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Spark Persist和UnPersist

是Apache Spark中用于数据持久化和释放内存的操作。

Spark Persist:
- 概念：Spark Persist是一种将数据持久化到内存中的操作，以便在后续的计算中重复使用。它可以提高计算性能，减少数据读取和写入的开销。
- 分类：Spark Persist有多种级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK_SER等。每种级别都有不同的内存和磁盘使用方式。
- 优势：通过将数据持久化到内存中，Spark Persist可以加速后续的计算操作，避免重复的数据读取和写入操作，提高性能和效率。
- 应用场景：Spark Persist适用于需要多次使用同一份数据进行计算的场景，例如迭代算法、交互式数据分析和机器学习等。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云的云服务器CVM和弹性MapReduce EMR等产品都可以与Spark集成使用，实现数据的持久化和高性能计算。

Spark UnPersist:
- 概念：Spark UnPersist是一种释放内存中持久化数据的操作，用于在不再需要数据时释放内存资源。
- 分类：Spark UnPersist没有具体的分类，它只是用于释放通过Spark Persist持久化的数据。
- 优势：通过释放内存中的持久化数据，Spark UnPersist可以释放内存资源，避免内存溢出和资源浪费。
- 应用场景：Spark UnPersist适用于在不再需要持久化数据时释放内存资源的场景，例如在数据计算完成后或者内存资源紧张时。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云的云服务器CVM和弹性MapReduce EMR等产品都可以与Spark集成使用，实现内存资源的释放和管理。

更多关于Spark Persist和UnPersist的详细信息，可以参考腾讯云的Spark文档：

Spark Persist: https://cloud.tencent.com/document/product/851/18373
Spark UnPersist: https://cloud.tencent.com/document/product/851/18374

相关搜索:运行Spark App: Persist 正确使用.cache()和.unpersist()为什么spark不卸载内存，即使使用unpersist Apache Spark:何时执行spark清理磁盘缓存(persist() w/ StorageLevel.useDisk == true)使用redux-persist和redux thunk 默认情况下，spark上的persist()存储到内存还是磁盘？使用mobx-persist和AsyncStore持久化数据 Spark和Spark SQL with Java新手 Spark Streaming with Spark 2和Kafka 2.1 event.persist不是一个函数- JEST和酶 Zeppelin和Spark配置连接Spark和elasticsearch Nifi和Spark集成 Group by和COUNT值by SQL Spark Spark SQL 如何正确地设置redux-persist和中间件？Wix React-本机导航v2和redux-persist 这个操作dataframe.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK())和dataframe.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)是一样的吗？Spark on纱线和spark-bigquery连接器大数据( spark sql和spark数据帧连接)Spark Worker和Executor内核

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