云原生大数据计算服务 MaxCompute持久化的相关内容

文章 2024-10-14 来自：开发者社区

大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存

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文章 2024-10-13 来自：开发者社区

大数据-46 Redis 持久化 RDB AOF 配置参数混合模式具体原理触发方式优点与缺点

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文章 2024-10-13 来自：开发者社区

大数据-45 Redis 持久化概念 RDB AOF机制持久化原因和对比

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文章 2024-10-13 来自：开发者社区

大数据-41 Redis 类型集合(2) bitmap位操作 geohash空间计算 stream持久化消息队列 Z阶曲线 Base32编码

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文章 2023-12-07 来自：开发者社区

大数据 | HDFS 元数据持久化笔记

一、HDFS 架构简单介绍 HDFS 是一个主从（Master/Slaves）的架构，它由一个 NameNode 和一些 DataNode 组成。其中，NameNode 是主，DataNode 是从。文件元数据由 NameNode 负责存储和管理，且它维护了一个层次型的文件目录树；文件的数据由 DataNode 来按照 block....

文章 2023-10-11 来自：开发者社区

Redis学习---大数据技术之Redis（NoSQL简介、Redis简介、Redis安装、五大数据类型、相关配置、持久化）

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文章 2023-09-16 来自：开发者社区

1 缓存函数在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下：但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数，RDD数据量往往很多，内存放不下的。在实际的项目中缓存RDD数据时，往往使用如下函数，依据具体的业务....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.5　持久化与缓存

3.5　持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示：上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于：cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别，而 persist 可以根据需要选择不同的存储级别，如下表所示。当第一次使用动作来进行计算时，它将保.....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

《Spark与Hadoop大数据分析》一一3.5　持久化与缓存

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，第3.5节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5　持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示：上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ON....