Spark RDD持久化

北城以北 提交于 2020-01-19 00:14:08

        当持久化一个RDD的时候,每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中,并且这些数据可以被这个集合(以及这个集合衍生的其他集合)的动作(action)重复利用。这个能力使后续的动作速度更快(通常快10倍以上)。对应迭代算法和快速的交互使用来说,缓存是一个关键的工具。

持久化一个rdd方法

persist()

cache()

       每一个被持久化的RDD,可以利用不同的存储级别存储。

Storage Level Meaning
MEMORY_ONLY 将RDD作为非序列化的Java对象存储在jvm中。如果RDD不适合存在内存中,一些分区将不会被缓存,从而在每次需要这些分区时都需重新计算它们。这是系统默认的存储级别。
MEMORY_AND_DISK 将RDD作为非序列化的Java对象存储在jvm中。如果RDD不适合存在内存中,将这些不适合存在内存中的分区存储在磁盘中,每次需要时读出它们。
MEMORY_ONLY_SER 将RDD作为序列化的Java对象存储(每个分区一个byte数组)。这种方式比非序列化方式更节省空间,特别是用到快速的序列化工具时,但是会更耗费cpu资源—密集的读操作。
MEMORY_AND_DISK_SER 和MEMORY_ONLY_SER类似,但不是在每次需要时重复计算这些不适合存储到内存中的分区,而是将这些分区存储到磁盘中。
DISK_ONLY 仅仅将RDD分区存储到磁盘中
MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, etc. 和上面的存储级别类似,但是复制每个分区到集群的两个节点上面
OFF_HEAP (experimental) 以序列化的格式存储RDD到Tachyon中。相对于MEMORY_ONLY_SER,OFF_HEAP减少了垃圾回收的花费,允许更小的执行者共享内存池。这使其在拥有大量内存的环境下或者多并发应用程序的环境中具有更强的吸引力。
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