数据持久化 数据持久化 本章中描述的模块支持在磁盘上以持久形式存储 Python 数据。 pickle 和 marshal 模块可以将许多 Python 数据类型转换为字节流，然后从字节中重新创建对象。 各种与 DBM 相关的模块支持一系列基于散列的文件格式，这些格式存储字符串到其他字符串的映射。 本章中描述的模块列表是： pickle...

六、持久化 六、持久化 如果简单的对RDD 调用行动操作，则Spark 每次都会重新计算RDD 以及它所有的依赖RDD 。 在迭代算法中，消耗会格外大。因为迭代算法通常会使用同一组数据。 当我们让spark 持久化存储一个RDD 时，计算出RDD 的节点会分别保存它们所求出的分区数据。 如果一个拥有持久化数据的节点发生故障，...

持久化变更 flush API 持久化变更 没用fsync 同步文件系统缓存到磁盘，我们不能确保电源失效，甚至正常退出应用后，数据的安全。为了ES的可靠性，需要确保变更持久化到磁盘。 我们说过一次全提交同步段到磁盘，写提交点，这会列出所有的已知的段。在重启，或重新打开索引时，ES使用这次提交点决定哪些段属于当前的分片。 当我们通过每秒的刷新获得...

RDD 持久化 RDD 持久化 Spark 有一个最重要的功能是在内存中持久化 (或 缓存)一个数据集。

RDD 持久化 如何选择存储级别 删除数据 RDD 持久化 Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的...

持久化存储 持久化存储 容器是镜像的运行时实例，为了保证镜像能够重复地产生出具备一致性的运行时实例，必须要求镜像本身是持久而稳定的，这决定了在容器中发生的一切数据变动操作都不能真正写入到镜像当中，否则必然会破坏镜像稳定不变的性质。为此，容器中的数据修改操作，大多是基于写入时复制 （Copy-on-Write）策略来实现的，容器会利用叠加式文件系统 （O...

数据持久化 数据持久化 本章中描述的模块支持在磁盘上以持久形式存储 Python 数据。 pickle 和 marshal 模块可以将许多 Python 数据类型转换为字节流，然后从字节中重新创建对象。 各种与 DBM 相关的模块支持一系列基于散列的文件格式，这些格式存储字符串到其他字符串的映射。 本章中描述的模块列表是： pickle —-...

Redis 数据持久化 RDB 触发机制 持久化配置 RDB 实践 RDB 引发的一些问题思考 AOF AOF 可靠性 fsync AOF 重写 AOF 数据损坏修复 AOF 实践 RDB 与 AOF 的抉择 Reference Redis 数据持久化 Redis 数据存储都是在内存里，对数据的更新异步的存储在磁盘里。我们都知...

硬盘持久化 硬盘持久化 配置文件 global master - worker nuster cache on data - size 10m dir / tmp / cache nuster nosql on data - size 10m dir / tmp / nosql backend b...

5.4 持久化设置 5.4 持久化设置 RDB和AOF两者毫无关系，完全独立运行，如果使用了AOF，重启时只会从AOF文件载入数据，不会再管RDB文件。在配置上有三种选择：不持久化，RDB，RDB+AOF。官方不推荐只开启AOF（因为恢复太慢另外如果aof引擎有bug），除非明显的读多写少的应用。开启AOF时应当关闭AOF自动rewrit...