SparkCore>RDD的持久化/缓存

引入

在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率

持久化/缓存API详解

• persist方法和cache方法
  RDD通过persist或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
  通过查看RDD的源码发现cache最终也是调用了persist无参方法(默认存储只存在内存中)
  

代码演示

●启动集群和spark-shell

/export/servers/spark/sbin/start-all.sh
/export/servers/spark/bin/spark-shell \
--master spark://node01:7077,node02:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 2 

●将一个RDD持久化，后续操作该RDD就可以直接从缓存中拿

val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
val rdd2 = rdd1.flatMap(x=>x.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
//缓存/持久化
rdd2.cache 
//触发action,会去读取HDFS的文件,rdd2会真正执行持久化
rdd2.sortBy(_._2,false).collect
//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了
rdd2.sortBy(_._2,false).collect

●存储级别
默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的

持久化级别	说明
MEMORY_ONLY(默认)	将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。 如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。 这是默认级别。
MEMORY_AND_DISK(开发中可以使用这个)	将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取
MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala)	将RDD以序列化的Java对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象(deserialized objects)更具空间效率，特别是在使用快速序列化的情况下，但是这种方式读取数据会消耗更多的CPU。
MEMORY_AND_DISK_SER (Java and Scala)	与MEMORY_ONLY_SER类似，但如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上，而不是每次需要重新计算它们。
DISK_ONLY	将RDD分区存储在磁盘上。
MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2等	与上面的储存级别相同，将持久化数据存为两份，备份每个分区存储在两个集群节点上。
OFF_HEAP(实验中)	与MEMORY_ONLY_SER类似，但将数据存储在堆外内存中。 (即不是直接存储在JVM内存中)如：Tachyon-分布式内存存储系统、Alluxio - Open Source Memory Speed Virtual Distributed Storage

总结

• 1.RDD持久化/缓存的目的是为了提高后续操作的速度
• 2.缓存的级别有很多，默认只存在内存中,开发中使用memory_and_disk
• 3.只有执行action操作的时候才会真正将RDD数据进行持久化/缓存
• 4.实际开发中如果某一个RDD后续会被频繁的使用，可以将该RDD进行持久化/缓存