在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist 点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例,persist可以指定一个StorageLevel。StorageLevel的列表 ...
通过观察RDD.scala源代码即可知道cache和persist的区别: def persist newLevel: StorageLevel : this.type if storageLevel StorageLevel.NONE amp amp newLevel storageLevel throw new UnsupportedOperationException Cannot chan ...
2014-06-21 15:39 1 3752 推荐指数:
在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist 点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例,persist可以指定一个StorageLevel。StorageLevel的列表 ...
cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间。 cache和persist的区别 基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者 ...
问题:cache 与 checkpoint 的区别? 关于这个问题,Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint. Cache materializes the RDD ...
结论 cache操作通过调用persist实现,默认将数据持久化至内存(RDD)内存和硬盘(DataFrame),效率较高,存在内存溢出等潜在风险。 persist操作可通过参数调节持久化地址,内存,硬盘,堆外内存,是否序列化,存储副本数,存储文件为临时文件,作业完成后数据文件自动删除 ...
RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1)都是spark中得弹性分布式数据集,轻量级 2)都是惰性机制,延迟计算 3)根据内存情况,自动缓存,加快计算速度 4)都有partition分区概念 5)众多相同得算子:map flatmap 等等 区别 ...
spark中RDD、DataFrame、DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化 ...
文章目录 前言 RDD、DataFrame和DataSet的定义 RDD、DataFrame和DataSet的比较 Spark版本 数据表示形式 ...
两者都是:缓冲区 cache是存在于cpu和内存之间的缓冲区,存放的是从disk上读取到的数据 buff是用于存放要输出到块存储的数据 清除缓冲的方法 [root@DD-Server-9F ~]# echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches ...