Spark RDD的缓存 rdd.cache() 和 rdd.persist()

RDD的缓存级别

顺便看一下RDD都有哪些缓存级别，查看 StorageLevel 类的源码：

object StorageLevel {  val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)  val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)  val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)  val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)  ......}

查看其构造函数

class StorageLevel private(    private var _useDisk: Boolean,    private var _useMemory: Boolean,    private var _useOffHeap: Boolean,    private var _deserialized: Boolean,    private var _replication: Int = 1)  extends Externalizable {  ......  def useDisk: Boolean = _useDisk  def useMemory: Boolean = _useMemory  def useOffHeap: Boolean = _useOffHeap  def deserialized: Boolean = _deserialized  def replication: Int = _replication  ......}

可以看到StorageLevel类的主构造器包含了5个参数：

useDisk：使用硬盘（外存） 
useMemory：使用内存 
useOffHeap：使用堆外内存，这是Java虚拟机里面的概念，堆外内存意味着把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机）。这样做的结果就是能保持一个较小的堆，以减少垃圾收集对应用的影响。 
deserialized：反序列化，其逆过程序列化（Serialization）是java提供的一种机制，将对象表示成一连串的字节；而反序列化就表示将字节恢复为对象的过程。序列化是对象永久化的一种机制，可以将对象及其属性保存起来，并能在反序列化后直接恢复这个对象。序列化方式存储对象可以节省磁盘或内存的空间，一般 序列化：反序列化=1:3 
replication：备份数（在多个节点上备份） 
理解了这5个参数，StorageLevel 的12种缓存级别就不难理解了。

val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2) 就表示使用这种缓存级别的RDD将存储在硬盘以及内存中，使用序列化（在硬盘中），并且在多个节点上备份2份（正常的RDD只有一份）

另外还注意到有一种特殊的缓存级别

val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)
1

使用了堆外内存，StorageLevel 类的源码中有一段代码可以看出这个的特殊性，它不能和其它几个参数共存。

Spark RDD Cache

允许将RDD缓存到内存中或磁盘上， 以便于重用 
Spark提供了多种缓存级别， 以便于用户根据实际需求进行调整 
Spark RDD cache/persist

RDD cache使用

val data = sc.textFile(“hdfs://nn:8020/input”)data.cache() //实际上是data.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)//data.persist(StorageLevel.DISK_ONLY_2)

cache和persist的区别

基于Spark 1.4.1 的源码，可以看到

/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */def cache(): this.type = persist()

说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下persist函数：

/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

可以看到persist()内部调用了persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)，继续深入：

/** * Set this RDD's storage level to persist its values across operations after the first time * it is computed. This can only be used to assign a new storage level if the RDD does not * have a storage level set yet.. */def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {  // TODO: Handle changes of StorageLevel  if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {    throw new UnsupportedOperationException(      "Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level")  }  sc.persistRDD(this)  // Register the RDD with the ContextCleaner for automatic GC-based cleanup  sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))  storageLevel = newLevel  this}

可以看出来persist有一个 StorageLevel 类型的参数，这个表示的是RDD的缓存级别。

至此便可得出cache和persist的区别了：cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。