2023-09-19 01:24:57
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cache/persist 持久化cache设置RDD缓存级别为 只在内存中 存储;其实内部调用的就是persist()方法persist可以灵活的设置RDD缓存级别(方式); 具体pyspark中如下;具体选用哪种,基本优缺点 和 内存/磁盘 的一样;根据情况选择from pyspark import StorageLevel
StorageLevel.DISK_ONLY # 存储方式:磁盘;
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2023-10-09 10:49:56
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spark支持的join类型有 A. inner join B. left outer join C. right outer join D. full outer join 正确答案：A B C D对于spark参数spark.ui.port，以下哪一个环境中的参数在运行时生效 A. spark-defaults.conf配置文件中指定 B. spark-submit --conf spark.
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2023-09-08 14:58:51
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Spark有几种持久化级别如下1.MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。2.MEMORY_AND_DISK使用未序列化的Java对象格式，优先尝
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2023-08-15 11:54:08
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Spark 2.x管理与开发-Spark的算子（四）RDD的特性（1）RDD的缓存机制RDD的缓存机制默认将RDD的数据缓存在内存中（1）作用：提高性能（2）使用：persist或者cache函数标识RDD可以被缓存 cache方法本质调用了persist&nb
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2023-07-12 19:37:05
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存储级别（Storage Level）详解
Spark的存储级别决定了数据在内存和磁盘中的存储方式，以及是否对数据进行序列化。存储级别主要用于RDD或DataFrame/Dataset的cache()和persist()操作。存储级别分类
Spark提供了以下几种存储级别：MEMORY_ONLY数据完全存储在内存中。如果内存不足，部分数据会被丢弃（不会写入磁盘）。
数据未被序列化，存储在内存中的数
一、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 可以使用
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2023-10-05 16:12:30
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RDD持久化级别持久化级别含义解释MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。DISK_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件
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2023-07-09 12:09:09
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Spark相比Hadoop最大的一个优势就是可以将数据cache到内存，以供后面的计算使用。本文将对这部分的代码进行分析。 我们可以通过rdd.persist()或rdd.cache()来缓存RDD中的数据，cache()其实就是调用persist()实现的。persist()支持下面的几种存储级别： val NONE =
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2024-01-26 22:19:37
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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
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2023-08-13 18:22:57
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# Spark 默认的存储级别实现指南
## 简介
在使用 Spark 进行数据处理时，存储级别是一个重要的概念。存储级别决定了 RDD（弹性分布式数据集）在内存中的存储方式，从而影响了计算性能和资源利用率。在默认情况下，Spark 使用的是 `MEMORY_AND_DISK` 存储级别，即将数据尽可能地存储在内存中，如果内存不足，则溢写到磁盘。
本文将详细介绍如何实现 Spark 默认的存储
原创
2023-12-11 10:20:15
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# Spark的默认存储级别实用指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。了解和使用 Spark 的存储级别对于提高性能和资源利用率至关重要。本文将指导您如何使用 Spark 的默认存储级别，同时提供明确的步骤和示例代码，助你轻松上手。
## 一、整体流程
首先，我们将整体流程概览呈现为表格，以便于理解和操作。
| 阶段 | 任务
原创
2024-10-17 11:23:28
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官网：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#rdd-persistenceCachecache（缓存）和persist（持久化）的区别 cache源码里面调用的是persist，persist里面默认存储化级别是内存 cache lazy（spark core里面是lazy的，spark sql在1.x版本默认
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2023-08-08 11:12:14
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RDD Cache当同一个 RDD 被引用多次时，就可以考虑进行 Cache，从而提升作业的执行效率// 用 cache 对 wordCounts 加缓存
wordCounts.cache
// cache 后要用 action 才能触发 RDD 内存物化
wordCounts.count
// 自定义 Cache 的存储介质、存储形式、副本数量
wordCounts.persist(MEMOR
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2023-08-16 16:18:29
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Spark缓存级别在spark中，如果一个rdd或者Dataset被多次复用，最好是对此做缓存操作，以避免程序多次进行重复的计算。Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。缓存的使用：val dataset = spark.read.parquet(file)
dataset.cache()
或者：dat
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2023-07-28 13:05:48
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SparkCore之RDD的持久化持久化也是作为Spark程序的一个重要的优化手段Spark的最重要的功能特性之一就是持久化（persisting or caching），当你持久化一个RDD，每个节点都会存储RDD的任何分区在内存中计算的数据并且对这些数据进行reuse重用，这样可以使以后的操作更快，在spark中缓存时用于迭代和交互式使用的关键工具。持久化的方式spark的持久化的方式有2种：
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2023-08-04 20:12:19
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# Spark默认存储级别的实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现Spark默认存储级别。下面是一个简单的步骤表格，展示了整个流程：
| 步骤 | 代码 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 步骤1 | `val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark Default Storage Level")
原创
2024-01-14 04:25:41
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### Spark RDD存储级别详解
在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种抽象的数据结构，它可以在集群上并行进行处理。在Spark中，RDD的存储级别决定了RDD的数据如何存储在内存或磁盘中，从而影响了Spark作业的性能和可靠性。
### RDD存储级别种类
Spark提供了多种不同的RDD存储级别，可以根据实际需求选择合适的存储级别：
- **MEMORY_ONLY**:
原创
2024-04-06 03:25:41
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根据编写Spark任务的代码来看，很直观的感觉是RDD就是一个只读的数据，例如 rdd.foreach(println)。 但是不是， RDD其实不存储真是的数据，只存储数据的获取的方法，以及分区的方法，还有就是数据的类型。 百闻不如一见， 下面看看RDD的源码： 通过RDD的这两个抽象方法，我们可以看出 ：其实是不存储真实数据的，存储的的只是 真实数据的分区信息getPartitions，还有就
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2024-03-11 17:37:29
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