在Spark中,持久化(Persistence)是将RDD或DataFrame的计算结果缓存到内存中,以便在之后的操作中重复使用这些结果,从而避免重复计算。持久化可以提高Spark程序的性能,特别是在需要多次重复使用同一个数据集的情况下。持久化可以通过将RDD或DataFrame标记为持久化级别(如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、DISK_ONLY等)来实现。持久化可以在Spark应用程序中显式调用persist()方法来实现,也可以通过对RDD进行算子操作时使用cache()方法来隐式实现。
Spark中持久化的作用是什么
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