【SparkCore】RDD的持久化与缓存（HDFS与内存磁盘）

目录

内存或磁盘

介绍

持久化/缓存API详解

代码

存储级别

总结

HDFS

介绍

代码

总结

• 内存或磁盘

介绍

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

启动集群和spark-shell

/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/sbin/start-all.sh
/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/bin/spark-shell
           

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/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

• HDFS

介绍

问题

持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；也可以把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏等

解决

Checkpoint的产生就是为了更加可靠的数据持久化，在Checkpoint的时候一般把数据放在在HDFS上，这就天然的借助了HDFS天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全，实现了RDD的容错和高可用

代码

格式：

//设置永久存储HDFS的目录
SparkContext.setCheckpointDir("目录") 

//使用checkpoint进行保存
RDD.checkpoint()
           

例：

//设置检查点目录,会立即在HDFS上创建一个空目录
sc.setCheckpointDir("hdfs://node01:8020/ckpdir")

val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node01:8020/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)

//对rdd1进行检查点保存
rdd1.checkpoint() 

//Action操作才会真正执行checkpoint
//后续如果要使用到rdd1可以从checkpoint中读取
rdd1.collect 
           

总结

开发中如何保证数据的安全性性及读取效率

可以对频繁使用且重要的数据，先做缓存/持久化，再做checkpint操作

持久化和Checkpoint的区别

位置

Persist 和 Cache 只能保存在本地的磁盘和内存中(或者堆外内存--实验中)

Checkpoint 可以保存数据到 HDFS 这类可靠的存储上

生命周期

Cache和Persist的RDD会在程序结束后会被清除或者手动调用unpersist方法

Checkpoint的RDD在程序结束后依然存在，不会被删除

RDD依赖关系（Lineage，血统）

Persist和Cache，不会丢掉RDD间的依赖链/依赖关系，因为这种缓存是不可靠的，如果出现了一些错误(例如 Executor 宕机)，需要通过回溯依赖链重新计算出来

Checkpoint会斩断依赖链，因为Checkpoint会把结果保存在HDFS这类存储中，更加的安全可靠，一般不需要回溯依赖链