pyspark里面persist作用
时间: 2023-12-08 18:19:50 浏览: 25
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。
相关问题
pyspark中persist和cache区别
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。
goka.Persist 作用
`goka.Persist` 是 Goka 框架的一个函数,用于指定流处理应用程序中的消息处理逻辑。具体来说,`goka.Persist` 函数需要传入一个 `goka.ProcessCallback` 类型的参数,用于指定消息的处理逻辑。
在 Goka 的流处理应用程序中,消息处理逻辑通常会涉及到对输入消息的处理、状态的更新以及输出消息的发送等操作。`goka.Persist` 函数可以帮助应用程序开发者在处理消息时方便地完成这些操作,从而简化应用程序的实现。
举个例子,如果你的 Goka 应用程序需要从一个名为 `input` 的流中读取消息,并将其转换为大写形式后发送到一个名为 `output` 的流中,你可以使用如下代码指定消息处理逻辑:
```go
func handler(ctx goka.Context, msg interface{}) {
// 对输入消息进行处理
upperMsg := strings.ToUpper(msg.(string))
// 更新状态
ctx.SetValue(upperMsg)
// 发送输出消息
ctx.Emit("output", ctx.Key(), upperMsg)
}
// ...
goka.DefineGroup(
"my-group",
goka.Input("input", new(codec.String), partitioner),
goka.Persist(new(codec.String), handler),
goka.Output("output", new(codec.String)),
)
```
在上面的代码中,`handler` 函数指定了消息的处理逻辑,它将输入消息转换为大写形式后,使用 `ctx.SetValue` 方法更新状态,并使用 `ctx.Emit` 方法将处理结果发送到指定的输出流中。`goka.Persist` 函数会在每次接收到新的消息时调用 `handler` 函数,从而完成对输入消息的处理。