原文:RDD中cache和persist的區別

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:

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sparkcachepersist區別

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 ...

Mon Mar 18 17:27:00 CST 2019 0 1178
Sparkcachepersist區別

cachepersist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。 cachepersist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 ...

Mon Feb 20 04:28:00 CST 2017 0 4825
RDDcache 與 checkpoint 的區別

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 ...

Fri Dec 07 19:05:00 CST 2018 1 570
[Spark][pyspark]cache persist checkpoint 對RDD與DataFrame的使用記錄

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 ...

Thu Oct 14 03:51:00 CST 2021 0 916
Spark RDD、DF、DS的區別與聯系

RDD.DataFrame.DataSet的區別和聯系 共性: 1)都是spark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 ...

Thu Aug 20 18:53:00 CST 2020 0 1225
sparkSQLRDD——DataFrame——DataSet的區別

sparkRDD、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 ...

Wed Aug 09 07:02:00 CST 2017 0 1353
Linuxcache和buff的區別

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 ...

Thu Nov 07 05:38:00 CST 2019 0 806
 
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