Spark cache的用法及其误区:一、Cache的用法注意点： （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
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2024-09-26 20:12:44
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1 persist 和 unpersistcache() 调用 persist()，且默认存储级别是 MEMORY_ONLY。 persist() 用来设置RDD的存储级别是否进行序列化和磁盘写入，需要充分考虑所分配到的内存资源和可接受的计算时间长短,序列化会减少内存占用，但是反序列化会延长时间,磁盘写入会延长时间，但是会减少内存占用,也许能提高计算速度。此外要认识到:cache 的 RDD 会一
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2023-10-31 21:50:58
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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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（1）Rdd持久化 当调用RDD的persist()或者cache()方法时，这个RDD的分区会被存储到缓存区中，Spark会根据spark.storage.memoryFraction 限制用来缓存的内存占整个JVM堆空间的比例大小，如果超出限制，旧的分区数据会被移出内存。 Spark默认的 cache() 操作会以MEMORY_ONLY 的存储等级持久化数据，
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2023-10-14 02:59:48
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一、持久化cache()与persist() 根据spark官方文档，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
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2023-09-19 12:44:46
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数据倾斜一、概述：有时，我们会遇到数据倾斜，在遇到数据倾斜的时候Spark作业的性能会比期望差很多，这时，我们就需要对数据倾斜进行调优，以保证Spark作业的性能。二、数据倾斜发生时的现象：1.绝大多数Task执行得非常快，但个别Task执行会极慢。
2.本来能够正常执行的Spark作业，某天突然爆出OOM（内存溢出）异常，又不是业务代码造成。三、数据倾斜发生的原理：在进行shuffle时，必须将
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2024-09-20 19:00:59
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# Spark RDD不使用缓存的性能分析
Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，它具有快速、易用和强大等优点。在Spark中，弹性分布式数据集（RDD）是最基本的数据结构，它能提供强大的数据处理能力。虽然Spark能够非常高效地处理大量数据，但如何使用RDD进行高效计算仍然是每个开发者需面临的挑战之一。本文将探讨不使用缓存的RDD的性能表现，并提供相关的代码示例。
## R
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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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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RDD的缓存机制RDD通过cache方法或者persist方法可以将前面的计算结果缓存，但并不是立即缓存，而是在接下来调用Action类的算子的时候，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面使用。它既不是transformation也不是action类的算子。注意：缓存结束后，不会产生新的RDD缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢
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2023-09-17 10:35:51
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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
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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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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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Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块； Spark的内存可以大体归为两类：execution和storage，前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需内存，后者包括cache和节点间数据传输所需内存；在Spark 1.5和之前版本里，两者是静态配置的，不支持借用，s
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2023-07-29 20:40:38
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RDD的缓存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构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。RDD缓存方式RDD通过persist方法或
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2023-10-15 07:41:16
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# Spark中的缓存
## 简介
在Spark中，缓存是一种将数据存储在内存中的技术，可以加速数据处理和计算。当我们需要重复使用一组数据时，可以将其缓存到内存中，以便下次使用时不需要重新计算或从磁盘中读取数据。
在本文中，我将向你介绍如何在Spark中使用缓存。首先，我将展示整个流程的步骤，然后逐步解释每个步骤的具体操作和代码。
## 缓存流程概述
下表展示了在Spark中使用缓存的基本流
原创
2023-09-17 11:28:21
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《Spark快速大数据分析》8.4.2 关键性能考量 内存管理内存对Spark来说哟几个不同的用途，理解并调优Spark的内存使用方法可以帮助优化Spark应用。在各个执行器进程中，内存有一下所列集中用途。RDD存储当调用RDD的persist()或cache()方法时，这个RDD的分区会被存储到缓存区中。Spark会根据spark.stroage.memoryF
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2023-08-27 23:44:38
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