文章 2025-02-19 来自:开发者社区

【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制

Spark RDD通过persist方法或cache方法可以将计算结果的缓存,但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD才会被缓存在计算节点的内存中并供后面重用。下面是persist方法或cache方法的函数定义: def persist(): this...

【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
文章 2025-02-01 来自:开发者社区

【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段

Spark RDD彼此之间会存在一定的依赖关系。依赖关系有两种不同的类型:窄依赖和宽依赖。 窄依赖:如果父RDD的每一个分区最多只被一个子RDD的分区使用,这样的依赖关系就是窄依赖; 宽依赖:如果父RDD的每一个分区被多个子RDD的分区使用,这样的依赖关系就是宽依赖。 map、filter、union等操作都是典型的窄依赖操作,...

【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
文章 2024-11-14 来自:开发者社区

【赵渝强老师】Spark中的RDD

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成,每个分区被一个Spark的Worker从节点处理,从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能,并且具有位置感知性调度和可伸缩的特性。通过RDD也提供缓存的机制,可以极大地提高数据处理的速度。 &....

【赵渝强老师】Spark中的RDD

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