RDD缓存

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RDD缓存学习

首先实现rdd缓存准备了500M的数据 10份,每份 100万条,存在hdfs 中通过sc.textFile方法读取 val rdd1 = sc.textFile("hdfs://mini1:9000/spark/input/visitlog").cache 在启动spark集群模式时分配内存2g,第一次分配1g 只缓存了40% 当数据需要的内存大于实际的内存时spark会尽力的缓存然后调用cache方法 rdd1.count 第二次调用rdd的count方法就显示出差距了默认缓…

RDD的缓存 Spark速度非常快的原因之一,就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集.当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用.这使得后续的动作变得更加迅速.RDD相关的持久化和缓存是Spark最重要的特征之一.可以说,缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键. RDD缓存方式 RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,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A…

RDD缓存策略

Spark支持将数据集放置在集群的缓存中,以便于数据重用. Spark缓存策略对应的类: class StorageLevel private( private var useDisk_ : Boolean, private var useMemory_ : Boolean, private var useOffHeap_ : Boolean, private var deserialized_ : Boolean, private var replication_ : Int = 1)} ob…

Spark RDD概念学习系列之RDD的缓存（八）

RDD的缓存 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存.本地文件系统和Tachyon)写入不同的介质. 而检查点不同,它是在计算完成后,重新建立一个Job来计算. 为了避免重复计算,推荐先将RDD缓存,这样就能保证检查点的操作可以快速完成. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RD…

RDD概念、特性、缓存策略与容错

一.RDD概念与特性 1. RDD的概念 RDD(Resilient Distributed Dataset),是指弹性分布式数据集.数据集:Spark中的编程是基于RDD的,将原始数据加载到内存变成RDD,RDD再经过若干次转化,仍为RDD.分布式:读数据一般都是从分布式系统中去读,如hdfs.kafka等,所以原始文件存在磁盘是分布式的,spark加载完数据的RDD也是分布式的,换句话说RDD是抽象的概念,实际数据仍在分布式文件系统中:因为有了RDD,在开发代码过程会非常方便,只需要将原始数…

Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

1:什么是Spark的RDD??? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

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RDD缓存

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sparkRDD：第4节 RDD的依赖关系；第5节 RDD的缓存机制；第6节 DAG的生成

【Spark】RDD的依赖关系和缓存相关知识点

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令

[Spark] Spark的RDD编程