Каковы недостатки кеширования RDD?

Недавно мы начали кэшировать RDD, которые повторно использовались несколько раз, даже если для вычисления этих RDD не требуется много времени.

Согласно документации, Spark автоматически удалит неиспользуемые кэшированные данные, используя стратегию LRU.

Так есть ли недостатки в оверкешировании RDD? Я подумал, что, возможно, наличие всех этих десериализованных данных в памяти может оказать большее давление на сборщик мусора, но стоит ли об этом беспокоиться?

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
228
1

Ответы 1

Основным недостатком кеширования большого количества RDD является (очевидно) то, что оно использует память. Если размер кэша ограничен, стратегия LRU не обязательно означает, что наименее ценные элементы удаляются. Если вы кэшируете все, независимо от его ценности, вы можете обнаружить, что более дорогостоящие в вычислительном отношении, но редко используемые элементы удаляются, когда вы этого не хотите.

Другие вопросы по теме