Spark 性能优化：重构 RDD 及 RDD 持久化

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Spark的RDD持久化 对于一个RDD的执行流程，从读取文件到一些处理的过程如图所示 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5

浅浅的花香味﹌/ 2023年10月04日 16:59/ 0 赞/ 38 阅读

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悠悠/ 2023年08月17日 15:19/ 0 赞/ 121 阅读

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什么是持久化？ 持久化的意思就是说将RDD的数据缓存到内存中或者持久化到磁盘上，只需要缓存一次，后面对这个RDD做任何计算或者操作，可以直接从缓存中或者磁盘上获得，可以大

叁歲伎倆/ 2022年11月25日 10:19/ 0 赞/ 155 阅读

相关 RDD的持久化-----rdd.cache()

持久化 在Spark中，RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算。每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算，这对于迭代计算而言，代价是很大的，

叁歲伎倆/ 2022年11月20日 10:55/ 0 赞/ 249 阅读

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RDD持久化原理 Spark中有一个非常重要的功能就是可以对RDD进行持久化。 当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition数据持久

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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

矫情吗；*/ 2022年06月08日 05:19/ 0 赞/ 473 阅读

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第一，RDD重构与优化 尽量去复用RDD,差不多的RDD，可以抽取成为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。 第二，公共RDD一定要实现持久化 持久化，也就是

朴灿烈づ我的快乐病毒、/ 2022年05月20日 10:18/ 0 赞/ 177 阅读

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在写 Spark 的应用时，应该尽量避免这两种情况： 1，几个功能明明可以在一个算子操作中完成，为了代码清晰，把这个算子拆分成多个算子进行操作。这种操作往往会增加很多的性能开

清疚/ 2022年01月20日 03:43/ 0 赞/ 431 阅读

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如果程序中，对某一个RDD，基于它进行了多次transformation或者action操作。那么就非常有必要对其进行持久化操作，以避免对一个RDD反复进行计算。 此外，如果要

朴灿烈づ我的快乐病毒、/ 2021年09月14日 04:44/ 0 赞/ 305 阅读

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一、RDD持久化原理         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作的RDD

叁歲伎倆/ 2021年09月14日 04:06/ 0 赞/ 311 阅读