网站介绍：文章浏览阅读260次。一、RDD持久化原理Spark中有一个非常重要的功能就是可以对RDD进行持久化。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition数据持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存中缓存的partition数据。这样的话，针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只需要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。因为正常情况下这个RDD的数据使用过后内存中是不会一直保存的。例如这样的操作：针对mapRDD需要多次使用的val _spark scala 共享变量
- 链接地址：https://blog.csdn.net/weixin_40612128/article/details/123345753
- 链接标题：Spark08：【案例】RDD持久化、共享变量_spark scala 共享变量-CSDN博客
- 所属网站：blog.csdn.net
- 被收藏次数：7485
- 网站标签：spark scala 共享变量
