spark执行计算时默认存储级别 Spark计算框架

在Spark中，执行计算时，默认的存储级别为MEMORY_AND_DISK。

存储级别决定了数据在内存和磁盘之间的存储方式。不同的存储级别适用于不同的场景和资源约束。默认的MEMORY_AND_DISK存储级别表示数据首先存储在内存中，如果内存不足，会溢写到磁盘上。

存储级别还可以通过设置参数进行调整，例如设定为MEMORY_ONLY表示只存储在内存中，这样可以加快数据的读取速度，但可能会导致内存溢出。

为了提高计算效率，可以根据实际情况选择合适的存储级别和优化策略。

一种常见的优化策略是使用持久化存储级别，将需要频繁使用的数据持久化到磁盘中，以便下次使用时可以直接读取，避免了重复计算和IO开销。

另外，可以使用缓存机制将一部分数据缓存在内存中，减少磁盘读写次数。在Spark中，可以使用cache()方法对RDD或DataFrame进行缓存。

同时，还可以通过调整并行度和分区数量来优化计算效率。合理的并行度和分区数量可以使得计算任务更加均衡，充分利用集群资源。

总之，在Spark执行计算时，采用适当的存储级别和优化策略是提高计算效率的关键。通过合理的存储级别选择、数据缓存和并行度调整，可以加快数据处理速度，提升Spark计算框架的性能。

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