了解 Pyspark 中缓存和持久性之间的区别 在这篇文章中,我们将学习缓存和持久化之间的区别。了解这些差异如何影响您的数据处理工作流是至关重要的。在处理像 Apache Spark 这样的大规模数据处理框架时,优化数据存储和检索对于性能至关重要。缓存和持久化是两个在优化中发挥重要作用的关键操作。 缓存 (6) 持久化 (1) 数据处理 (4) Apache Spark (1) 故障容错 (1) 存储级别 (1) 2024年10月16日 | 阅读 85
了解 PySpark 中的 mapPartition 本文介绍了 PySpark 中的 `mapPartition` 功能,该功能允许在处理 RDD 或 DataFrame 的每个分区时应用函数,从而优化性能。通过批量处理数据和管理资源,`mapPartition` 能显著提高处理效率。文章中还提供了使用 `mapPartition` 处理 Web 服务器日志的示例,展示了其在实际应用中的优势。 mapPartition (1) PySpark (1) RDD (1) 性能 (10) 批处理 (1) 数据处理 (4) 2024年10月1日 | 阅读 455