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
武子康8 小时前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台1 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康1 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台2 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
得物技术2 天前
深入剖析Spark UI界面:参数与界面详解|得物技术
大数据·后端·spark
武子康2 天前
大数据-238 离线数仓 - 广告业务 Hive分析实战:ADS 点击率、购买率与 Top100 排名避坑
大数据·后端·apache hive
武子康3 天前
大数据-237 离线数仓 - Hive 广告业务实战:ODS→DWD 事件解析、广告明细与转化分析落地
大数据·后端·apache hive
大大大大晴天3 天前
Flink生产问题排障-Kryo serializer scala extensions are not available
大数据·flink
武子康5 天前
大数据-236 离线数仓 - 会员指标验证、DataX 导出与广告业务 ODS/DWD/ADS 全流程
大数据·后端·apache hive
肌肉娃子6 天前
20260227.spark.Spark 性能刺客:千万别在 for 循环里写 withColumn
spark