电子商务网站建设包括哪些内容,广告平面设计基础知识,怎样创作网站,网站建设与维护课件一、RDD持久化
1、不采用持久化操作 查看要操作的HDFS文件 以集群模式启动Spark Shell 按照图示进行操作#xff0c;得RDD4和RDD5 查看RDD4内容#xff0c;会从RDD1到RDD2到RDD3到RDD4跑一趟 显示RDD5内容#xff0c;也会从RDD1到RDD2到RDD3到RDD5跑一趟 2、采用持久化…一、RDD持久化
1、不采用持久化操作 查看要操作的HDFS文件 以集群模式启动Spark Shell 按照图示进行操作得RDD4和RDD5 查看RDD4内容会从RDD1到RDD2到RDD3到RDD4跑一趟 显示RDD5内容也会从RDD1到RDD2到RDD3到RDD5跑一趟 2、采用持久化操作 计算RDD4就是基于RDD3缓存的数据开始计算不用从头到尾跑一趟 计算RDD5就是基于RDD3缓存的数据开始计算不用从头到尾跑一趟
二、存储级别
案例演示设置存储级别
package net.cxf.rdd.day05import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import java.awt.SystemTray/*** 功能* 作者cxf* 日期2023年05月06日*/
object SetStorageLevel {def main(args: Array[String]): Unit {//创建Spark配置对象val conf new SparkConf().setAppName(SetStorageLevel) //设置应用名称.setMaster(local[*]) //设置主节点位置本地调试// 基于Spark配置对象创建Spark容器val sc new SparkContext(conf)//去除Spark运行信息Logger.getLogger(org).setLevel(Level.OFF)Logger.getLogger(com).setLevel(Level.OFF)System.setProperty(spark.ui.showConsoleProgress, false)Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF)//创建RDDval rdd sc.textFile(hdfs://master:9000/park/words.txt)//将rdd标记为持久化采用默认存储级别- StorageLevel.MEMORY_ONLYrdd.persist() //无参持久化方法//对rdd做扁平映射,得到rdd1val rdd1 rdd.flatMap(_.split( ))//将rdd1持久化都磁盘rdd1.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)//将rdd1映射成二元组得到rdd2val rdd2 rdd1.map((_, 1))//将rdd2持久化到内存溢出的数据持久化到磁盘rdd2.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)//第一次行动算子对标记为持久化的RDD进行不同级别的持久化曹println(元素个数 rdd2.count)//第二次行动算子直接利用rdd2的持久化数据进行操作无须从头进行计算rdd2.collect.foreach(println)}}运行程序查看结果 三、利用Spark WebUI查看缓存
最好重启Spark Shell 一创建RDD并标记为持久化 二Spark WebUI查看RDD存储信息 收集RDD数据 刷新WebUI发现出现了一个ParallelCollectionRDD的存储信息该RDD的存储级别为MEMORY持久化的分区为8完全存储于内存中。 单击ParallelCollectionRDD超链接可以查看该RDD的详细存储信息 执行以下命令创建rdd2并将rdd2持久化到磁盘 刷新上述WebUI发现多了一个MapPartitionsRDD的存储信息该RDD的存储级别为DISK持久化的分区为8完全存储于磁盘中。 三将RDD从缓存中删除 刷新上述WebUI发现只剩下了MapPartitionsRDDParallelCollectionRDD已被移除。
