Озеро создать - Cached
Достопримечательности Турции - Зеленый Каньон
В сфере вычислительной обработки данных кэш — это высокоскоростной уровень хранения, на котором требуемый набор данных, как правило, временного характера. Доступ к данным на этом уровне осуществляется значительно быстрее, чем к основному месту их хранения. С помощью кэширования становится возможным эффективное повторное использование ранее полученных или вычисленных данных. Данные в кэше обычно хранятся на устройстве с быстрым доступом, таком как ОЗУ оперативное запоминающее устройство , и могут использоваться совместно с программными компонентами. Основная функция кэша — ускорение процесса извлечения данных. Он избавляет от необходимости обращаться к менее скоростному базовому уровню хранения.
.jpg "Как работает кэширование?")
Продолжая рассказывать про курсы Apache Spark для разработчиков на практических примерах, сегодня рассмотрим, как кэширование данных позволяет оптимизировать распределенные вычисления в этом Big Data фреймворке. Читайте далее, как ускорить выполнение запросов в Spark SQL , чем отличаются функции cache и persist , из чего состоит план запроса и каковы альтернативы кэшированию данных для повторного использования вычислений. Кэширование данных в Apache Spark SQL — это весьма популярный способ повышения производительности приложения за счет повторного использования некоторых вычислений. Однако, чтобы эффективно использовать его, следует помнить о некоторых особенностях настройки Spark-приложений. Часть этих рекомендаций мы разбирали вчера , на примере перехода от локальных Pyhon-скриптов к распределенным заданиям PySpark.
LT: Михаил Григорьевич, вы как-то сказали, что люди теряют вкус к качественному исполнению. А на что вы в первую очередь обращаете внимание при осуществлении постановки и работе с артистами? Необходимо держать в поле зрения мельчайшие детали, с тем чтобы точно вписать их в общую картину произведения, сохранить его идею, его историческую ценность, его неповторимый стиль.
