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persist相关知识

  • spark中cache和persist的区别
    昨天面试被问到了cache和persist区别,当时只记得是其中一个调用了另一个,但没有回答出二者的不同,所以回来后重新看了源码,算是弄清楚它们的区别了。cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间。cache和persist的区别基于Spark 1.4.1 的源码,可以看到/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */def cache(): this.type = persist()说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下persist函数:/** Persist this RDD with the&nbs
  • HDFS内存存储原理(Lazy Persist)
    介绍图一HDFS支持由Data Node管理的写入到堆栈内存的功能。Data Node会异步的将数据从内存持久化至磁盘,从而在性能敏感的IO Path中移去昂贵的磁盘IO和校验,因此我们称之为Lazy Persist。HDFS尽可能的保证在Lazy Persist策略下的持久性。在副本还未持久化至磁盘,节点重启了,则有可能会发生罕见的数据遗失。我们可以选择Lazy Persist Writes的策略来减少延迟,但可能会损失一定的持久性。上文描述的原理在图一的表示其实是4,6的步骤.写数据的RAM,然后异步的写到Disk.前面几个步骤是如何设置StorageType的操作,这个在下文种会具体提到.所以上图所示的大体步骤可以归纳为如下:对目标文件目录设置StoragePolicy为LAZY_PERSIST的内存存储策略.客户端进程向NameNode发起创建/写文件的请求.请求到具体的DataNode,DataNode会把这些数据块写入RAM内存中,同时启动异步线程服务将内存数据持久化到磁盘上.内存的异步持久化存
  • Spark 持久化(cache和persist的区别)
    我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/06/03/sparkCacheAndPersist/1、RDD 持久化Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。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。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。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。Spark 的缓存具有容错机制,如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了,Spark 将按照原来的计算过程,自动重新计算并进行缓存。在 shuffle 操作中(例如 reduceByKey),即便是用户没有调用 persist 方法,Spark 也会自动缓存部分中间
  • Redis之MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots错误
    操作redis过程中并没有修改什么配置,出现如下错误, Redis之MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist on disk. Commands that may modify the data set are disabled. Please check Redis logs for details about the error.问题java操作插入数据:package redis;import redis.clients.jedis.Jedis;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;public class insert_data {  &nbs

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