Spark中持久化cache算子详解介绍

企业开发 2023-08-19 17:41:10 阅读次数: 0

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在Spark中，cache函数用于将RDD或Dataset的计算结果存储在集群的内存中，以便于后续的操作可以重用这些数据，而不需要重新计算。这大大提高了迭代计算的效率，特别是对于迭代算法和重复数据访问的场景。

以下是cache函数在Spark的Scala API中的一些详细介绍：

在RDD中的`cache`函数：

def cache(): this.

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