什麼是rdd持久化？
spark最重要的乙個功能，就是把乙個資料集快取在記憶體，磁碟或者分布式檔案系統中。如果持久化了這乙個資料集，那麼對此資料集進行操作的其他操作可以直接復用該資料集，不用重新計算，這會使該操作執行的迅速。
因為要不進行持久化的話，如果多次對乙個rdd執行運算元的話，spark缺省會重算。比如rdd3和rdd4同時基於rdd2做運算，如果不做持久化的話，rdd2會計算兩次。
1.盡量復用rdd
2.然後對該rdd做持久化
3.如果該rdd資料量多大，可以考慮對該rdd序列化，但是在獲取資料的時候，不要忘了反序列化
4.如果想要高可靠性，可以使用memory_only_2，複製乙份副本，並將副本儲存到其他節點上
spark效能調優之重構RDD架構，RDD持久化
當第一次對rdd2執行運算元，獲取rdd3的時候，就會從rdd1開始計算，就是讀取hdfs檔案，然後對rdd1執行運算元，獲取到rdd2，然後再計算，得到rdd3 預設情況下，多次對乙個rdd執行運算元，去獲取不同的rdd 都會對這個rdd以及之前的父rdd，全部重新計算一次 讀取hdfs rdd1...
Spark效能優化 RDD方法優化
對於rdd中某些函式使用注意 1.能不使用groupbykey函式就不使用，除非不得已 redcuebykey combiner groupby map 變數值相加 redcuebykey可以先進行本地聚合操作 2.盡量使用xxpartition函式代替xx函式 xx map foreach zip...
Spark效能優化 RDD持久化
如果程式中，對某乙個rdd，基於它進行了多次transformation或者action操作。那麼就非常有必要對其進行持久化操作，以避免對乙個rdd反覆進行計算。此外，如果要保證在rdd的持久化資料可能丟失的情況下，還要保證高效能，那麼可以對rdd進行checkpoint操作。除了對多次使用的rdd...