Spark的cache与checkpoint优化
1.SPARK中一些通用的或者重要的RDD最好是作一个cache缓存，缓存到内存或者硬盘中，这样下次用到这个RDD数据的时候就不用从头开始计算了，直接从缓存读取便可！缓存 2因为某种缘由也可能咱们用cache或者Persist缓存的RDD数据，也可能会出现缓存这些数据的一部分机子忽然挂掉等，若是此时还想更保险的保存该RDD的结果，最好就checkpoint一下，将checkpointDir设置为H
相关文章
- 1. Spark-Cache与Checkpoint
- 2. Spark cache和checkpoint
- 3. [spark 面试] cache/persist/checkpoint
- 4. Spark cache、checkpoint机制笔记
- 5. Spark部分：checkpoint和persist，cache的区别：
- 6. Apache Spark 的设计与实现（cache和checkpoint功能）
- 7. MYSQL Checkpoint 优化
- 8. flink Checkpoint优化
- 9. --POSTGRESQL FULL PAGE 优化 与 CHECKPOINT 的“矛盾”！
- 10. spark的checkpoint
- 更多相关文章...
- • MySQL的优势（优点） - MySQL教程
- • SEO - 搜索引擎优化 - 网站建设指南
- • Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
- • 算法总结-广度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Spark-Cache与Checkpoint
- 2. Spark cache和checkpoint
- 3. [spark 面试] cache/persist/checkpoint
- 4. Spark cache、checkpoint机制笔记
- 5. Spark部分：checkpoint和persist，cache的区别：
- 6. Apache Spark 的设计与实现（cache和checkpoint功能）
- 7. MYSQL Checkpoint 优化
- 8. flink Checkpoint优化
- 9. --POSTGRESQL FULL PAGE 优化 与 CHECKPOINT 的“矛盾”！
- 10. spark的checkpoint