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PySpark RDD的缓存和Checkpoint

10月前 作者：不忘初欣丶 分类：Toy博客 阅读(78) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PySpark RDD的缓存和Checkpoint。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 前言

RDD之间进行相互迭代计算（Transformation的转换），当执行开启后，新RDD的生成，代表老RDD的消息，RDD的数据只在处理的过程中存在，一旦处理完成，就不见了，所以RDD的数据是过程数据。

RDD数据是过程数据的这个特性可以最大化的利用资源，老旧的RDD没用了就会从内存中清理，给后续的计算腾出内存空间。

PySpark RDD的缓存和Checkpoint
如上图，rdd3被2次使用，第一次使用之后，其实rdd3就不存在了，在第二次使用的时候，只能基于RDD的血缘关系，从RDD1重新执行，构建出来RDD3，供RDD5使用。

2. RDD的缓存

Spark中提供了缓存API，可以让我们通过调用API，将指定的RDD数据保留在内存或者硬盘上。上述场景如果使用缓存API，RDD3就不会消失，第二次使用RDD3的时候就不会在通过血缘关系重新开始构建出RDD3

# RDD3 被2次使用，可以加入缓存进行优化
rdd3.cache() 									# 缓存到内存中.
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 			# 仅内存缓存
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_2)		# 仅内存缓存，2个副本
rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)			# 仅缓存硬盘上
rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY_2)			# 仅缓存硬盘上，2个副本
rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY_3)			# 仅缓存硬盘上，3个副本
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)		# 先放内存，不够放硬盘
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)	# 先放内存，不够放硬盘，2个副本
rdd3.persist(StorageLevel.OFF_HEAP)				# 堆放内存（系统内存）
# 如上API，自行选择使用即可
# 一般建议使用rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
# 如果内存比较小的集群，建议使用rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 或者别用缓存了 用CheckPoint

# 主动清理缓存的API
rdd.unpersist()

PySpark RDD的缓存和Checkpoint
如上图，RDD是将自己分区的数据，每个分区自行将其数据保存在其所在的Executor内存和硬盘上，这就是分散存储。

缓存技术可以将过程RDD数据，持久化保存到内存或者硬盘上，但是这个保存在设定上是认为不安全的，存在丢失的风险，所以缓存有一个特点就是保存RDD之间的血缘关系。
一旦缓存丢失，可以基于血缘关系的记录，重新计算这个RDD的数据。

缓存一般是如果丢失的？

  • 在内存中的存储是不安全的，比如断电\计算任务内存不足，把缓存清理给计算让路
  • 硬盘中因为硬盘的损坏也是可能丢失的

3. RDD的CheckPoint

Spark中Checkpoint技术，也是将RDD的数据保存起来，但是它只支持硬盘存储，并且它被设计认为是安全的，不保留血缘关系。

PySpark RDD的缓存和Checkpoint

如上图，Checkpoint存储的RDD数据是集中收集各个分区的数据进行存储，而缓存是分散存储

缓存和Checkpoint的对比：

  1. CheckPoint不管分区数量多少，风险都一样。 缓存：分区越多，风险越多
  2. CheckPoint支持写入HDFS，缓存不行。HDFS是高可靠存储，CheckPoint被认为是安全的
  3. CheckPoint不支持内存，缓存可以。缓存如果写内存 性能比 CheckPoint 要好一些
  4. CheckPoint因为设计是安全的，所以不保留血缘关系，而缓存则相反。

实现：

# 设置CheckPoint第一件事情，选择Checkpoint的保存路径
# 如果Local模式，可以支持本地文件系统，如果在集群运行，千万要用HDFS
sc.setCheckpointDir("hdfs://master:8020/output/11111")
# 用的时候，直接调用checkpoint算子即可,但是需要有action算子触发
rdd.checkpoint()
rdd.count()

# TODO: 再次执行count函数, 此时从checkpoint读取数据
rdd.count()

Checkpoint是一种重量级的使用，也就是RDD的重新计算成本很高的时候，我们采用Checkpoint比较合适，或者数据量很大的时候，采用Checkpoint比较合适。如果数据量小，或者RDD重新计算也是非常快的，直接使用缓存即可。

**注意：**Spark中缓存和Checkpoint两个API都不是action算子，所以需要后面跟action算子才能触发。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406419.html

到了这里，关于PySpark RDD的缓存和Checkpoint的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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