【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第一章 构建Spark集群（第四步）（2）

第二步：使用Spark的cache机制观察一下效率的提高

 

基于上面的内容，咱们在执行一下如下语句：

发现一样计算结果是15.

此时咱们在进入Web控制台：

发现控制台中清晰展现咱们执行了两次“count”操做。

如今咱们把“sparks”这个变量执行一下“cache”操做：

此时在执行count操做，查看Web控制台：

此时发现咱们先后执行的三次count操做耗时分别是0.7s、0.3s、0.5s。

此时咱们 第四次执行count操做，看一下Web控制台的效果：

控制台上清晰的第四次操做仅仅花费了17ms，比前三次的操做速度大约快了30倍的样子。这就是缓存带来的巨大速度提高，而基于缓存是Spark的计算的核心之一！

 

第三步：构建Spark的IDE开发环境

 

Step 1：目前世界上Spark首选的InteIIiJ IDE开发工具是IDEA,咱们下载InteIIiJ IDEA:

这里下载是最新版本Version 13.1.4：

关于版本的选择，官方给出了以下选择依据：

咱们在这里选择Linux系统下的”Community Edition FREE”这个版本，这能彻底知足咱们任意复杂程度的Scala开发需求。

家林下载完成后保存在本地的以下位置：

Step 2:安装IDEA并配置IDEA系统环境变量

建立“/usr/local/idea”目录：

把咱们下载的idea压缩包解压到该目录下：

安装完成后，为了方便使用其bin目录下的命令，咱们把它配置在“~/.bashrc”: