spark中默认的储存级别是什么

在 Spark 中，默认的储存级别是 MEMORY_ONLY，即将数据存储在内存中。这种储存级别具有较高的读写速度，但是存储的数据量受限于内存大小。如果内存不足以容纳所有数据，Spark 将会使用 LRU 策略将一部分数据写入磁盘。Spark 也提供了其他的储存级别，包括 MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_AND_DISK_SER、DISK_ONLY 等，用户可以根据实际情况选择合适的储存级别。

相关问题

spark中默认的储存级别

Spark中默认的储存级别是MEMORY_ONLY，它将数据存储在内存中，以便快速访问和处理。如果数据集太大，无法全部存储在内存中，则可能会出现缓存不足的情况。此时，Spark会根据LRU（最近最少使用）策略将一部分数据从内存中淘汰掉，并将其存储到磁盘上。除了MEMORY_ONLY，Spark还提供了其他的储存级别，例如MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_AND_DISK_SER等，可以根据具体的业务需求进行选择。

spark中的shuffle是什么

在Spark中，shuffle是指将数据重新分区和排序的过程。当需要对数据进行重新分布、重新分组或重新排序时，Spark会将数据进行shuffle操作。

具体来说，shuffle包括以下几个步骤：

1. Map阶段：在Map阶段，Spark会根据用户定义的操作将数据划分成多个分区，并在每个分区内进行计算。每个分区内的计算是独立的，不需要进行数据交换。

2. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Spark会将每个分区的数据按照指定的规则（如key）重新分发到不同的节点上，以便进行后续的分组、排序等操作。这个过程涉及网络传输和磁盘IO，因此是性能开销较大的操作。

3. Reduce阶段：在Reduce阶段，Spark会对重新分发的数据进行分组、合并、聚合等操作，并将结果输出。

Shuffle操作在Spark中是一个开销较大的操作，因为它涉及数据的跨节点传输和磁盘IO。因此，在编写Spark应用程序时，我们应该尽量减少shuffle操作的次数和数据量，以提高性能。