（1）进入spark ./bin/spark-shell （2）创建RDD val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,8)) 或者 val rdd1=sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,8 ...

Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复 ...

一、RDD持久化 1、不使用RDD持久化的问题 2、RDD持久化原理 3、RDD持久化 4、RDD持久化策略 5、如何选择RDD持久化策略？ 默认情况下，性能最高的当 ...

1、rdd持久化 2、广播 3、累加器 1、rdd持久化 　　通过spark-shell，可以快速的验证我们的想法和操作！ 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0 ...

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话 ...

1.在生产环境下，如何处理配置文件 && 表的数据处理 配置文件，或者配置表，一般是放在在线db，比如mysql等关系型数据库，或者后台rd直接丢给你一份文件，数据量比起整个离线数据 ...

原文：https://developer.aliyun.com/ask/256229?spm=a2c6h.13066369.0.0.ea2f1aaaUQNrhg spark所有复杂一点的算法都会有persist身影,spark默认数据放在内存，spark很多内容都是放在内存的，非常适合高速迭代 ...

spark持久化：cache 、persist、checkpoint 一、cache持久化 cache实际上是persist的一种简化方式，是一种懒执行的，执行action类算子才会触发，cahce后返回值要赋值给一个变量，下一个job直接基于变量进行操作。 cache操作 ...