Spark缓存-cache

一、RDD持久化

1.什么时候该使用持久化(缓存)

  1. RDD cache & persist 缓存

  2. RDD CheckPoint 检查点

  3. cache & persist & checkpoint 的特点和区别

特点

区别

二、cache & persist 的持久化级别及策略选择

Spark的几种持久化级别:

1.MEMORY_ONLY

2.MEMORY_AND_DISK

3.MEMORY_ONLY_SER

4.MEMORY_AND_DISK_SER

5.DISK_ONLY

6.MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等等

策略选择


版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接:https://blog.csdn.net/2401_83378805/article/details/147915471

相关推荐
qq_463944861 小时前
【Spark征服之路-2.2-安装部署Spark(二)】
大数据·分布式·spark
weixin_505154462 小时前
数字孪生在建设智慧城市中可以起到哪些作用或帮助?
大数据·人工智能·智慧城市·数字孪生·数据可视化
打码人的日常分享2 小时前
智慧城市建设方案
大数据·架构·智慧城市·制造
阿里云大数据AI技术4 小时前
ES Serverless 8.17王牌发布:向量检索「火力全开」,智能扩缩「秒级响应」!
大数据·运维·serverless
Mikhail_G5 小时前
Python应用变量与数据类型
大数据·运维·开发语言·python·数据分析
G皮T5 小时前
【Elasticsearch】映射:null_value 详解
大数据·elasticsearch·搜索引擎·映射·mappings·null_value
大霸王龙6 小时前
软件工程的软件生命周期通常分为以下主要阶段
大数据·人工智能·旅游
点赋科技6 小时前
沙市区举办资本市场赋能培训会 点赋科技分享智能消费新实践
大数据·人工智能
YSGZJJ7 小时前
股指期货技术分析与短线操作方法介绍
大数据·人工智能
Doker 多克7 小时前
Flink CDC —部署模式
大数据·flink