为了避免多次计算同一个RDD(如上面的同一result RDD就调用了两次Action操作),可以让Spark对数据进行持久化.当我们让Spark持久化存储一个RDD时,计算出RDD的节点会分别保存它们所求出的分区数据.如果一个有持久化数据的节点发生故障,Spark会在需要用到缓存的数据时重算丢失的数据分区. Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用…

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s…

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭…

[场景] Spark对RDD执行一系列算子操作时,都会重新从头到尾计算一遍.如果中间结果RDD后续需要被被调用多次,可以显式调用 cache()和 persist(),以告知 Spark,临时保存之前的计算结果,这样后续多个RDD使用时,就不用重新计算该临时结果了,从而节约计算资源. 要注意cache和persist是惰性的,需要action算子来触发. [Spark的持久化级别] [选择一种最合适的持久化策略] 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是内存必须足够足够大,可…

未使用rdd持久化 使用后 通过对比可以发现,未使用RDD持久化时,第一次计算比使用RDD持久化要快,但之后的计算显然要慢的多,差不多10倍的样子 代码 public class PersistRDD { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("persistrdd"); private static JavaSparkContext jsc = n…

一.RDD持久化 1.不使用RDD持久化的问题 2.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对 该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不 需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程…

Spark练习之创建RDD(集合.本地文件) 一.创建RDD 二.并行化集合创建RDD 2.1 Java并行创建RDD--计算1-10的累加和 2.2 Scala并行创建RDD--计算1-10的累加和 三.使用本地文件和HDFS创建RDD 3.1 Java---使用本地文件创建RDD 3.2 Scala---使用本地文件创建RDD 四.RDD持久化原理 五.不使用RDD持久化的问题的原理 六.RDD持久化工作的原理 七.RDD持久化策略 八.如何选择RDD持久化策略 一.创建RDD 二.并行化集…

Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作(operations)持久化(或者缓存)一个集合到内存中.当你持久化一个RDD的时候,每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中,并且这些数据可以被这个集合(以及这个集合衍生的其他集合)的动作(action)重复利用.这个能力使后续的动作速度更快(通常快10倍以上).对应迭代算法和快速的交互使用来说,缓存是一个关键的工具. 你能通过persist()或者cache()方法持久化一个rdd.首先,在action中计算得到rdd:然后,将其保存在…

在spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化数据集.当你持久化一个RDD的时候,每个节点都存放了一个它在内存中计算的一个分区,并在该数据集的其他操作中进行重用,持久化一个RDD的时候,节点上的每个分区都会保存到内存中,这使得将来的action更加的快. 缓存技术是迭代算法和交互式查询的重要工具 可以使用persist()和cache()方法进行rdd的持久化,persist()是持久化到磁盘,而cache()是缓存到内存 action第一次计算的时候才会发生persist() spark…

如果一个RDD在两个地方用到,就持久化他.不然第二次用到他时,会再次计算. 直接调用cache()或者presist()方法对指定的RDD进行缓存(持久化)操作,同时在方法中指定缓存的策略. 原文:https://www.jianshu.com/p/9555644ccc0f…