在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系統的學習之后發現還有一個與cache功能類似看起來冗余的persist 點進去一探究竟之后發現cache()是persist()的特例,persist可以指定一個StorageLevel。StorageLevel的列表 ...
通過觀察RDD.scala源代碼即可知道cache和persist的區別: def persist newLevel: StorageLevel : this.type if storageLevel StorageLevel.NONE amp amp newLevel storageLevel throw new UnsupportedOperationException Cannot chan ...
2014-06-21 15:39 1 3752 推薦指數:
在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系統的學習之后發現還有一個與cache功能類似看起來冗余的persist 點進去一探究竟之后發現cache()是persist()的特例,persist可以指定一個StorageLevel。StorageLevel的列表 ...
cache和persist都是用於將一個RDD進行緩存的,這樣在之后使用的過程中就不需要重新計算了,可以大大節省程序運行時間。 cache和persist的區別 基於Spark 1.6.1 的源碼,可以看到 說明是cache()調用了persist(), 想要知道二者 ...
問題:cache 與 checkpoint 的區別? 關於這個問題,Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint. Cache materializes the RDD ...
結論 cache操作通過調用persist實現,默認將數據持久化至內存(RDD)內存和硬盤(DataFrame),效率較高,存在內存溢出等潛在風險。 persist操作可通過參數調節持久化地址,內存,硬盤,堆外內存,是否序列化,存儲副本數,存儲文件為臨時文件,作業完成后數據文件自動刪除 ...
RDD.DataFrame.DataSet的區別和聯系 共性: 1)都是spark中得彈性分布式數據集,輕量級 2)都是惰性機制,延遲計算 3)根據內存情況,自動緩存,加快計算速度 4)都有partition分區概念 5)眾多相同得算子:map flatmap 等等 區別 ...
spark中RDD、DataFrame、DataSet都是spark的數據集合抽象,RDD針對的是一個個對象,但是DF與DS中針對的是一個個Row RDD 優點: 編譯時類型安全 編譯時就能檢查出類型錯誤 面向對象的編程風格 直接通過類名點的方式來操作數據 缺點: 序列化 ...
文章目錄 前言 RDD、DataFrame和DataSet的定義 RDD、DataFrame和DataSet的比較 Spark版本 數據表示形式 ...
兩者都是:緩沖區 cache是存在於cpu和內存之間的緩沖區,存放的是從disk上讀取到的數據 buff是用於存放要輸出到塊存儲的數據 清除緩沖的方法 [root@DD-Server-9F ~]# echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches ...