一、Spark中的缓存机制： 　　避免spark每次都重算RDD以及它的所有依赖，cache()、persist()、 checkpoint()。 1、cache()：会被重复使用，但是不能太大的RDD，将其cache（）到内存当中，catch（）属于 memory only 。cache ...

预期成果 1.1 当前问题 当前以图搜图应用存在的问题： 当前使用spark RDD方案无法达到数据实时加载（每10分钟加载一次，虽然可配，但太短可能会有问题） Spark RDD内存会被分为两部分，一部分用来缓存数据一部分用来计算，Spark默认配置只有差不多50%的内存用于 ...

一、应用执行机制 一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。 在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。 1、应用执行过程中的基本组件和形态 Driver： 运行在客户端或者集群中，执行Application ...

引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择 ...

缓存 缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache） 缓存工作的原则，就是 “引用的局部性”，这可以分为时间局部性和空间局部性。 CPU 缓存、网络缓存、磁盘缓存、数据缓存、WEB缓存等。 web 应用缓存场景 访问一个地址 从浏览器缓存 路由缓存 DNS缓存 递归搜索 ...

引入： 在IOS应用程序开发中，为了减少与服务端的交互次数，加快用户的响应速度，一般都会在IOS设备中加一个缓存的机制。下面将介绍如何在IOS设备中进行缓存 ...

总共有6种，因此persist()相比cache()在缓存形式上更为丰富，不仅支持内存的方式，还支持内存和 ...

本文主要简述spark checkpoint机制，快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章。 1、Spark core的checkpoint 1）为什么checkpoint？ 分布式计算中难免因为网络，存储等原因出现计算失败的情况，RDD中的lineage ...