RDD 持久化

1、RDD缓存

RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。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。

代码实现

/**
 * RDD 缓存
 */
object Spark03_Cache {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //获取 SparkConf 并设置应用名称*本地模式
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark").setMaster("local[*]")
    //获取 Spark 上下文对象
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List("hello scala", "hello spark"))
    val flatMapRDD: RDD[String] = rdd.flatMap(_.split(" "))
    val mapRDD: RDD[(String, Long)] = flatMapRDD.map {
      word => {
        println("----------------------")
        (word, 1)
      }
    }
    println(mapRDD.toDebugString)
    mapRDD.cache()
    mapRDD.persist()
    mapRDD.collect()
    println(")0000000000000000000000000000000")

    println(mapRDD.toDebugString)
    mapRDD.collect()
    Thread.sleep(999999999)
    //释放 Spark 上下文对象
    sc.stop
  }
}

cache()底层调用了 persist()，并设置缓存级别MEMORY_ONLY，也可以直接调用persist()方法进行缓存，视情况选择合适的缓存级别

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

/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
/**
 * Various [[org.apache.spark.storage.StorageLevel]] defined and utility functions for creating
 * new storage levels.
 */
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(true, true, true, false, 1)

注意：默认的存储级别都是仅在内存存储一份。在存储级别的末尾加上“_2”表示持久化的数据存为两份。

缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。Spark会自动对一些Shuffle操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样做的目的是为了当一个节点Shuffle失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时候，如果想重用数据，仍然建议调用persist或cache。

def main(args: Array[String]): Unit = {
        //1.创建SparkConf并设置App名称
        val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]")

        //2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

        //3. 创建一个RDD，读取指定位置文件:
        val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input1")

        //3.1.业务逻辑
        val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))

        val wordToOneRdd: RDD[(String, Int)] = wordRdd.map {
            word => {
                println("************")
                (word, 1)
            }
        }
       
        // 采用reduceByKey，自带缓存
        val wordByKeyRDD: RDD[(String, Int)] = wordToOneRdd.reduceByKey(_+_)

        //3.5 cache操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系
        println(wordByKeyRDD.toDebugString)

        //3.4 数据缓存。
        //wordByKeyRDD.cache()

        //3.2 触发执行逻辑
        wordByKeyRDD.collect()

        println("-----------------")
        println(wordByKeyRDD.toDebugString)

        //3.3 再次触发执行逻辑
        wordByKeyRDD.collect()

        //4.关闭连接
        sc.stop()
    }

访问http://localhost:4040/jobs/页面，查看第一个和第二个job的DAG图。说明：增加缓存后血缘依赖关系仍然有，但是，第二个job取的数据是从缓存中取的

  

说明：RDD缓存是Spark调优的一个重要环节，合理的缓存可以节省计算资源提升Spark执行效率，当然需要视情况而定，在内存紧张的情况下要对缓存级别做适当的调账。

2、CheckPoint

检查点：是通过将RDD中间结果写入磁盘。 为什么要做检查点？由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。 检查点存储路径：Checkpoint的数据通常是存储在HDFS等容错、高可用的文件系统 检查点数据存储格式为：二进制的文件 检查点切断血缘：在Checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。 检查点触发时间：对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。但是检查点为了数据安全，会从血缘关系的最开始执行一遍

设置检查点步骤

（1）设置检查点数据存储路径：sc.setCheckpointDir("./checkpoint1") （2）调用检查点方法：wordToOneRdd.checkpoint()

def main(args: Array[String]): Unit = {
  //获取 SparkConf 并设置应用名称*本地模式
  val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark").setMaster("local[*]")
  //获取 Spark 上下文对象
  val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
  sc.setCheckpointDir("E:\\workspace_idea\\spark0520\\cp")
  val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List("hello scala", "hello spark"))
  val flatMapRDD: RDD[String] = rdd.flatMap(_.split(" "))
  val mapRDD: RDD[(String, Long)] = flatMapRDD.map {
    word => {
      (word, System.currentTimeMillis())
    }
  }
  mapRDD.cache()
  //设置检查点
  mapRDD.checkpoint( )

  mapRDD.foreach(println)
  println(mapRDD.dependencies)
  //设置缓存

  mapRDD.collect()
  println(mapRDD.toDebugString)
  mapRDD.collect()
  mapRDD.foreach(println)


  Thread.sleep(999999999)
  //释放 Spark 上下文对象
  sc.stop
}

生产环境一般将检查点设置在hdfs 上，所以目录可以写hdfs 存储路径

sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop103:9000/checkpoint")

执行结果：访问http://localhost:4040/jobs 查看4个job的DAG图。其中第2个图是checkpoint的job运行DAG图。第3、4张图说明，检查点切断了血缘依赖关系。

 

3、缓存&检查点区别

1. Cache缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint检查点切断血缘依赖。
2. Cache缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint的数据通常存储在HDFS等容错、高可用的文件系统，可靠性高。
3. 建议对checkpoint()的RDD使用Cache缓存，这样checkpoint的job只需从Cache缓存中读取数据即可，否则需要再从头计算一次RDD。
4. 如果使用完了缓存，可以通过unpersist（）方法释放缓存

标签：缓存,false,val,RDD,检查点,持久,true
来源： https://www.cnblogs.com/wdh01/p/16325547.html