RDD持久化

本教程详细介绍了PySpark中SparkCore的RDD持久化和Checkpoint功能，重点讲解了缓存和检查点的作用、如何进行缓存、如何设置检查点目录以及它们之间的区别。还提供了join操作的示例和Spark算子补充知识。

一、RDD持久化 （一）引入持久化的必要性 Spark中的RDD是懒加载的，只有当遇到行动算子时才会从头计算所有RDD，而且当同一个RDD被多次使用时，每次都需要重新计算一遍，这样会严重增加消耗。为了避免重复计算同一个RDD，可以将RDD进行持久化。 Spark中重要的功能之一是可以

当RDD被重复使用，或者计算该RDD比较容易出错，而且需要消耗比较多的资源和时间的时候，我们就可以将该RDD缓存起来。 主要作用: 提升Spark程序的计算效率 注意事项: RDD的缓存可以存储在内存或者是磁盘上，甚至可以存储在Executor进程的堆外内存中。主要是放在内存中，因此

理解RDD持久化的必要性 了解RDD的存储级别 学会如何查看RDD缓存 Spark中的RDD是懒加载的，只有当遇到行动算子时才会从头计算所有RDD，而且当同一个RDD被多次使用时，每次都需要重新计算一遍，这样会严重增加消耗。为了避免重复计算同一个RDD，可以将RDD进行持久化。 Spark中

在实际应用中，存在许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是，目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的

本教程详细介绍了PySpark中SparkCore的RDD持久化和Checkpoint功能，重点讲解了缓存和检查点的作用、如何进行缓存、如何设置检查点目录以及它们之间的区别。还提供了join操作的示例和Spark算子补充知识。

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Redis持久化 Redis有两种持久化方案： RDB持久化 AOF持久化 1.1.RDB持久化 RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。快照文件称为RDB文件

这是redis系列文章之《redis持久化【RDB+AOF】持久化双雄》，上一篇文章【redis基础】redis的十大数据类型_努力努力再努力mlx的博客-CSDN博客 感谢大家的支持~ 目录 RDB 什么是RDB RDB的作用 配置文件关于RDB部分  6vs7 操作步骤 修改配置文件（本案例设置5s修改2次） 修改dump文件的保

概念：在上一章文章中我们演示了消费者宕机的情况下消息没有被消费成功后会重新入队，然后再被消费，但如何保障RabbitMQ服务停掉的情况下，生产者发过来的消息不会丢失，这时候我们为了消息不会丢失就需要将队列和消息都标记为持久化。 1、实现RabbitMQ队列持久化 只需

前言: 每次你在游戏中看到玩家排行榜，或者在音乐应用中浏览热门歌单，有没有想过这个排行榜是如何做到实时更新的？当然，依靠 Redis 即可做到。 在技术领域，我们经常听到 「键值存储」 这个词。但在 Redis 的世界里，这只是冰山一角。Redis 的对象，不仅仅是简单的数据

在线文档: https://redis.io/topics/persistence RDB（Redis DataBase） AOF（Append Of File） 在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘， 也就Snapshot 快照，恢复时将快照文件读到内存 RDB 及其执行流程 对上图的解读 具体流程如下： redis 客户端执行bgsave 命令或者自动触发bgsave 命令；

Redis 的缓存持久化有两种技术 ： RDB 和 AOF Redis 的数据快照 简单说就是将缓存中的所有数据都记录到磁盘中，当Redis发生故障的时候，只需读取快照文件，就可恢复数据 相应的命令是 save 和 bgsave ，这两个命名都可以手动执行RDB持久化，不过 save 由 Redis 主线程来执行RDB，会阻

快速展示，提升体验 已经加载过的数据，用户下次查看时，不需要再次从网络（磁盘）加载，直接展示给用户 节省用户流量（节省服务器资源） 对于较大的资源数据进行缓存，下次展示无需下载消耗流量 同时降低了服务器的访问次数，节约服务器资源。 离线使用 用户浏览