1)RDD的cache()方法其实调用的就是persist方法,缓存策略均为MEMORY_ONLY:2)可以通过persist方法手工设定StorageLevel来满足工程需要的存储级别:3)cache或者persist并不是action: 附:cache和persist都可以用unpersist来取消…

cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间. cache和persist的区别 基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def cache(): this.type = persist() 说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下…

在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist 点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例,persist可以指定一个StorageLevel.StorageLevel的列表可以在StorageLevel 伴生单例对象中找到: cache的源码: /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */…

Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 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(不需要重新计算).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. val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23.27.19:9000/wrd/wc/srcdata/").flatMap(_.s…

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.存储级别介绍(StorageLevel) 存储级别以一个枚举类StorageLevel定义,分为以下12种: StorageLevel枚举类存储级别 存储级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 NONE 否 否 否 否 不使用任何存储 DISK_ONLY 低 高 否 是 只存在磁盘上…

通过观察RDD.scala源代码即可知道cache和persist的区别: def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) { throw new UnsupportedOperationException( "Cannot change storage level of an RDD afte…

问题:spark中如果有两个DataFrame(或者DataSet),DataFrameA依赖DataFrameB,并且两个DataFrame都进行了cache,将DataFrameB unpersist之后,DataFrameA的cache也会失效,官方解释如下: When invalidating a cache, we invalid other caches dependent on this cache to ensure cached data is up to date. For…

http://www.07net01.com/2015/11/961118.html http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5468968.html 文本读入和写出格式…

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u…

spark 2.1.1 spark应用中有一些task非常慢,持续10个小时,有一个task日志如下: 2019-01-24 21:38:56,024 [dispatcher-event-loop-22] INFO org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend - Got assigned task 40312019-01-24 21:38:56,024 [Executor task launch worker for task 4…