作为Spark的新手,我一直在寻找他们的python example for estimation of PI。 我有兴趣了解Spark在相同环境下多次重新估计PI的性能。 我观察到的是,在这些重新估计中,PI的值保持不变,并且性能计时似乎表明中间RDD被隐式高速缓存,然后在随后的计算中重新使用。 有什么办法可以配置Spark来控制这种行为,并且中间的RDD总是被重新生成?使用unpersist(
我有一个NOTIFICATION表谁包含一个多对多的关联: @Entity
@Table(name="NOTIFICATION")
@NamedQuery(name="Notification.findAll", query="SELECT f FROM Notification f")
public class Notification {
/** SOME COLUMN DEFINI