【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过persist方法或cache方法可以将计算结果的缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD才会被缓存在计算节点的内存中并供后面重用。下面是persist方法或cache方法的函数定义： def persist(): this...
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 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...
SPARK中InMemoryFileIndex文件缓存导致的REFRESH TABLE tableName问题
背景在spark中，有时候会报出running ‘REFRESH TABLE tableName’ command in SQL or by recreating the Dataset/DataFrame involved.的错误，这种错误的原因有一种隐形的原因，那就是InMemoryFileIndex会缓存需要scan的文件在内存中，分析在scan file的过程中，最主要涉及的是Catal....
Spark 缓存和检查点机制
Spark 缓存和检查点是提高 Spark 性能的两个重要机制。 Spark 缓存机制 Spark 支持将RDD数据缓存在内存中，在后续的操作中直接使用缓存中的数据，避免了重复计算和频繁读写磁盘的开销。Spark 缓存机制主要包括以下几种方法： persist() 和 cache()：手动对RDD进行缓存，在RDD被标记后&#...
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....
Spark RDD算子进阶（转换算子、行动算子、缓存、持久化）（上）
0x00 教程内容转换算子与行动算子的进阶操作RDD的缓存与持久化0x01 进阶算子操作1. 创建RDDval rdd = sc.parallelize(List((1,1),(2,1),(3,1),(3,4)))2. 转换算子【1】reduceByKey(func)含义：合并具有相同键的值。rdd.reduceByKey((x,y) => x+y).collect()代码解释：具有相同键....
7月31日Spark钉钉群直播【Apache Spark 在存储计算分离趋势下的数据缓存】
直播间直达链接：（回看链接） 时间 7月31日19:00 主讲人： 辰山，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级开发工程师，目前从事大数据存储方面的开发和优化工作 简介： 在数据上云的大背景下，存储计算分离逐渐成为了大数据处理的一大趋势，计算引擎需要通过网络读写远端的数据，很多情况下 IO 成为了整个计算任务的瓶颈，因而数据缓存成为此类场景下的一个重要的优化手段。本次分享将介绍 Spark 在数据....
spark-submit --files hdfs：//文件在驱动程序的/ tmp中缓存
我正在运行这样的spark-submit：spark-submit --deploy-mode client --master yarn --conf spark.files.overwrite=true --conf spark.local.dir='/my/other/tmp/with/more/space' --c...
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