本文介绍了“火花缓存使用实例分析”的相关知识。很多人在实际的案件操作过程中都会遇到这样的困难。接下来，让边肖带领大家学习如何应对这些情况！希望大家认真阅读，学点东西！
因为注：使用内部数据文件，所以不会在这里公布。看看测试代码和测试结果就知道了。
本次测试在JupyterNotebook的交互环境下进行。如果直接提交作业，结果可能会不一样。
测试步骤
初始化Spark
from py spark . sqlimportsparksessions park=sparksessions \。构建器\。appName(‘CacheDemo’)\。主控形状(‘迷你图：//10 . 206 . 132 . 113:7077 ‘)\。config (‘spark.driver.memory ‘，’ 5g’) \。config (‘spark.executor.memory ‘，’ 5g’) \。config (‘spark.cores.max ‘，20) \。getorcreate()分别读取两个文件进行测试，其中
DS1=spark . read . JSON(OS . path . join(data _ path，’ data . 2018-01-04 ‘))ds2=spark . read . JSON(OS . path . join(data _ path，data . 2018-01-05 ‘))DS1 . Cache()# Cache * * data frame。注：的两个数据文件分别生成于1月4日和1月5日。尺寸很接近，都是3.1G。
为了防止Spark自己的Cache影响实验，在这里读取两个不同的数据文件。
计算时间：
importtimedefcalc_timing(ds，app _ name): t1=time . time()related=ds . filter(‘ app _ name=’ % s ‘ ‘ % app _ name)_ 1 strow=related . first()T2=time . time()print ‘ cost time : ‘，T2-t1测试结果：
calc_timing(ds1，’ DunZIP ‘)# cost time :13 . 3130679131 calc _ timing(ds2，’ DunZIP ‘)# cost time :18 . 0472488403 calc _ timing(DS1，’ DunZIP ‘)# cost time 33600 . 86868065796
对于DS1，虽然调用了缓存，但在* * *次执行过滤操作仍然非常慢，因为它没有被真正使用。
第二次使用DS1时，由于缓存的缘故，速度要快得多。
相比之下，DS2的两次行刑时间差别不大。
如果去Spark UI查看每个Job的执行时间，会发现读取数据文件只需要15~20s。
因此可以猜测，Spark的DataFrame读取数据后，即使执行两次相同的操作，所消耗的时间也无法减少，因为Spark默认不会将ds放入内存。
“火花缓存使用示例分析”到此结束。感谢阅读。如果你想了解更多的行业，可以关注网站。边肖将为您输出更多高质量的实用文章！
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