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RDD(八)——缓存与检查点

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中. 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的计算结果将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用. 示例如下: def main(args: Array[String]): Unit = { val sc: SparkContext = new SparkContext(new SparkConf(). setM…

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…

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

4.      RDD的依赖关系 6.1      RDD的依赖 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 6.2      窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女.窄依赖不会产生shuffle,比如说:flatMap/map/filter.... 6.3      宽依赖 宽依赖指的是多个子RDD的Pa…

RDD的缓存

RDD的缓存/持久化 缓存解决的问题 缓存解决什么问题?-解决的是热点数据频繁访问的效率问题 在Spark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. import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark…

Redis系列(八)--缓存穿透、雪崩、更新策略

1.缓存更新策略 1.LRU/LFU/FIFO算法剔除:例如maxmemory-policy 2.超时剔除,过期时间expire,对于一些用户可以容忍延时更新的数据,例如文章简介内容改了几个字 3.主动更新:代码控制生命周期,对于一些必须实时更新的数据,例如金额 策略 一致性 维护成本 LRU/LFU/FIFO算法剔除 最差 低 超时剔除 较差 低 主动更新 强 高 2.缓存粒度问题 1.通用性:全量属性最好 2.占用空间:部分属性最好 3.代码维护:表面上看全量属性最好 大部分应用来说都是缓存…

关于redis的几件小事(八)缓存与数据库双写时的数据一致性

1.Cache aside pattern 这是最经典的 缓存+数据库 读写模式,操作如下: ①读的时候,先读缓存,缓存没有就读数据库,然后将取出的数据放到缓存,同时返回请求响应. ②更新的时候,先删除缓存,然后更新数据库. 2.为什么是删除缓存,而不是更新缓存呢? ①因为很多时候,缓存中放的并不是简单的从数据中取出来值,可能要进行一个状态的替换,一些数据的计算,还有可能要进行数据的组合等等. ②二八法则,即20%的数据,占用了80%的访问量,这个更新的数据,可能是冷门数据,好久也访问不了不了一…

HTML5入门八---缓存控件元素的值

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>第三个页面</title> <style> textarea:required{ background-color: lightyellow; } body{ font-family: "微软雅黑"; max-width: :600px; padding: 0px…

Spark RDD详解 | RDD特性、lineage、缓存、checkpoint、依赖关系

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的.不可变.可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集. RDD是一个很抽象的概念,不易于理解,但是要想学好Spark,必须要掌握RDD,熟悉它的编程模型,这是学习Spark其他组件的基础.笔者在这里从名字和几个重要的概念给大家一一解读: Resilient(弹性的) 提到大数据必提分布式,而在大规模的分布式集群中,任何一台服务器随时都有可能出现故障,如果一个task…

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…

RDD缓存

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…