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。...= persist()视频讲解如下：通过函数的定义发现，cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark在object StorageLevel中定义了缓存的存储级别...下面是在StorageLevel中的定义的缓存级别。...，使用RDD的缓存机制，数据可能丢失；或者会由于内存的不足而造成数据被删除。...可以通过使用RDD的检查点机制了保证缓存的容错，即使缓存丢失了也能保证计算的正确执行。下面是使用RDD缓存机制的一个示例。这里使用RDD读取一个大的文件，该文件中包含918843条记录。
本文将介绍Java中Integer的缓存相关知识。这是在Java 5中引入的一个有助于节省内存、提高性能的功能。首先看一个使用Integer的示例代码，从中学习其缓存行为。...= integer4 Java中Integer的缓存实现 在Java 5中，在Integer的操作上引入了一个新功能来节省内存和提高性能。整型对象通过使用相同的对象引用实现了缓存和重用。...(10); //under the hood 现在我们知道了这种机制在源码中哪里使用了，那么接下来我们就看看JDK中的valueOf方法。...以后，就可以使用缓存中包含的实例对象，而不是创建一个新的实例(在自动装箱的情况下)。 实际上这个功能在Java 5中引入的时候,范围是固定的-128 至 +127。...其他缓存的对象 这种缓存行为不仅适用于Integer对象。我们针对所有的整数类型的类都有类似的缓存机制。
Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上，基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成，从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。...正是 RDD 的这种惰性调用机制，使得转换操作得到的中间结果不需要保存，而是直接管道式的流入到下一个操作进行处理。 ? 1.2....RDD 特性 总体而言，Spark 采用 RDD 以后能够实现高效计算的主要原因如下： 高效的容错性。...阶段的划分 Spark 通过分析各个 RDD 的依赖关系生成了 DAG ，再通过分析各个 RDD 中的分区之间的依赖关系来决定如何划分阶段，具体划分方法是：在 DAG 中进行反向解析，遇到宽依赖就断开，...RDD 运行过程 通过上述对 RDD 概念、依赖关系和阶段划分的介绍，结合之前介绍的 Spark 运行基本流程，这里再总结一下 RDD 在 Spark 架构中的运行过程（如下图所示）： 创建 RDD
首先我们要知道,在1.5之后的JDK为我们提供了自动装箱与拆箱,用来解决8中基本类型->对象的转换问题,这一点如果不是很清楚了话可以先google了解一下....上面代码中的语句1-4无疑都是发生了装箱的,那么我们反编译一下这段代码,来看一下在装箱过程中到底发生了什么....,在类加载的时候用静态方法快进行了初始化,将缓存范围内的值预先加载好放在数组中....其他常量类的缓存 这种缓存行为不仅适用于Integer对象。针对所有整数类型的类都有类似的缓存机制。 ByteCache 用于缓存 Byte 对象, 固定范围[-128-127]....联系邮箱：huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: 'Java中的常量类缓存机制', //
一、前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle。...Spark中有两种Shuffle类型，HashShuffle和SortShuffle，Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner，Spark1.2引入SortShuffle...二、具体 1、HashShuffle 1) 普通机制 普通机制示意图 ? 执行流程 a) 每一个map task将不同结果写到不同的buffer中，每个buffer的大小为32K。...buffer起到数据缓存的作用。新写的磁盘小文件会追加内容。 b) 每个buffer文件最后对应一个磁盘小文件。 c) reduce task来拉取对应的磁盘小文件。...总结 a) bypass运行机制的触发条件如下： shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
要明白各自的使用场景，就要先知道他们的共同点和差异点。 共同点: 1.Memcached与Redis都属于内存内、键值数据存储方案,都是nosql数据库中的杰出代表。...（没有身份验证也是能够在高负载下表现优良的一个原因，当然如果别人知道了端口和ip,后果很严重，这也是目前redis最大的安全隐患，许多知名互联网项目目前都未进行身份验证） 重要来了，差异点: 1.Memcached...4.Redis还有一个非常重要的，远胜Memcached的特性，Memcached不支持主从，Redis能够提供复制功能，支持主从，复制功能可以帮助缓存体系实现高可用性配置方案，从而在遭遇故障的情况下继续为应用程序提供不间断的缓存服务...5.Memcached的数据回收机制使用的是LRU(即最低近期使用量)算法，Redis采用数据回收机制，能够将陈旧数据从内存中删除以提供新数据所必需的缓存空间。...7.Memcached的最大过期时间是一个月，否则会写入失败（这个坑我踩过），Redis还没有最大过期时间限制，但由于缓存机制两者不一样，在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire
反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born说道。...Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。...Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。...Spark：速度快、易于使用 Spark以性能见长，但是它也因易用性而小有名气，原因是它随带易于使用的API，支持Scala(原生语言)、Java、Python和Spark SQL。...Spark SQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。
collection: 要迭代的集合 item: 当前从集合中迭代出的元素 separator: 元素与元素之间的分隔符 open: 开始字符 close:结束字符 sql...emp.lastName},#{emp.email},#{emp.salary}) 第十章 Mybatis中缓存机制...10.2 Mybatis中的缓存概述 一级缓存 二级缓存 第三方缓存 10.3 Mybatis缓存机制之一级缓存 概述：一级缓存【本地缓存（Local Cache）或SqlSession...，key：hashCode+查询的SqlId+编写的sql查询语句+参数】 以后再次获取数据时，先从一级缓存中获取，如未获取到数据，再从数据库中获取数据。...10.5 Mybatis中缓存机制之第三方缓存 第三方缓存：EhCache EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架 使用步骤 导入jar包 <!
在有些场景的应用中，容错会更复杂，比如计费服务等，要求零丢失。还有在Spark支持的Streaming计算的应用场景中，系统的上游不断产生数据，容错过程可能造成数据丢失。...为了解决这些问题，Spark也提供了预写日志（也称作journal），先将数据写入支持容错的文件系统中，然后才对数据施加这个操作。...另外，Kafka和Flume这样的数据源，接收到的数据只在数据被预写到日志以后，接收器才会收到确认消息，已经缓存但还没有保存的数据在Driver程序重新启动之后由数据源从上一次确认点之后重新再发送一次。...要使用ZooKeeper模式，你需要在conf/spark-env.sh中为SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS添加一些选项，详见下表。...此外，Spark Master还支持一种更简单的单点模式下的错误恢复，即当Master进程异常时，重启Master进程并从错误中恢复。
看了师妹关于Spark报告的PPT，好怀念学生时代开组会的时光啊，虽然我已经离开学校不长不短两个月，但我还是非常认真的翻阅了，并作为大自然的搬运工来搬运知识了。...Spark的执行模式 1、Local，本地执行，通过多线程来实现并行计算。 2、本地伪集群运行模式，用单机模拟集群，有多个进程。 3、Standalone，spark做资源调度，任务的调度和计算。...4、Yarn， Mesos，通用的统一资源管理机制，可以在上面运行多种计算框架。...spark-submit --master yarn yourapp 有两种将应用连接到集群的模式：客户端模式以及集群模式。...DAGScheduler中还维持了几个重要的Key-Value集 ： waitingStages中记录仍有未执行的父Stage，防止过早执行； runningStages中保存正在执行的Stage，防止重复执行
许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。...由于企业正在寻找能在企业环境中给予他们优势的方法，正在采用超越SQL提供的简单的汇总和向下钻取功能的技术。...对于SQL用户，Spark SQL提供了最先进的SQL性能并保持与Shark / Hive的兼容性。...有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。...我们会努力工作，将在接下来的几个版本中为您带来更多体验。对于具有传统Hive部署的组织，Hive on Spark将为他们提供一条清晰的Spark路径。
这篇东西应该至少一年前就写的，不过因为个人太懒，一直没记下来，今天补上. linq to sql中，对于同一个DataContext上下文环境，根据表主键选择记录时(当然这里所指的“记录”会自动转成“对象...”)，如果该记录已经被select过，默认情况下会被自动缓存下来，下次再选择时，将自动返回已缓存的对象，而不是重新从数据库里查询。...因为缓存的关系，我们重新取出原始记录时，其实取出的并不是数据库中的原始值，而缓存在内存里的对象实例（即修改后的对象 ），所以比较时，永远都会返回未修改过。 测试原始记录如下： ?...这个办法最简单，但却是一刀切的办法，会关闭db所有的缓存功能，在查询请求远大于更新请求的场景下，个人并不太喜欢。...，由于db2是刚创建，之前肯定没有查询过Id==u1.id的记录，所以缓存是空的，因此会到数据库重新查询，当然db2用完后，会自动释放相关资源（using的功劳!）
id 值再发sql语句去从数据库中查询对象的信息，这就是典型的 N+1 的问题。...，因为第一条语句已经将对象都查询出来了，此时会将对象保存到session的一级缓存中去，所以再次查询时，就会首先去缓存中查找，如果找到，则不发sql语句了。...，如果存在，则直接从缓存中取出，就不会再发sql了，但是要注意一点：hibernate的一级缓存是session级别的，所以如果session关闭后，缓存就没了，此时就会再次发sql去查数据库。 ...hibernate首先会去二级缓存中查询是否有该对象，有就不会再发sql了。...id，此时由于在缓存中已经存在了这样的一组学生数据，但是仅仅只是缓存了 * id，所以此处会发出大量的sql语句根据id取对象，这也是发现N+1问题的第二个原因
前言 在 MySQL架构（二）SQL 更新语句是如何执行的？中，小鱼介绍了SQL 更新语句的执行流程，文章中考虑初次介绍MySQL 架构，涉及到服务层的流程并没有展开介绍。...MySQL 的缓存机制 在 InnoDB 存储引擎下，SQL 执行的缓存机制主要涉及两种类型的缓存：查询缓存和缓冲池（Buffer Pool）。...查询缓存在 MySQL架构（二）SQL 更新语句是如何执行的？中已经作过介绍，可以在这篇文章更详细的了解查询缓存。...Buffer Pool缓冲池 缓冲池是 InnoDB 存储引擎中最重要的缓存机制之一，主要用于缓存数据页。...小结 MySQL 的这套缓存机制看着十分复杂，但是能确保MySQL 每个更新操作都是先更新内存，再顺序写入日志文件，能保证MySQL 在各种异常情况下的数据一致性。
MyBatis 的缓存机制 a) 缓存用于提高查询的效率. b) MyBatis 的缓存是使用SQL标签的ID作为缓存的唯一标识 的. 执行相同的标签可以使用缓存....不同的标签不能使用 缓存. c) MyBatis 中有两种缓存机制. 1 一级缓存 a) 默认开启....线程级别的缓存, SqlSession 的缓存 b) 在一个 SqlSession 生命周期中有效....SqlSession 关闭, 缓存清空. 2 二级缓存 a) 进程级别的缓存, SqlSessionFactory 的缓存 b) 在一个 SqlSessionFactory 生命周期中有效....c) 默认关闭, 需要使用的时候, 要为某个命名空间开启二级 缓存(在 mapper.xml 中配置cache标签). 相关xml文件 ? 相关java代码 ? 运行结果 ?
在本文中，我们将探讨Eureka的缓存机制，包括缓存的实现方式、缓存的过期策略和如何配置缓存。 缓存的实现方式 Eureka Server使用了两种不同的缓存机制：本地缓存和注册中心缓存。...时间过期是指当一个条目在缓存中存在一定时间后，它将被认为是过期的，从而使Eureka Server强制刷新缓存以获取最新的服务状态信息。这种过期策略是基于时间的，它确保缓存中的信息总是最新的。...大小过期是指当缓存中的条目数达到一定数量时，Eureka Server将强制刷新缓存以获得最新的服务状态信息。这种过期策略是基于大小的，它确保缓存中的信息不会占用过多的内存。...max-items属性设置缓存的大小过期值，即缓存中允许的最大条目数。 示例代码 下面是一个示例代码，演示如何使用Eureka Server的缓存机制。...这个应用程序将向Eureka Server查询一个服务的状态信息，并使用缓存机制来提高性能。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...JSON数据集 为了能够在Spark SQL中查询到JSON数据集，唯一需要注意的地方就是指定这些JSON数据存储的位置。
15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...SQL的SQL的框架 ?...复制到Spark安装目录下的conf目录中。...该方法存在一个缺陷，如果HDFS或Hive的配置修改了，则需要手动修改Spark对应的配置文件。...第2种方法：在Spark配置文件中指定Hadoop配置文件目录 （2）Spark SQL与Hive Metastore结合，直接使用spark.sql(“select … from table where
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API...., 所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1....样例类被用来在DataSet中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...在https://community.cloud.databricks.com/ 上创建表的方法，可以参考文档，https://docs.databricks.com/sql/language-manual...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list
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