持久化/缓存RDDs上的Spark RDD检查点执行DAG两次
当我运行如下代码时：
val newRDD = prevRDD.map(a => (a._1, 1L)).distinct.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
newRDD.checkpoint
print(newRDD.count())
观察Yarn中的阶段，我注意到Spark进行了两次DAG计算--一次是用于实体化RDD并缓存它的DISTINCT+计数，然后是完全第二次用于创建检查点副本。
val newRDD = prevRDD.map(a => (a._1, 1L)).distinct.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
print(newRDD.count())
newRDD.checkpoint
print(newRDD.count())
我已经创建了一个Apache Spark Jira票证，以使其成为一个特性请求:https://issues.Apache.org/Jira/browse/Spark-8666
共有1个答案
看来这可能是个已知的问题。请参见旧的JIRA票证https://issues.apache.org/JIRA/browse/spark-8582
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和RDD相似，DStreams也允许开发者持久化流数据到内存中。在DStream上使用persist()方法可以自动地持久化DStream中的RDD到内存中。如果DStream中的数据需要计算多次，这是非常有用的。像reduceByWindow和reduceByKeyAndWindow这种窗口操作、updateStateByKey这种基于状态的操作，持久化是默认的，不需要开发者调用persist(
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我使用JPA（Eclipse Link 2.5）进行持久性。我的Web应用程序包含AJAX页面更新。保存帖子时，发布的内容会在不刷新浏览器的情况下显示。该帖子具有使用OneTo多关系与之关联的标签。这些标签应该在保存后也会显示出来。但是，由于启用了缓存，我无法获取标签。 这是我的代码: 我怎样才能让事情运转起来？如何刷新一个实体及其所有关联的实体？谢了。