Spark cache、checkpoint機制筆記
Spark學習筆記總結 03. Spark cache和checkpoint機制 1. RDD cache緩存 當持久化某個RDD后，每一個節點都將把計算的分片結果保存在內存中，並在對此RDD或衍生出的RDD進行的其他動作中重用（不需要重新計算）。這使得后續的動作變得更加迅速。RDD相關 ...
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[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 ...
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Spark數據存儲和分區操作
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spark checkpoint詳解
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