RDD的缓存机制, cache和persist的区别, checkpoint检查点, checkpoint代码实现方式, 缓存和checkpoint设置之后的读取顺序 11

古城微笑少年丶 2021-12-12 04:29 164阅读 0赞

# 1. RDD的缓存 #

*  Spark运算速度非常快的原因之一, 就是在不同操作中可以再内存中持久化或者缓存数据集.
 *  当持久化某个RDD后, 每一个节点都将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.
 *  缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键.  
    那么?

1.  RDD缓存之后到哪里去了?  
    缓存在计算节点(worker)中每一个机器的内存当中
2.  后续要使用到缓存的RDD时, 直接从内存中拿就可以了.
3.  如何进行缓存(如何写代码?)

# 2. RDD缓存方式 #

*  RDD通过**persist方法或者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.  
    ![在这里插入图片描述][20190711090843885.png]

# 3. persist和cache的区别 #

1.  **cache()方法**: 默认调用了**无参的persist()**, 无参的persist方法默认带了一个参数**StorageLevel.MEMORY\_ONLY**
2.  **persist()无参方法**默认带一个参数, **StorageLevel.MEMORY\_ONLY.**
3.  **persist方法可以收到的选择缓存方法**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  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常执行.
 *  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,并不需要重新算全部的Paritition.

rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2) 
         	//在一个job结束后, 会启动另一个job执行缓存, 
    		//缓存后没有血统关系
    		//缓存的是rdd执行action后的数据结果, 以rdd形式缓存
    		//用的时候直接用rdd, spark底层会自动寻找缓存

1.  Action动作后就是一个Job, 一个Job结束后, 会启动另一个Job执行缓存.

*  缓存后血统不会改变.
 *  rdd执行完Action动作后, 才会触发缓存动作,
 *  经常缓存的是**shuffle后的RDD**

# 4. checkpoint设置检查点 #

*  cacha()和persist()方法, 在磁盘换掉的情况下, 缓存就不起作用了.
 *  为了防止磁盘损坏造成数据丢失, 重要的数据(**Shuffle**后的数据)除了使用cache和persist方法外, **还要设置检查点checkpoint**

1.  代码表达方式:

//设置checkpoint的目录()
    sc.setCheckponitDir("./ck")

1.  **shuffle后的RDD, 设置检查点**

result.checkpoint()

1.  在生产环境中,通常将`sc.setCheckpointDir("hdfs://node01:8020")`  
    主要目的就是: 天然借助HDFS副本机制,可以防止数据丢失
2.  cache&persist&checkpoint的区别:  
    cache&persist这两个缓存之后,RDD的血统没变  
    checkpoint操作之后,血统关系就断了,就没有血统关系了.
3.  缓存和checkpoint设置之后的读取顺序  
    读取顺序: cache–>checkpoint–>重新计算
4.  checkpoint在什么时候操作  
    在当前的任务(job)执行完成之后,重新起一个job来进行checkpoint  
    设置checkpoint之后,job就有两个  
    一个action动作后,之前的一系统RDD就是一个job

# 5. hdfs副本保存位置 #

*  一份保存在本台机器上
 *  一份保存在同一个机架的另一台机器上
 *  一份保存在另一个机架(rack)的一台机器上.

[20190711090843885.png]: /images/20211211/ca3169238cb24e7d988c851883f61a45.png
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