Spark深刻解析（十四）：RDD的持久化/缓存、容错机制Checkpoint
目录 RDD的持久化/缓存 持久化/缓存API详解 代码演示 RDD的容错机制Checkpoint 代码演示 持久化和Checkpoint的区别 RDD的持久化/缓存 在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，若是这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么能够将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再从新计算了，提升了程序运行的效率html 持久化/缓存API详解 p
相关文章
- 1. Spark RDD-2-持久化&容错机制
- 2. Spark-RDD-04 checkpoint容错机制
- 3. Spark学习之路(六)：深刻剖析与使用RDD的持久化机制和Checkpoint机制
- 4. spark rdd---checkpoint机制
- 5. Spark RDD的缓存机制、CheckPoint机制（容错机制）和RDD的依赖关系
- 6. Spark Streaming：缓存与持久化机制
- 7. Spark性能优化四之rdd持久化及checkpoint
- 8. RDD持久化(缓存)
- 9. spark RDD持久化
- 10. 【SPARK】- RDD持久化
- 更多相关文章...
- • XML DOM 解析器错误 - XML DOM 教程
- • ARP协议的工作机制详解 - TCP/IP教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
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