《Spark与Hadoop大数据分析》——3.5 持久化与缓存
3.5 持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示： 上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于：cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别，而 persist 可以根据需要选择不同的存储级别，如下表所示。当第一次使用动作来进行计算时，它将保.....
《Spark与Hadoop大数据分析》一一3.5 持久化与缓存
本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，第3.5节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5 持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示： 上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ON....
《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一3.7 缓存
本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第3章，第3.7节，作者[美] 穆罕默德·古勒（Mohammed Guller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7 缓存 除了将数据驻留在内存中以外，缓存在RDD中也扮演了另外一个重要的角色。就像之前所说的，创建RDD有两种方式，从存储系统中读取数据或者应用其他现存RDD...
Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第十四节 Spark Streaming 缓存、Checkpoint机制
作者：周志湖 微信号：zhouzhihubeyond 主要内容 本节内容基于官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Stream 缓存 Checkpoint 案例 1. Spark Stream 缓存 通过前面一系列的课程介绍，我们知道DStream是由一系列...
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