Spark2 Dataset持久化存儲級別StorageLevel
import org.apache.spark.storage.StorageLevel // 數據持久緩存到內存中//data.cache()data.persist() // 設置緩存級別data.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) // 清除緩存 ...
原文：Spark的存儲級別
存儲模塊 存儲級別 意義 NONE 不會保存任何的數據 DISK ONLY 直接將RDD的Partition保存在該節點的Disk上 MEMORY ONLY 將RDD的Partition對應的原生的java object對象保存在JVM中。如果RDD太大，導致部分Partition無法保存在內存中的話，那么這些Partition將不會被緩存，在需要的時候，會被重新計算。這是默認的存儲級別。 MEM ...
2020-02-03 15:38 0 1479 推薦指數：
相關推薦
Spark設置日志級別
默認是INFO級別，輸出內容太多，影響真正輸出結果的查找，需要修改成 WARN 或 ERROR 級別 1 spark根目錄conf/log4j.properties.template拷貝到工程的resources目錄下，並改名成 log4j.properties 2 修改 ...
Spark:控制日志輸出級別
Spark:控制日志輸出級別 終端修改 在pySpark終端可使用下面命令來改變日志級別 sc.setLogLevel("WARN") # 或者INFO等 修改日志設置文件 ** 通過調整日志的級別來控制輸出的信息量.減少Spark Shell使用過程中在終端顯示的日志 ...
Spark存儲體系
作為分布式應用，Spark的數據存儲在不同機器上。這就涉及到數據的傳輸，元數據的管理等內容。而且由於Spark可以利用內存和磁盤作為存儲介質，這還涉及到了內存和磁盤的數據管理。 Spark存儲體系架構 Spark存儲（主要由BlockManager來完成）主要完成了寫入數據塊，如果需要備份 ...
Spark存儲介紹
記錄一下Spark的存儲相關內容 @ 目錄 整體架構 存儲相關類 應用啟動時 增刪改后更新元數據 獲取數據存放位置 數據塊的刪除 RDD存儲調用 數據讀取 數據寫入 cache & ...
Apache Spark技術實戰之9 -- 日志級別修改
摘要 在學習使用Spark的過程中，總是想對內部運行過程作深入的了解，其中DEBUG和TRACE級別的日志可以為我們提供詳細和有用的信息，那么如何進行合理設置呢，不復雜但也絕不是將一個INFO換為TRACE那么簡單。 主要問題 調整Spark日志級別的配置文件是$SPARK ...
spark調整日志顯示級別
摘要 在學習使用Spark的過程中，總是想對內部運行過程作深入的了解，其中DEBUG和TRACE級別的日志可以為我們提供詳細和有用的信息，那么如何進行合理設置呢，不復雜但也絕不是將一個INFO換為TRACE那么簡單。 主要問題 調整Spark日志級別的配置文件是$SPARK ...
spark腳本日志輸出級別設置
import org.apache.log4j.{ Level, Logger } Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN ...