企业官网建设流程全解析

海南景区网站建设方案,制作app软件工具下载,wordpress网站迁移教程,莱芜区招聘信息在Spark执行流程中#xff0c;缓存#xff08;Cache#xff09;的作用主要体现在以下方面#xff1a;1. 避免重复计算Spark的转换操作#xff08;如map、filter#xff09;具有惰性求值特性。当多次使用同一个RDD#xff08;Resilient Distributed Dataset#xff09;时…在Spark执行流程中缓存Cache的作用主要体现在以下方面1. 避免重复计算Spark的转换操作如map、filter具有惰性求值特性。当多次使用同一个RDDResilient Distributed Dataset时若不缓存每次触发行动操作如collect都会重新计算整个血统Lineage。通过缓存rdd.persist() # 或 rdd.cache()可将中间结果持久化到内存或磁盘后续操作直接读取缓存数据避免重复计算。2. 优化迭代算法在机器学习等迭代计算场景如梯度下降中同一数据集会被多次复用。缓存后每次迭代只需读取缓存而非重新计算显著减少开销。例如data sc.textFile(data.txt).map(parse).persist() for _ in range(iterations): update_model(data) # 直接复用缓存的data3. 加速交互式查询在交互式分析中如Spark SQL频繁查询同一数据集时缓存结果可缩短响应时间CACHE TABLE logs; -- 缓存表 SELECT * FROM logs WHERE levelERROR; -- 后续查询直接读取缓存4. 权衡存储与计算缓存需权衡资源开销内存优先MEMORY_ONLY速度最快但可能因内存不足丢弃数据需重新计算。磁盘备用MEMORY_AND_DISK将溢出的数据存盘避免重算。序列化MEMORY_ONLY_SER减少内存占用但增加CPU序列化开销。5. 缓存管理手动释放通过unpersist()及时清除不再需要的缓存。自动清理Spark基于LRULeast Recently Used策略自动清理旧缓存。$$ \text{性能提升} \propto \frac{\text{复用次数}}{\text{缓存成本}} $$总结缓存的本质是以空间换时间通过存储中间结果减少重复计算。需根据数据大小、复用频率和集群资源动态选择存储级别才能最大化提升执行效率。