10.【转载】Spark RDD持久化

Leefs 2021-06-29 AM 2264℃ 0条

# 10.【转载】Spark RDD持久化

### 一、什么是持久化？

持久化的意思就是说将RDD的数据缓存到内存中或者持久化到磁盘上，只需要缓存一次，后面对这个RDD做任何计算或者操作，可以直接从缓存中或者磁盘上获得，可以大大加快后续RDD的计算速度。

### 二、为什么要持久化？

在之前的文章中讲到Spark中有`tranformation`和action两类算子，`tranformation`算子具有lazy特性，只有action算子才会触发job的开始，从而去执行action算子之前定义的`tranformation`算子，从hdfs中读取数据等，计算完成之后，Spark会将内存中的数据清除，这样处理的好处是避免了OOM问题，但不好之处在于每次job都会从头执行一边，比如从hdfs上读取文件等，如果文件数据量很大，这个过程就会很耗性能。这个问题就涉及到本文要讲的RDD持久化特性，合理的使用RDD持久化对Spark的性能会有很大提升。

### 三、持久化带来的好处及原理

Spark可以将RDD持久化在内存中，当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD读取一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。

Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快（通常运行速度会加速 10倍）。

巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD持久化，是非常重要的。

### 四、如果不进行RDD持久化会有哪些影响

假设有一份文件，数据量很大，我们需要对这份文件做聚合操作，功能实现其实很简单，利用下面的代码就可以实现

```scala
val lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/***.txt")
val count = lines.count()
```

假设对这份文件做聚合操作之后我们又进行了某些操作，后面又需要对lines进行操作，看一下如果不使用RDD持久化会带来哪些问题.

默认情况下，针对大量数据的action操作是很耗时的。Spark应用程序中，如果对某个RDD后面进行了多次transmation或者action操作，那么，可能每次都要重新计算一个RDD，那么就会反复消耗大量的时间，从而降低Spark的性能。第一次统计之后获取到了hdfs文件的字数，但是lines RDD会被丢弃掉，数据也会被新的数据填充，下次执行job的时候需要重新从hdfs上读取文件，不使用RDD持久化可能会导致程序异常的耗时。

+ 一般来说对于大量数据的action操作都是非常耗时的。可能一个操作就耗时1个小时；
+ 在执行action操作的时候，才会触发之前的操作的执行，因此在执行第一次count操作时，就会从hdfs中读取一亿数据，形成lines RDD；
+ 第一次count操作之后，我们的确获取到了hdfs文件的行数。但是lines RDD其实会被丢弃掉，数据也会被新的数据丢失；
+ 所以，如果不用RDD的持久化机制，可能对于相同的RDD的计算需要重复从HDFS源头获取数据进行计算，这样会浪费很多时间成本；

如下图所示：

![09.Spark RDD任务划分06.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/06/420214959.png)

### 五、持久化带来的好处及工作原理

对lines RDD执行持久化操作之后，虽然第一次统计操作执行完毕，但不会清除掉lines RDD中的数据，会将其缓存在内存中，或者磁盘上。

第二次针对lines RDD执行操作时，此时就不会重新从hdfs中读取数据形成lines RDD，而是会直接从lines RDD所在的所有节点的内存缓存中，直接取出lines RDD的数据，对数据进行操作，那么使用了RDD持久化之后，只有在其第一次计算时才会进行计算，此后针对这个RDD所做的操作，就是针对其缓存了，就不需要多次计算同一个RDD，可以提升Spark程序的性能。

如下图所示：

![09.Spark RDD任务划分07.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/06/1747250122.png)

### 六、RDD持久化的使用场景

RDD持久化虽然可以提高性能，但会消耗内存空间，一般用在如下场景：

1. 第一次加载大量的数据到RDD中
2. 频繁的动态更新RDD Cache数据，不适合使用Spark Cache、Spark lineage

### 七、如何对RDD进行持久化操作

**要持久化一个RDD，只要调用其cache()或者persist()方法即可**。在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。
而且Spark的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算该partition。

cache()和persist()的区别在于，cache()是persist()的一种简化方式，cache()的底层就是调用的persist()的无参版本，同时就是调用persist(MEMORY_ONLY)，将数据持久化到内存中。
如果需要从内存中清除缓存，那么可以使用unpersist()方法。

Spark自己也会在shuffle操作时，进行数据的持久化，比如写入磁盘，主要是为了在节点失败时，避免需要重新计算整个过程。

RDD持久化是可以手动选择不同的策略的，默认是持久化到内存中的。还可以持久化到磁盘上，使用序列化的方式持久化，对持久化的数据进行复用，只要在调用persist()方法时传入对应的StorageLevel即可。

### 八、缓存（持久化）的方式

| 参数                | 说明                                                       |
| ------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| MEMORY_ONLY         | 数据全部缓存在内存中                                       |
| MEMORY_ONLY_2       | 数据以双副本的方式缓存在内存中                             |
| MEMORY_ONLY_SER     | 数据全部以序列化的方式缓存到内存中                         |
| MEMORY_AND_DISK     | 数据一部分缓存在内存中，一部分持久化到磁盘上               |
| MEMORY_AND_DISK_SER | 数据以序列化的方式一部分缓存在内存中，一部分持久化到磁盘上 |
| MEMORY_AND_DISK_2   | 数据以双副本的方式一部分缓存到内存中，一部分持久化到磁盘上 |
| DISK_ONLY           | 数据全部持久化到磁盘上                                     |

### 九、缓存策略

1. **持久化+可序列化**
   如果按照正常的策略将数据直接缓存到内存中，如果内存不够大的话就会导致内存占用过大，从而导致OOM（内存溢出）情况的出现。
   针对这种情况，当内存无法支撑公共RDD数据完全存入内存的时候，就可以考虑将RDD数据序列化成一个大的字节数组（一个大的对象），就可以大大降低内存的占用率，由于序列化和反序列化需要消耗一定的性能，所以比直接持久化到内存的方式性能稍微差一些。

2. **内存+磁盘+序列化**
   如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。如果还是不行的话，那么就采用内存+磁盘+序列化的方式缓存数据。

3. **持久化+双副本机制**
   为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制进行数据持久化，这种方式可以保证持久化数据的安全性。因为如果只有一个副本，机器宕机缓存数据就会丢失，那么就会导致还得重新计算一次；
   持久化的每个数据单元，如果有两个副本，另一个副本存储放在其他节点上面；从而进行容错；一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足。

通过上面的几个概念介绍，我相信大家应该明白了该如何选取缓存策略了吧.

### 十、RDD持久化策略选择

+ 优先使用MEMORY_ONLY，如果可以缓存所有数据的话，那么就使用这种级别，纯内存速度最快，而且没有序列化，不需要消耗CPU进行反序列化操作。
+ 如果MEMORY_ONLY策略无法存储所有的数据的话，使用MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化存储，节约空间，纯内存操作速度块，只是需要消耗cpu进行反序列化.
+ 如果需要进行快速的失败恢复，选择带后缀为2的策略，进行数据的备份，这样节点在失败时不需要重新计算。
+ 能不使用DISK相关的策略就不使用，有时从磁盘读取的速度还不如重新计算来的快。

### 十一、RDD的缓存机制

当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算分区结果保存在内存中，对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。

RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。

RDD通过persist方法或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。

```scala
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)
   .......
   }
   
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。

+ serialization：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。

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)**
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。

### 十二、RDD是如何进行缓存的

- rdd.cache操作和 rdd.persist操作，通过这两个操作就能够缓存RDD的数据
- rdd缓存操作也是懒加载的，也是有action算子进行触发
- rdd数据缓存以后，后续在使用这个RDD的时候其运行速度要比第一次rdd创建时候速度要快至少10倍

**rdd.cache与 rdd.persist比较**

cache和persist实际上是一个方法都是调用的 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)；
cache()和persist()的区别在于，cahe()是persist()的一种简化方式，cache()的底层就是调用的persist()的无参版本。

**注意：**
cache()或者persist()的使用，是有规则的：

+ 必须在transformation或者textFile等创建了一个RDD之后，直接连续调用cache()或persist()才可以；如果你先创建一个RDD，然后单独另起一行执行cache()或persist()方法，是没有用的。而且，会报错，大量的文件会丢失。

+ cache之后一定不能立即有动作算子，不能直接去接算子，必须创建一个变量去接收，再调用动作算子；因为在实际工作的时候,cache后有算子的话，它每次都会重新触发这个计算过程。

### 十三、RDD的12种缓存级别

1. 不使用缓存

```scala
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
```

2. 仅仅缓存到磁盘

```scala
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
```

3. 缓存到磁盘并且备份

```scala
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
```

4. 缓存到内存当中 默认常用

```scala
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
```

5. 缓存到内存当中并且备份

```scala
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
```

6. 缓存到内存当中并且序列化

```scala
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
```

7. 缓存到内存当中并且序列化 备份

```scala
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
```

8. 缓存到内存当中和磁盘 常用

```scala
 val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
```

9. 缓存到内存当中和磁盘 备份

```scala
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
```

10. 缓存到内存当中和磁盘 序列化 常用

```scala
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
```

11. 缓存到内存当中和磁盘 序列化 备份

```scala
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
```

12. 堆外内存

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

**注意：**

- RDD的缓存也是分布式的，每个节点只缓存其当前节点的数据。
- 释放资源rdd.unpersist
- RDD使用内存和磁盘缓存，使用内存可能会被JVM垃圾回收。使用磁盘可能会损坏或者被人为删除掉。

*附：*

*原文链接地址：https://blog.csdn.net/zp17834994071/article/details/107873829*

标签: Spark, Spark Core, Spark RDD

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