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spark组件-spark core(批处理)-rdd特性-内存计算

Spark RDD(弹性分布式数据集)的内存计算是其核心特性之一,它通过将数据存储在内存中来显著提升数据处理性能。这种基于内存的计算方式相比传统的磁盘存储(如Hadoop),能够大幅减少磁盘I/O操作,特别适合需要多次访问相同数据的迭代计算和交互式任务。

内存计算的工作原理

RDD通过将数据(包括部分中间结果)保存在内存中进行计算。用户 可以将需要重复利用的数据缓存(Cache)在内存中,从而提高后续计算的效率。当数据被加载到内存后,可以进行快速的迭代计算,而不需要频繁地访问磁盘。

内存计算的优势

  • 高性能:内存的读写速度远快于磁盘,使得数据处理速度得到极大提升
  • 迭代计算友好:尤其适合机器学习和数据挖掘等需要多次迭代的算法
  • 交互式处理:支持快速响应交互式查询任务

RDD的持久化机制

为了充分利用内存计算的优势,Spark提供了持久化机制:

  • Cache方法:使用默认的 MEMORY_ONLY 存储级别将RDD持久化到内存中
  • 存储级别:Spark提供了7种不同的存储级别,包括 MEMORY_ONLYMEMORY_AND_DISK 等,用户可以根据内存情况选择合适的持久化策略

内存管理

Spark采用统一内存管理机制,将Executor JVM内存划分为不同区域:

  • 存储内存:用于缓存RDD数据和广播变量
  • 执行内存:用于Shuffle、Jo
http://www.dtcms.com/a/511642.html

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