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[Spark]Spark RDD 指南五 持久化

1. 概述 Spark中最重要的功能之一是操作时在内存中持久化(缓存)数据集(persisting (or caching) a dataset in memory across operations)。当我们让Spark持久化存储一个RDD时,每个节点都会将其计算的任何分区存储在内存中,并将其重用于该数据集(或从其派生的数据集)的其他行动操作(each node stores any partitions of it that it computes in memory and reuses them in other actions on that dataset (or datasets derived from it))。这样可以使以后的动作操作执行的更快(通常超过10倍)。 缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具。 可以使用RDD上的persist()或cache()方法来标记要持久化的RDD(执行persist和cache方法不会持久化RDD)。 当RDD第一次在动作操作中计算时,它将持久化(缓存)到节点的内存中。Spark的缓存是可容错的 - 如果RDD的任何分区丢失,它...

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史上最全“大数据”学习资源整理 2016-05-17Hadoop技术博文 当前,整个互联网正在从IT时代向DT时代演进,大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需的新的技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。 为了帮助大家更好深入了解大数据,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Big Data资源,供大家参考。本资源类型主要包括:大数据框架、论文等实用资源集合。\ 资源列表: 关系数据库管理系统(RDBMS) MySQL:世界最流行的开源数据库; PostgreSQL:世界最先进的开

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