网站介绍：人工智能大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark大数据：Spark实战经验总结1. RDD持久化1）RDD的惰性机制：2）RDD持久化 --- （解决惰性机制的效率问题）：（1）效率低的背景：（2）增加持久化（缓存）：（3）实际开发中，持久化（缓存）写法：大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark大数据：Spark实战经验总结1. RDD持久化说RDD持久化之前，先来了解一下惰性机制。1）RDD的惰性机制：RDD在设计时采用了惰性机制的特性，指的是转换R_python+spark数仓项目及实现
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