概述 相比Hadoop MapReduce來說,Spark計算具有巨大的性能優勢,其中很大一部分原因是Spark對於內存的充分利用,以及提供的緩存機制。 RDD持久化(緩存) 持久化在早期被稱作緩存(cache),但緩存一般指將內容放在內存中。雖然持久化操作在絕大部分情況下都是 ...
Spark支持將數據集放置在集群的緩存中,以便於數據重用。 Spark緩存策略對應的類: class StorageLevel private private var useDisk : Boolean, private var useMemory : Boolean, private var useOffHeap : Boolean, private var deserialized : Boo ...
2014-06-21 15:23 0 3157 推薦指數:
概述 相比Hadoop MapReduce來說,Spark計算具有巨大的性能優勢,其中很大一部分原因是Spark對於內存的充分利用,以及提供的緩存機制。 RDD持久化(緩存) 持久化在早期被稱作緩存(cache),但緩存一般指將內容放在內存中。雖然持久化操作在絕大部分情況下都是 ...
轉載:https://juejin.im/post/5af5b2c36fb9a07ac65318bd 緩存是現在系統中必不可少的模塊,並且已經成為了高並發高性能架構的一個關鍵組件。這篇博客我們來分析一下使用緩存的正確姿勢。 緩存能解決的問題 提升性能 絕大多數情況下,select ...
RDD(Resilient Distributed Datasets)彈性的分布式數據集,又稱Spark core,它代表一個只讀的、不可變、可分區,里面的元素可分布式並行計算的數據集。 RDD是一個很抽象的概念,不易於理解,但是要想學好Spark,必須要掌握RDD,熟悉它的編程模型,這是學習 ...
我們都知道,提高系統性能的最簡單也最流行的方法之一其實就是使用緩存。我們引入緩存,相當於對數據進行了復制。每當系統數據更新時,保持緩存和數據源(如 MySQL 數據庫)同步至關重要,當然,這也取決於系統本身的要求,看系統是否允許一定的數據延遲。最常見的幾種緩存策略、它們的優缺點以及使用 ...
高並發請求的緩存設計策略 https://www.cnblogs.com/bethunebtj/p/9159914.html 前幾天,我司出了個簍子。當時正值某喜聞樂見的關鍵比賽結束,一堆人打開我司app准備看點東西,結果從來沒有感受到過這么多關注量的該功能瞬間幸福到眩暈,觸發了熔斷 ...
Redis緩存淘汰策略 當 redis 內存超出物理內存限制時,內存的數據會開始和磁盤產品頻繁的交換(swap)。這種機制因為涉及到 IO 操作,所以會讓 redis 的性能急劇下降。redis 訪問量本來就十分頻繁,存取效率大幅度降低是很致命的。 在生產環境中我們是不允許 redis 出現 ...
1、圖解緩存 示例: 200 (from disk cache): 200 (from memory cache) MemoryCache顧名思義,就是將資源緩存到內存中,等待下次訪問時不需要重新下載資源,而直接從內存中獲取 ...
常用策略有“求留余數法”和“一致性HASH算法” redis存儲的是key,value鍵值對 一、求留余數法 使用HASH表數據長度對HASHCODE求余數,余數作為索引,使用該余數,直接設置或訪問緩存。 計算key的HashCode 缺點:增加服務器,由於除數不一樣了,之前緩存 ...