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使用Spark的cache机制观察一下效率的提升

基于上面的内容，我们在执行一下以下语句：

发现同样计算结果是15.

此时我们在进入Web控制台：

发现控制台中清晰展示我们执行了两次“count”操作。

现在我们把“sparks”这个变量执行一下“cache”操作：

此时在执行count操作，查看Web控制台：

此时发现我们前后执行的三次count操作耗时分别是0.7s、0.3s、0.5s。

此时我们 第四次执行count操作，看一下Web控制台的效果：

控制台上清晰的第四次操作仅仅花费了17ms，比前三次的操作速度大约快了30倍的样子。这就是缓存带来的巨大速度提升，而基于缓存是Spark的计算的核心之一！

第三步：构建Spark的IDE开发环境

Step 1：目前世界上Spark首选的InteIIiJ IDE开发工具是IDEA,我们下载InteIIiJ IDEA:

这里下载是最新版本Version 13.1.4：

关于版本的选择，官方给出了如下选择依据：

我们在这里选择Linux系统下的”Community Edition FREE”这个版本，这能完全满足我们任意复杂程度的Scala开发需求。

家林下载完成后保存在本地的如下位置：

Step 2:安装IDEA并配置IDEA系统环境变量

创建“/usr/local/idea”目录：

把我们下载的idea压缩包解压到该目录下：

安装完成后，为了方便使用其bin目录下的命令，我们把它配置在“~/.bashrc”:

感谢各位的阅读，以上就是“怎么使用Spark的cache机制观察效率的提升”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么使用Spark的cache机制观察效率的提升这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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