摘要: 1.spark 提供的持久化方法 2.Spark的持久化级别 3.如何选择一种最合适的持久化策略 内容: 1.spark 提供的持久化方法 如果要对一个RDD进行持久化,只要对这个RDD调用cache()和persist()即可.在第二次计算RDD是就不用再重新计算了,从而提高spark作业效率对于persist()方法而言,我们可以根据不同的业务场景选择不同的持久化级别. 2.Spark的持久化级别 持久化级别 含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据保…

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…

Spark RDD 是惰性求值的. 如果简单地对RDD 调用行动操作,Spark 每次都会重算RDD 以及它的所有依赖.这在迭代算法中消耗格外大. 换句话来说就是 当DAG图遇到转化操作的时候是不求值的. 只有当遇到行动操作的时候才会求值,但是每次求值都是从头到尾来求的. 并不会从上一个行动操作为起点来计算.这样一来迭代计算就会重复计算好多数值. 我们可以通过持久化(缓存)机制避免这种重复计算的开销. 使用persist()方法对一个RDD标记为持久化. 之所以说“标记为持久化”,是因为出现pe…

以上说明出自林大贵老师关于Hadoop.spark书籍,如有兴趣请自行搜索购买! 这是我的GitHub分享的一些笔记:https://github.com/mahailuo/pyspark_notes…

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.cache和persisit的对比 -rw-r--r--@ 1 hadoop staff 68M 5 17 07:04 access.log    cache/persitence是 lazy的,延迟加载 unpersitence是立即执行的 @DeveloperApi class StorageLevel private( private var _useDisk: Boolean, private var _useMemory: Boolean, private var _useO…

摘要: 1.spark_core 2.spark_sql 3.spark_ml 内容: 1.spark_core 原理篇: Spark RDD 核心总结 RangePartitioner 实现简记 Spark核心作业调度和任务调度之DAGScheduler源码 Spark 运行架构核心总结 Spark DAGSheduler生成Stage过程分析实验 Spark join 源码跟读记录 图解spark的RDD编程模型 (收藏用) 实战篇: Spark算子选择策略 Spark的持久化简记 Spar…

[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…

spark持久化:cache .persist.checkpoint 一.cache持久化 cache实际上是persist的一种简化方式,是一种懒执行的,执行action类算子才会触发,cahce后返回值要赋值给一个变量,下一个job直接基于变量进行操作. cache操作: public class Persist_Cache { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf() .setMast…

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…