32. Кэширование и сохранение в PySpark | Кэширование против сохранения | Вопрос для собеседования...

#pyspark #инженерия данных #spark

Руководство по PySpark: cache() и persist() – понимание хранилища данных Spark

Описание:

Добро пожаловать в наше руководство по PySpark! В этом видео мы подробно рассмотрим два основных понятия для оптимизации производительности приложений Spark: cache() и persist().

Являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком данных или только начинаете работать с PySpark, понимание этих методов критически важно для повышения эффективности вашего приложения.

🔍 Что вы узнаете:

Что такое cache()?
Узнайте, как cache() упрощает кэширование DataFrames и RDD в PySpark. Узнайте о его поведении по умолчанию, при котором данные сохраняются в памяти и при необходимости записываются на диск.

Что такое persist()?
Изучите метод persist() и то, как он обеспечивает больший контроль над уровнями хранения. От хранения только в памяти до хранения только на диске и сериализованных форматов – узнайте, как выбрать правильный уровень хранения для вашего варианта использования. Когда использовать каждый метод
Разберитесь в ситуациях, когда cache() достаточно, а когда может понадобиться гибкость persist().

Хотите больше похожих видео? Ставьте лайки, комментируйте, делитесь и подписывайтесь.

❤️Лайкайте, делитесь и комментируйте. ❤️
❤️ Цель — 5000 лайков! ❤️

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
AWS DATA ENGINEER:    • AWS DATA ENGINEER  

Azure Data Factory:
   • Azure Data Factory  

Плейлист Azure Data Engineer:    • Azure Data Engineer  

Плейлист SQL:    • SQL playlist  

Плейлист PYSPARK -
   • Pyspark Tutorial  

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📣Хотите связаться со мной? Посмотрите эти ссылки:📣

Присоединяйтесь к Telegram, чтобы обсудить: https://t.me/+Cb98j1_fnZs3OTA1

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Что мы обсудили в этом видео:

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

Надеюсь, вам понравилось это видео и вы узнали что-то новое :)
Увидимся в следующем видео, пока-пока!

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖