RDD緩存與RDD序列化緩存的大小對比

使用RDD進行持久化 當你在Spark代碼中多次對一個RDD做了算子操作後，恭喜，你已經實現Spark作業第一步的優化了，也就是儘可能複用RDD。此時就該在這個基礎之上，進行第二步優化了，也就是要保證對一個RDD執行多次算子操作時，這個RDD本身僅僅被計算一次。 Spark中對於一個RDD執行多次算子的默認原理是這樣的：每次你對一個RDD執行一個算子操作時，都會重新從源頭處計算一遍，計算出那個RD

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