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這篇文章主要講解了“怎么使用Spark的cache機制觀察效率的提升”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“怎么使用Spark的cache機制觀察效率的提升”吧！
基于上面的內容，我們在執行一下以下語句：
發現同樣計算結果是15.
此時我們在進入Web控制臺：
發現控制臺中清晰展示我們執行了兩次“count”操作。
現在我們把“sparks”這個變量執行一下“cache”操作：
此時在執行count操作，查看Web控制臺：
此時發現我們前后執行的三次count操作耗時分別是0.7s、0.3s、0.5s。
此時我們 第四次執行count操作，看一下Web控制臺的效果：
控制臺上清晰的第四次操作僅僅花費了17ms，比前三次的操作速度大約快了30倍的樣子。這就是緩存帶來的巨大速度提升，而基于緩存是Spark的計算的核心之一！
Step 1：目前世界上Spark首選的InteIIiJ IDE開發工具是IDEA,我們下載InteIIiJ IDEA:
這里下載是最新版本Version 13.1.4：
關于版本的選擇，官方給出了如下選擇依據：
我們在這里選擇Linux系統下的”Community Edition FREE”這個版本，這能完全滿足我們任意復雜程度的Scala開發需求。
家林下載完成后保存在本地的如下位置：
Step 2:安裝IDEA并配置IDEA系統環境變量
創建“/usr/local/idea”目錄：
把我們下載的idea壓縮包解壓到該目錄下：
安裝完成后，為了方便使用其bin目錄下的命令，我們把它配置在“~/.bashrc”:
感謝各位的閱讀，以上就是“怎么使用Spark的cache機制觀察效率的提升”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對怎么使用Spark的cache機制觀察效率的提升這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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