spark 中RDD的持久化原理

spark 中RDD的持久化原理

• Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。
• 巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD持久化，是非常重要的。
• 要持久化一个RDD，只要调用其cache()或者persist()方法即可。在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。而且Spark的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算该partition。
• cache()和persist()的区别在于，cache()是persist()的一种简化方式，cache()的底层就是调用的persist()的无参版本，同时就是调用persist(MEMORY_ONLY)，将数据持久化到内存中。如果需要从内存中清楚缓存，那么可以使用unpersist()方法。
• Spark自己也会在shuffle操作时，进行数据的持久化，比如写入磁盘，主要是为了在节点失败时，避免需要重新计算整个过程。

如何选择RDD持久化策略？

RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的方式持久化，多持久化的数据进行多路复用。只要在调用persist()时传入对应的StorageLevel即可。

Spark提供的多种持久化级别，主要是为了在CPU和内存消耗之间进行取舍。下面是一些通用的持久化级别的选择建议：

1、优先使用MEMORY_ONLY，如果可以缓存所有数据的话，那么就使用这种策略。因为纯内存速度最快，而且没有序列化，不需要消耗CPU进行反序列化操作。
2、如果MEMORY_ONLY策略，无法存储的下所有数据的话，那么使用MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化进行存储，纯内存操作还是非常快，只是要消耗CPU进行反序列化。
3、如果需要进行快速的失败恢复，那么就选择带后缀为_2的策略，进行数据的备份，这样在失败时，就不需要重新计算了。
4、能不使用DISK相关的策略，就不用使用，有的时候，从磁盘读取数据，还不如重新计算一次。