Spark Transformations被懒惰地评估 - 当我们调用 Action 时，它会根据谱系图执行所有转换。
懒惰地评估转换有什么好处？
它会改善performance和更少的memory consumption与热切评价相比？
懒惰地评估转换有什么缺点吗？
最佳答案
对于转换，Spark 将它们添加到计算的 DAG 中，并且只有当驱动程序请求一些数据时，该 DAG 才会真正执行。
这样做的一个好处是，Spark 可以在有机会全面查看 DAG 之后做出许多优化决策。如果它一得到它就执行一切，这是不可能的。
例如——如果你急切地执行每一个转换，那意味着什么？嗯，这意味着你必须在内存中实现那么多中间数据集。这显然效率不高——一方面，它会增加你的 GC 成本。 (因为你真的对这些中间结果不感兴趣。这些只是你在编写程序时方便的抽象。)所以，你要做的是——你告诉 Spark 你感兴趣的最终答案是什么，并且它找出了到达那里的最佳方式。
关于apache-spark - Spark Transformation - 为什么它是懒惰的，有什么优势？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38027877/