# Spark 缓存策略实现指南
## 概述
在处理大规模数据集时，Spark 提供了缓存策略来提高性能。缓存策略可以将数据集保留在内存中，以便在后续的操作中快速访问，而不需要重新计算。本文将指导你如何实现 Spark 缓存策略。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 缓存策略的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建 SparkSes
原创
2023-12-01 08:31:52
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Spark中缓存和检查点的区别???一、缓存 cache和persist是RDD的两个API，cache底层调用的就是persist，区别在于cache不能指定缓存方式，只能缓存在内存中，但是persist可以指定缓存方式，比如：缓存在内存中、内存和磁盘并序列化等。同时不会切断RDD的血缘关系，当Executor发生宕机时，会重新根据依赖关系读取数据。二、checkpoint 本质上是将RDD（数
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2023-08-21 15:27:04
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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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1. Cache Aside（旁路策略） 正确姿势如下步骤读取数据流程 从缓存中读取数据；如果缓存命中，则直接返回数据；如果缓存不命中，则从数据库中查询数据；查询到数据后，将数据写入到缓存中，并且返回给用户。更新数据流程 更新数据库中的记录；删除缓存记录。下面是一些可能出现的一些一致性问题： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，删除缓存（此问题出现概率很低，因为缓存
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2021-04-21 10:22:58
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缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。
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2022-05-30 17:43:06
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/// /// 加入当前对象到缓存中 /// /// 对象的键值 /// 缓存的对象 public virtual void AddObjectWith(string objId, object o) { if (objId == null || objId...
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2018-10-31 20:06:00
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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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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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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
88阅读
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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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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# 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
44阅读
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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目录LRU缓存替换策略核心思想不适用场景算法基本实现算法优化进一步优化BenchmarkLRU缓存替换策略缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。这样的策略被称为缓存替换策
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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缓存用于缓解后端db的压力，策略指的是更新缓存以及db的方式。主要可以分为两个大类：调用方主动更新缓存以及db：这种是最最常见也是最最容易想到的方式。即调用端需要同时维护db和缓存的调用，调用端逻辑比较复杂。读取：先读缓存，缓存未命中读取db然后回写缓存；写入：同时写入，有很多种。分类标准：db和缓存的先后；缓存失效还是更新。其实，对写入而言，不论使用什么方式，都会有一些问题存在，因为无法保证db
原创
2022-11-11 12:15:22
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