Sprak RDD缓存

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下载地址 [http://spark.apache.org/downloads.html][http_spark.apache.org_downloads.html] ![

た 入场券/ 2023年03月12日 12:25/ 0 赞/ 5 阅读

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RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方

不念不忘少年蓝@/ 2023年02月11日 03:21/ 0 赞/ 76 阅读

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持久化 在Spark中，RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算。每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算，这对于迭代计算而言，代价是很大的，

叁歲伎倆/ 2022年11月20日 10:55/ 0 赞/ 503 阅读

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1缓存 概要 1. 缓存的意义 2. 缓存相关的 API 3. 缓存级别以及最佳实践 1.1. 缓存的意义 使用缓存的原因 - 多次使用 RDD 需求:

Dear 丶/ 2022年10月22日 12:50/ 0 赞/ 229 阅读

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转载：https://www.iteblog.com/archives/1532.html 我们知道，[Spark][]相比Hadoop最大的一个优势就是可以将数据cache

一时失言乱红尘/ 2022年06月14日 00:42/ 0 赞/ 185 阅读

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转载：http://www.infoq.com/cn/articles/spark-core-rdd/ 与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，

我不是女神ヾ/ 2022年06月14日 00:42/ 0 赞/ 377 阅读

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先简单介绍一下rdd和DataFrame的区别 像txt这种没有schema信息的文件,可以通过下面这种方式加载,加载进来后就是一个rdd val rdd = sp

骑猪看日落/ 2022年06月06日 10:49/ 0 赞/ 366 阅读

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RDD是什么？ RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD

落日映苍穹つ/ 2022年06月03日 10:16/ 0 赞/ 426 阅读

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╰+哭是因爲堅強的太久メ/ 2021年12月19日 23:41/ 0 赞/ 512 阅读