大数据课程K7——Spark的容错&&缓存&&Checkpoint

文章作者邮箱：[email protected]              地址：广东惠州

 ▲ 本章节目的

⚪ 掌握Spark的缓存机制；

⚪ 掌握Spark的容错机制；

⚪ 掌握Spark的Checkpoint机制；

一、RDD容错机制

1. 概述

分布式系统通常在一个机器集群上运行，同时运行的几百台机器中某些出问题的概率大大增加，所以容错设计是分布式系统的一个重要能力。

Spark以前的集群容错处理模型，像MapReduce，将计算转换为一个有向无环图（DAG）的任务集合，这样可以通过重复执行DAG里的一部分任务来完成容错恢复。但是由于主要的数据存储在分布式文件系统中，没有提供其他存储的概念，容错过程需要在网络上进行数据复制，从而增加了大量的消耗。所以，分布式编程中经常需要做检查点，即将某个时机的中间数据写到存储（通常是分布式文件系统）中。

RDD也是一个DAG，每一个RDD都会记住创建该数据集需要哪些操作，跟踪记录RDD的继承关系，这个关系在Spark里面叫lineage（血缘关系）。当一个RDD的某个分区丢失时，RDD是有足够的信息记录其如何通过其他RDD进行计算，且只需重新计算该分区，这是Spark的一个创新。

二、RDD的缓存

1. 概述

相比Hadoop MapReduce来说，Spark计算具有巨大的性能优势，其中很大一部分原因是Spark对于内存的充分利用，以及提供的缓存机制。

2. RDD持久化（缓存）

持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。

如果一个RDD不止一次被用到，那么就可以持久化它，这样可以大幅提升程序的性能，甚至达10倍以上。

默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示