Spark 持久化和共享变量

怼烎@ 2022-04-01 03:20 201阅读 0赞

发表评论

表情:
评论列表 (有 0 条评论,201人围观)

还没有评论,来说两句吧...

相关阅读

    相关 Spark持久&Checkpoint

    一、RDD的持久化原理(cache&persist): 首先明确一点,RDD中是不存储数据的,如果一个RDD需要重复使用,那么需要从头执行来获取数据。所以,RDD的持久化

    相关 Spark共享变量

    一般情况下,`Spark` 算子每个节点之间函数中用到的变量是独立拷贝的,互不影响,即使更改之后也不会被拉回到 `Driver` 端,支持跨 `task`之间共享变量通常是低效

    相关 Spark共享变量

    默认情况下,如果在一个算子函数中使用到了某个外部的变量,那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量,

    相关 Spark RDD 持久

    Spark RDD 持久化 注:该文档针对Spark2.1.0版本 Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作(operations)持久化(或者缓存)一个集合到内

    相关 Spark 持久(缓存)

    Spark 持久化(缓存)  如前所述,Spark RDD 是惰性求值的,而有时我们希望能多次使用同一个RDD。如果简单地对RDD 调用行动操作,Spark 每次都会重算

    相关 Spark 持久共享变量

    一、Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 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

    相关 Spark特性之共享变量

            Spark一个非常重要的特性就是共享变量。默认情况下,如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量,那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只