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Spark: DataFrame缓存/持久化是从一个传输到另一个吗？

Spark中的DataFrame缓存/持久化不是从一个传输到另一个的过程。DataFrame缓存/持久化是指将DataFrame的数据存储在内存或磁盘上，以便后续的操作可以更快地访问数据，而不需要重新计算或从外部数据源加载。

DataFrame缓存是将DataFrame的数据存储在内存中，以便在后续的操作中可以更快地访问。通过缓存DataFrame，可以避免重复计算和频繁的磁盘读取，提高计算性能。

DataFrame持久化是将DataFrame的数据存储在磁盘上，以便在Spark应用程序重新启动后可以恢复数据。持久化可以使用不同的存储级别，包括内存、磁盘和序列化等级别，以满足不同的性能和容错需求。

DataFrame缓存/持久化的优势包括：

  1. 提高性能：通过将数据存储在内存中或磁盘上，可以避免重复计算和频繁的磁盘读取，从而提高计算性能。
  2. 加速迭代计算：对于需要多次迭代计算的场景，缓存/持久化可以避免每次迭代都重新计算数据，加快计算速度。
  3. 提高容错性：通过将数据持久化到磁盘上，即使在应用程序重新启动后也可以恢复数据，提高容错性。

DataFrame缓存/持久化适用于需要多次使用同一份数据进行计算的场景，例如迭代算法、交互式数据分析和机器学习等。

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transformation的结果是从一个RDD转换到另一个RDD，而action则是从一个RDD转换到一个非RDD，因此从执行结果是否仍然是RDD也可推断出该操作是transformation抑或action....map(lambda x:(x, 1)) # 从一个RDD转换为另一个RDD 需要指出的是，RDD作为分布式的数据集合，其本身是不可变对象（immutable），所以所有的transformation...前面提到，Spark在执行过程中，依据从一个RDD是生成另一个RDD还是其他数据类型，可将操作分为两类：transformation和action。...，缓存，即仅将RDD存于内存中，相当于持久化级别为MEMORY_ONLY的persist操作 另外，还有checkpoint也属于持久化操作。...对于一个已经持久化的对象，当无需继续使用时，可使用unpersist完成取消持久化。

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