val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
  val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
  val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
  val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

加粗“_2”表示持久化存储份数为两份

StorageLevel有五个属性分别是:

private var _useDisk: Boolean, //useDisk_是否使用磁盘
    private var _useMemory: Boolean, //useMemory_是否使用内存
    private var _useOffHeap: Boolean, //useOffHeap_是否使用堆外内存如:Tachyon,
    private var _deserialized: Boolean,//deserialized_是否进行反序列化
    private var _replication: Int = 1) //replication_备份数目。

可以通过序列化减少内存占用量,但会降低效率

StorageLevel的更多相关文章

  1. Spark2 Dataset持久化存储级别StorageLevel

    import org.apache.spark.storage.StorageLevel // 数据持久缓存到内存中//data.cache()data.persist() // 设置缓存级别data ...

  2. RDD的Cache、Persist、Checkpoint的区别和StorageLevel存储级别划分

    为了增强容错性和高可用,避免上游RDD被重复计算的大量时间开销,Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制,主要有三个概念:Cache.Persist.Checkout. 1.存储级别 ...

  3. Spark踩坑记——Spark Streaming+Kafka

    [TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark strea ...

  4. Spark RDD 核心总结

    摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) ...

  5. Spark Streaming+Kafka

    Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端, ...

  6. Spark 运行架构核心总结

    摘要: 1.基本术语 2.运行架构 2.1基本架构 2.2运行流程  2.3相关的UML类图  2.4调度模块: 2.4.1作业调度简介 2.4.2任务调度简介 3.运行模式 3.1 standalo ...

  7. Spark官方文档 - 中文翻译

    Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linki ...

  8. MlLib--逻辑回归笔记

    批量梯度下降的逻辑回归可以参考这篇文章:http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 看了一些Scala语法后,打算看看MlLib的机器学习算 ...

  9. Spark&Hive:如何使用scala开发spark访问hive作业,如何使用yarn resourcemanager。

    背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.m ...

随机推荐

  1. Mysql 性能优化5【重要】数据库结构优化

    数据库设计的步骤 我们大多使用mysql 设计三范式 设置时区  

  2. SpringMVC拦截器配置

    1.首先在springmvc.xml中添加配置 <mvc:interceptors> <mvc:interceptor> <mvc:mapping path=" ...

  3. 《Java并发编程实战》笔记-Happens-Before规则

    Happens-Before规则 程序顺序规则.如果程序中操作A在操作B之前,那么在线程中A操作将在B操作之前执行. 监视器锁规则.在监视器锁上的解锁操作必须在同一个监视器锁上的加锁操作之前执行. v ...

  4. spring4.0之六:Generic Qualifier(泛型限定)

    Spring 4.0已经发布RELEASE版本,不仅支持Java8,而且向下兼容到JavaSE6/JavaEE6,并移出了相关废弃类,新添加如Java8的支持.Groovy式Bean定义DSL.对核心 ...

  5. Java学习——读写txt文件

    package HHH; import java.io.*; import static java.lang.System.out; public class OpenFile { public st ...

  6. 基于folly的AtomicIntrusiveLinkedList无锁队列进行简单封装的多生产多消费模型

    1.基于folly的AtomicIntrusiveLinkedList略微修改的无锁队列代码: #ifndef FOLLY_REVISE_H #define FOLLY_REVISE_H namesp ...

  7. Django简介及Django项目的创建详述

    Django简介 Django是一个开源的Web应用框架,由Python写成.但是,百度百科中讲它采用了MVC框架模式,其实这个解释不准确. 确切的讲,Django的模式是:路由控制+MTV模式.所谓 ...

  8. 关于解决logging模块写出的日志信息重复的问题

    一般情况下,我们在利用logging模块记录日志的时候,往往会利用下面这种方式进行日志信息的记录: import logging def logger_file(): #生成logger对象 whw_ ...

  9. vue 绑定属性 绑定Class 绑定style

    <template> <div id="app"> <h2>{{msg}}</h2> <br> <div v-bi ...

  10. sshd服务安装

    SSHD服务 介绍:SSH 协议:安全外壳协议.为 Secure Shell 的缩写.SSH 为建立在应用层和传输层基础上的安全协议. 作用:sshd服务使用SSH协议可以用来进行远程控制, 或在计算 ...