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Spark 持久化(cache和persist的区别)

版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80742498 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/06/03/sparkCacheAndPersist/ 1、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 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算,并缓存在节点的内存中。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...

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