虽然默认情况下 RDD 的内容是临时的，但 Spark 提供了在 RDD 中持久化数据的机制。第一次调用动作并计算出 RDD 内容后，RDD 的内容可以存储在集群的内存或磁盘上。这样下一次需要调用依赖该 RDD 的动作时，就不需要从依赖关系中重新计算 RDD，数据可以从缓存分区中直接返回 ...

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 ...

spark是一款优秀的框架，计算性能相当优异，已经发展成大数据主流计算引擎，在spark开发过程中有很多优化的点。其中去除重复计算是非常重要的。一般操作调用cache/persist,来缓存中间结果，避免重复计算。其中cache是persist的一个特列（cache相当于persist ...

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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 ...

RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性的分布式数据集，又称Spark core，它代表一个只读的、不可变、可分区，里面的元素可分布式并行计算的数据集。 RDD是一个很抽象的概念，不易于理解，但是要想学好Spark，必须要掌握RDD，熟悉它的编程模型，这是学习 ...

一，简介 二，自定义分区规则 　　2.1 普通的分组TopN实现 　　2.2 自定义分区规则TopN实现 三，RDD的缓存 　　3.1 RDD缓存简介 　　3.2 RDD缓存方式 正文 一，简介 　　在之前的文章中，我们知道RDD的有一个特征：就是一组 ...

Spark相对于Hadoop MapReduce有一个很显著的特性就是“迭代计算”（作为一个MapReduce的忠实粉丝，能这样说，大家都懂了吧），这在我们的业务场景里真的是非常有用。 假设我们有一个文本文件“datas”，每一行有三列数据，以“\t”分隔，模拟生成 ...