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rDD pErsist

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

当然是.persist方法只有在苦修RDD运算结束时才可能发生的.而RDD的运行分为Transmition和Action,只有Action类型的方法调用了才会触发RDD Transmition类型方法的执行

insist作"反复说"、"一定要"、"坚决要求"解,可以是及物动词,也可以是不及物动词.一、 作不及物动词用时,后跟on或upon引起的短语 1) insist on/ upon+名词 They insisted on a definite answer. I insisted on a replacement for the

spark是一个高效的分布式计算系统,相比hadoop,它在性能上比hadoop要高100倍.spark提供比hadoop更上层的api,同样的算法在spark中实现往往只有hadoop的1/10或者1/100的长度.

结果示例# spark-shellscala> val lines = sc.textFile("README.md")lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at :24scala> lines.count()res0: Long = 99scala> lines.first()res1: String = # Apache Spark

Spark Streaming 是Apache Spark 中最有趣的组件之一.你用Spark Streaming可以创建数据管道来用批量加载数据一样的API处理流式数据.此外,Spark Steaming的“micro-batching”方式提供相当好的弹性来应对一些原因造成的任务失败.

val lines=sc.textFile("hdfs://") ==加载进来成为RDD Resilient distributed dataset 弹性数据集val errors=lines.filter(_.startsWith("ERROR")) ##transformationval errors.persist() ##缓存RDDval mysql_error=errors.filter(_.contains("mysql")).count ##actionval http_error=errors.filter(_.contains("http")).count ##action

作者:张云聪 链接:/question/48684460/answer/112346482 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. RDD中可以存储任何的单机类型的数据,但是,直接使用RDD在字段需求明显时,存在算子难以复用的缺点. 例如,现在

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

cache 默认是将数据存放到内存中,懒执行 def cache(): this.type = persist() persist 可以指定持久化的级别. 最常用的是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK. ”_2”表示有副本数.尽量避免使用_2和DISK_ONLY级别 cache和persist的注意点 1.都是懒执行(有的叫延迟执行),需要action触发执行,最小单位是partition 2.对一个RDD进行cache或者persist之后,下次直接使用这个变量,就是使用持久化的数据 3.如果使用第二种方式,不能紧跟action算子

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