内容简介:学习 Spark 2(五):RDD 缓存
RDD 是惰性求值的
计算过程中,多次使用同一组数据时,通过调用 RDD.cache
或 RDD.persist
对 RDD 进行缓存持久哈,可以避免重复计算
当持久化一个 RDD 时,计算出 RDD 的节点会分别保存它们所求出的分区数据
出于不同的目的,可以选择不同的持久化级别:
注: RDD.cache
是 RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
的简化,即把数据存储到内存中
| Storage Level | 说明 |
| MEMORY_ONLY | 存储未序列化的 Java 对象到 JVM。内存不足,则未缓存分区每次将重新计算。 |
| MEMORY_AND_DISK | 存储未序列化的 Java 对象到 JVM。内存不足,则溢写到磁盘上。 |
| MEMORY_ONLY_SER | 序列化数据的 MEMORY_ONLY |
| MEMORY_AND_DISK_SER | 序列化数据的 MEMORY_AND_DISK |
| DISK_ONLY | 存储数据到硬盘 |
| _2 | 复制数据的一份副本 |
| OFF_HEAP | 类似 MEMORY_ONLY_SER,但是存储数据到堆外内存 |
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