大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume&...

Spark学习--day04、RDD依赖关系、RDD持久化、RDD分区器、RDD文件读取与保存
RDD依赖关系 查看血缘关系 RDD只支持粗粒度转换,每一个转换操作都是对上游RDD的元素执行函数f得到一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系。 将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算丢失的RDD的...

Spark RDD持久化与缓存:提高性能的关键
在大规模数据处理中,性能是至关重要的。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,但在处理大数据集时,仍然需要优化性能以获得快速的查询和分析结果。在本文中,将探讨Spark中的RDD持久化与缓存,这是提高性能的关键概念。 什么是RDD持久化与缓存? 在Spark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心数据抽象,用于分布式数据处理。RDD的持久化与缓存是一种机制,允许将RDD的数据保留在内...

大数据Spark RDD持久化和Checkpoint
1 缓存函数在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间,如果这些RDD后续还会频繁的被使用到,那么可以将这些RDD进行持久化/缓存,这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了,提高了程序运行的效率。可以将RDD数据直接缓存到内存中,函数声明如下:但是实际项目中,不会直接使用上述的缓存函数,RDD数据量往往很多,内存放不下的。在实际的项目中缓存RDD数据时,往往使用如下函数,依据具体的业务....

如何在使用SparkShell和RDD(新)_EMR on ECS_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)
本文为您介绍如何使用Spark Shell,以及RDD的基础操作。
Spark学习--3、WordCount案例、RDD序列化、RDD依赖关系、RDD持久化(二)
4、RDD持久化4.1 RDD Cache缓存1、RDD Cache缓存(1)RDD通过Cache或者persist方法将前面的计算结果缓存(2)默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。(3)但是并不是这个两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action算子时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。2、创建包名com.zhm.spark.operator.cac....

Spark学习--3、WordCount案例、RDD序列化、RDD依赖关系、RDD持久化(一)
1、WordCount案例实操导入项目依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <versi...

Spark RDD持久化的三种方式
前言在RDD中是不存储数据的,如果一个RDD需要重复使用,只是这个RDD对象是可以重用的,但是数据无法重用,那么需要从头再次执行来获取数据进行计算。Spark为了避免这种重复计算的情况,实现了RDD持久化功能。在Spark中,RDD的持久化算子有三个:cache、persist和checkpoint。缓存缓存:数据保存位置:保存在task所在主机的内存/本地磁盘应用场景:某个RDD在多个job中....
Spark RDD算子进阶(转换算子、行动算子、缓存、持久化)(下)
3. 持久化持久化,也就是将 RDD 的数据缓存到内存中/磁盘中,以后无论对这个RDD做多少次计算,都是直接取这个RDD的持久化的数据,比如从内存中或者磁盘中,直接提取一份数据。可以使用 persist()函数来进行持久化,一般默认的存储空间是在内存中,如果内存不够就会写入磁盘中。persist 持久化分为不同的等级,还可以在存储等级的末尾加上_2用于把持久化的数据存为 2 份,避免数据丢失。下....

Spark RDD算子进阶(转换算子、行动算子、缓存、持久化)(中)
请看下面的例子(根据相同键,计算其所有值的平均值):val cbRDD = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 2), ("b", 5)))val result = cbRDD.combineByKey( // 分区内遇到新的键时,创建一个(累加值,出现次数)的键值对 (v) => (v, 1), // 分区内遇到已....

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