pyspark中persist和cache区别
时间: 2024-05-23 21:12:15 浏览: 179
在PySpark中,persist和cache都可以用于将RDD或DataFrame缓存到内存中,以便后续的迭代或计算更快。
区别在于:
1. persist可以指定不同的存储级别,如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等,而cache只能使用默认的存储级别MEMORY_ONLY。
2. persist可以指定存储到磁盘的位置,而cache只能将数据缓存到内存中。
因此,如果您想将数据缓存到内存中并使用默认的存储级别,则可以使用cache。如果您需要更多的灵活性,则应该使用persist。
相关问题
pyspark里面persist作用
Persist方法在PySpark中用于将DataFrame或RDD缓存到内存或磁盘中,以便在后续的操作中快速访问它们。通常,重复使用同一个DataFrame或RDD会提高计算速度,而使用Persist方法可以避免在反复计算时重新加载数据,从而显著提高计算性能,特别是在迭代算法中。Persist方法提供了多种持久化级别,可以根据数据大小和内存限制选择最适合的级别。
save和persist的区别
save和persist都是用于将数据保存到磁盘上的函数,但是它们实现的方式有所不同。save函数会将数据全部写入磁盘,而persist函数则会将数据存储在内存或磁盘中,并将数据标记为可供重用。因此,当内存不足时,persist函数可以自动将数据从内存中删除以腾出更多的内存空间,但对于save函数,一旦数据写入磁盘后,就不能再修改或删除。