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 and keeps it in memory and or disk 其实只有 memory . But th ...
2018-12-07 11:05 1 570 推荐指数：
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 ...
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 & ...
Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用（不需要重新计算）。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关 ...
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 ...
了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不 ...
Ⅰ、Checkpoint 1.1 checkpoint的作用 缩短数据库的恢复时间 缓冲池不够用时,将脏页刷到磁盘 重做日志不可用时,刷新脏页 1.2 展开分析 page被缓存在bp中,page在bp中和disk中不是时刻保持一致的(page修改一下就刷一次盘是不现实 ...
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