持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。...当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。...默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示持久化对性能提升明显，这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...storage level参数 storage level 说明 MEMORY_ONLY 默认的持久化级别，只持久到内存中（以原始对象的形式），需要时直接访问，不需要反序列化操作。...内存不足时，多余的部分不会被持久化，访问时需要重新计算 MEMORY_AND_DISK 持久化到内存中，内存不足时用磁盘代替 MEMORY_ONLY_SER 类似于MEMORY_ONLY，但格式是序列化之后的数据
rdd的持久化操作有cache()和presist()函数这两种方式。 ---- Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。...当你持久化一个RDD，每一个结点都将把它的计算分块结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其它动作中重用。这将使得后续的动作(Actions)变得更加迅速（通常快10倍）。...缓存是用Spark构建迭代算法的关键。你可以用persist()或cache()方法来标记一个要被持久化的RDD，然后一旦首次被一个动作（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。...当需要删除被持久化的RDD，可以用unpersistRDD()来完成该工作。...MEMORY_AND_DISK存储级别时当内存足够时直接保存到内存队列中，当内存不足时，将释放掉不属于同一个RDD的block的内存。
你要记住，在敢于担当培养一个人的任务之前，自己就必须要造成一个人，自己就必须是一个值得推崇的模范。...——卢俊 今天发现使用 调试h2数据库 中的方式连接h2数据库却不行，由于目录里没有创建，所以我们得先创建： spring: datasource: url: jdbc:h2:file:~/...username: sa password: sa driver-class-name: org.h2.Driver 然后再启动后 /* * Licensed to the Apache...* The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0 * (the "License"); you may...You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless
RDD 持久化 在Spark中，当多次对同一个 RDD 执行算子操作时，每一次都会对这个 RDD 的祖先 RDD 重新计算一次，这种情况是必须要避免的，对同一个RDD的重复计算是对资源的极大浪费，因此，...必须对多次使用的RDD进行持久化，通过持久化将公共RDD的数据缓存到内存/磁盘中，之后对于公共RDD的计算都会从内存/磁盘中直接获取RDD数据。...对于RDD的持久化，有两点需要说明： RDD的持久化是可以进行序列化的，当内存无法将RDD的数据完整的进行存放的时候，可以考虑使用序列化的方式减小数据体积，将数据完整存储在内存中。...当持久化启用了复本机制时，对于持久化的每个数据单元都存储一个副本，放在其他节点上面，由此实现数据的容错，一旦一个副本数据丢失，不需要重新计算，还可以使用另外一个副本。 3....当task要处理的数据不在task所在节点上时，会发生数据的传输。
阶段之间的划分是根据数据的依赖关系来确定的。当一个 RDD 的分区依赖于另一个 RDD 的分区时，这两个 RDD 就属于同一个阶段。...而且Spark的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算该partition。...会真正执行持久化 rdd2.sortBy(_._2,false).collect//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 需要注意的是，在触发action...)，将数据持久化到内存中。...假如某个节点挂掉了，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。
阶段之间的划分是根据数据的依赖关系来确定的。当一个 RDD 的分区依赖于另一个 RDD 的分区时，这两个 RDD 就属于同一个阶段。...而且Spark的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算该partition。...rdd2.sortBy(_._2,false).collect//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了需要注意的是，在触发action的时候，才会去执行持久化...)，将数据持久化到内存中。...假如某个节点挂掉了，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。
当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...)的一些细微区别：链接 二、持久性存储级别 参考文献： ①https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#rdd-persistence...这是 RDD cache() 方法的默认行为， 并将 RDD 或 DataFrame 作为反序列化对象存储到 JVM 内存中。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。
---- RDD 持久化 引入 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...在实际的项目中缓存RDD数据时，往往使用如下函数，依据具体的业务和数据量，指定缓存的级别 缓存/持久化级别 在Spark框架中对数据缓存可以指定不同的级别，对于开发来说至关重要，如下所示： 持久化级别...如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。 这是默认级别。 MEMORY_AND_DISK (开发中可以使用这个) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。...释放缓存/持久化 当缓存的RDD数据，不再被使用时，考虑释资源，使用如下函数： 此函数属于eager，立即执行。...rdd2已经持久化到内存中了 总结：何时使用缓存/持久化 在实际项目开发中，什么时候缓存RDD数据，最好呢？？？
0.2 Spark Core 0.2.1 Spark RDD 持久化 Spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中，当对 RDD 执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的...RDD 的 partition 持久化到内存中，并且在之后对该 RDD 的反复使用中，直接使用内存的 partition。...巧妙使用 RDD 持久化，甚至在某些场景下，可以将 Spark 应用程序的性能提高 10 倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD 持久化是非常重要的。 ...在该 RDD 第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中，而且 Spark 的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的 RDD 的任何 partition 丢失了，那么 Spark 会自动通过其源 RDD...(MEMORY_ONLY)，将输入持久化到内存中。
用户为了让它在整个并行操作中更高效的重用，也许会让 Spark persist（持久化）一个 RDD 到内存中。最后，RDD 会自动的从节点故障中恢复。...但是，您也可用 persist (或 cache) 方法将 RDD persist（持久化）到内存中；在这种情况下，Spark 为了下次查询时可以更快地访问，会把数据保存在集群上。...当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。...RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。...另外，每个持久化的 RDD 可以使用不同的 storage level 存储级别进行缓存，例如，持久化到磁盘、已序列化的 Java 对象形式持久化到内存（可以节省空间）、跨节点间复制、以 off-heap
用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...但是，您也可以使用持久（或缓存）方法将 RDD 持久化在内存中，在这种情况下，Spark 会将元素保留在集群上，以便下次查询时更快地访问它。 还支持在磁盘上持久化 RDD，或跨多个节点复制。...请参阅 Spark 配置指南中的“随机播放行为”部分。 RDD持久化 Spark 中最重要的功能之一是跨操作将数据集持久化（或缓存）在内存中。...当你持久化一个 RDD 时，每个节点都会将它计算的任何分区存储在内存中，并在对该数据集（或从它派生的数据集）的其他操作中重用它们。 这使得未来的操作更快（通常快 10 倍以上）。...此外，每个持久化的 RDD 都可以使用不同的存储级别进行存储，例如，允许您将数据集持久化到磁盘上，将其持久化在内存中，但作为序列化的 Java 对象（以节省空间），跨节点复制它。
第三章 RDD的持久化/缓存 3.1 引入 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...).collect//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 ●存储级别 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在...3.只有执行action操作的时候才会真正将RDD数据进行持久化/缓存 4.实际开发中如果某一个RDD后续会被频繁的使用，可以将该RDD进行持久化/缓存 第四章 RDD容错机制Checkpoint...4.1 引入 ●持久化的局限 持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；也可以把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！...提交Task–>Worker上的Executor执行Task 第八章 RDD累加器和广播变量 在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，
1、RDD函数类型 - 转换函数 当RDD调用转换函数，产生新的RDD lazy懒惰，不会立即执行 - 触发函数 当RDD调用Action函数，返回值不是RDD，要么没有返回值Unit，...RDD 持久化 可以将RDD数据缓存，要么存储到内存（Executor内存），要么存储到本地磁盘 为什么要对RDD数据进行持久化，为了快速读取数据，分析处理 - 持久化函数 cache、persist...persist(StorageLevel) - 持久化级别 5类 - 释放资源 当RDD不在被使用时，要缓存数据进行释放资源 - 什么时候对RDD进行持久化操作 4、RDD Checkpoint...将RDD Checkpoint到可靠文件系统中 - 为什么需要对RDD 进行Checkpoint操作 - Checkpoint与持久化区别 02-[了解]-内容提纲 主要讲解3个方面内容：Sougou....set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") // TODO: 注册序列化的数据类型
二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？...但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种策略的场景还是有限的，如果RDD中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常。...3) 使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。 4) Task发送时也需要序列化。 ...JVM堆内存分为一块较大的Eden和两块较小的Survivor，每次只使用Eden和其中一块Survivor，当回收时将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性复制到另外一块Survivor上，...比如在存数据的时候我们使用了foreach来将数据写入到内存，每条数据都会封装到一个对象中存入数据库中，那么有多少条数据就会在JVM中创建多少个对象。 Spark中如何内存调优？
RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。...4.RDD持久化与重用 RDD主要创建和存在于执行器的内存中。默认情况下，RDD是易逝对象，仅在需要的时候存在。 在它们被转化为新的RDD，并不被其他操作所依赖后，这些RDD就会被删除。...若一RDD在多个行动操作中用到，就每次都会重新计算，则可调用cache()或persist( )方法缓存或持久化RDD。...5.RDD谱系 Spark维护每个RDD的谱系，也就是获取这个RDD所需要的一系列转化操作的序列。 默认情况下，每个RDD都会重新计算整个谱系，除非调用了RDD持久化。...（当 然，如果存在一些非确定性函数，比如random，因为其随机性，所以可能影响到RDD的重建。）
用缓存和持久化来加速 Spark 我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 ：转换函数包含在 RDD 链中，但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程，执行分布式运算，返回运算结果...下表列出了 Spark 支持的所有持久 化等级。 ? 每个持久化等级都定义在单例对象 StorageLevel 中。...注意 ：其他的持久化等级，如 MEMORY_ONLY2、MEMORY_AND_ DISK2 等，也是可用的。它们会复制 RDD 到集群的其他节点上，以便 提供容错能力。...当缓存越来越多的 RDD 后，可用的内存就会减少。最终 Spark 会把分区数据从 内存中逐出（使用最少最近使用算法，LRU）。同时，缓存过多的 Java 对象，JVM 垃圾回收高耗是不可避免的。...定义 ：当 RDD 由逐级继承的祖先 RDD 链形成时，我们说从 RDD 到 根 RDD 的路径是其谱系。 下面清单所示的示例是一个简单的算法，可生成一个新顶点集并更新图。
用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复。...RDD的数据默认的情况下是存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。...Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。即：集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其它节点上。...= lineLengths.reduce(new Sum()); System.out.println("总长度"+totalLength); // 为了以后复用 持久化到内存...一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。当让，也可以手动的设置它，通过parallelize方法的第二个参数。
这种方式的性能是很差的。 因此对于这种情况，我们的建议是：对多次使用的RDD进行持久化。此时Spark就会根据你的持久化策略，将RDD中的数据保存到内存或者磁盘中。...// cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD中的数据全部尝试持久化到内存中。 // 此时再对rdd1执行两次算子操作时，只有在第一次执行map算子时，才会将这个rdd1从源头处计算一次。...// 比如说，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER表示，内存充足时优先持久化到内存中，内存不充足时持久化到磁盘文件中。...// 而且其中的_SER后缀表示，使用序列化的方式来保存RDD数据，此时RDD中的每个partition都会序列化成一个大的字节数组，然后再持久化到内存或磁盘中。...使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。
导读：本文是续接上一篇《Apache Spark内存管理详解(上)》（未阅读的同学可以点击查看）的内容，主要介绍两部分：存储内存管理，包含RDD的持久化机制、RDD缓存的过程、淘汰和落盘；执行内存管理，...所以如果一个RDD上要执行多次行动，可以在第一次行动中使用persist或cache方法，在内存或磁盘中持久化或缓存这个RDD，从而在后面的行动时提升计算速度。...事实上，cache方法是使用默认的MEMORY_ONLY的存储级别将RDD持久化到内存，故缓存是一种特殊的持久化。...RDD的持久化由Spark的Storage模块负责，实现了RDD与物理存储的解耦合。...，当其大到一定程度，无法再从MemoryManager申请到新的执行内存时，Spark就会将其全部内容存储到磁盘文件中，这个过程被称为溢存(Spill)，溢存到磁盘的文件最后会被归并(Merge)。
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