大数据开发中Spark-RDD的持久化和缓存该如何实现，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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Spark 速度非常快的一个原因是 RDD 支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于 RDD 之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。
涉及到的算子：persist、cache、unpersist；都是 Transformation
缓存是将计算结果写入不同的介质，用户定义可定义存储级别（存储级别定义了缓存存储的介质，目前支持内存、堆 外内存、磁盘）；
通过缓存，Spark避免了RDD上的重复计算，能够极大地提升计算速度； RDD持久化或缓存，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因 素；
Spark速度非常快的原因之一，就是在内存中持久化（或缓存）一个数据集。当持久化一个RDD后，每一个节点都将 把计算的分片结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其他动作（Action）中重用。这使 得后续的动作变得更加迅速；使用persist()方法对一个RDD标记为持久化。之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马 上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化；通过persist()或cache()方法可以标记一个要被持久化的RDD，持久化被触发，RDD将会被保留在计算节点的内存中 并重用；
什么时候缓存数据，需要对空间和速度进行权衡。一般情况下，如果多个动作需要用到某个 RDD，而它的计算代价 又很高，那么就应该把这个 RDD 缓存起来；
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的缓存的容错机制保证了即使缓存丢失也能保 证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列的转换，丢失的数据会被重算。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，并不需要重算全部Partition。
启动堆外内存需要配置两个参数：
spark.memory.offHeap.enabled：是否开启堆外内存，默认值为 false，需要设置为 true；
spark.memory.offHeap.size: 堆外内存空间的大小，默认值为 0，需要设置为正值。
Spark 速度非常快的一个原因是 RDD 支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于 RDD 之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。
Spark 支持多种缓存级别 ：
| Storage Level（存储级别） | Meaning（含义） |
|---|---|
MEMORY_ONLY | 默认的缓存级别，将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，则部分分区数据将不再缓存。 |
MEMORY_AND_DISK | 将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储 JVM 中。如果内存空间不够，将未缓存的分区数据存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取。 |
MEMORY_ONLY_SER | 将 RDD 以序列化的 Java 对象的形式进行存储（每个分区为一个 byte 数组）。这种方式比反序列化对象节省存储空间，但在读取时会增加 CPU 的计算负担。仅支持 Java 和 Scala 。 |
MEMORY_AND_DISK_SER | 类似于 MEMORY_ONLY_SER，但是溢出的分区数据会存储到磁盘，而不是在用到它们时重新计算。仅支持 Java 和 Scala。 |
DISK_ONLY | 只在磁盘上缓存 RDD |
MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2 | 与上面的对应级别功能相同，但是会为每个分区在集群中的两个节点上建立副本。 |
OFF_HEAP | 与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但将数据存储在堆外内存中。这需要启用堆外内存。 |
启动堆外内存需要配置两个参数：
spark.memory.offHeap.enabled：是否开启堆外内存，默认值为 false，需要设置为 true；
spark.memory.offHeap.size: 堆外内存空间的大小，默认值为 0，需要设置为正值。
缓存数据的方法有两个：persist 和 cache 。cache 内部调用的也是 persist，它是 persist 的特殊化形式，等价于 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)。示例如下：
// 所有存储级别均定义在 StorageLevel 对象中 fileRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) fileRDD.cache()
被缓存的RDD在DAG图中有一个绿色的圆点。
Spark 会自动监视每个节点上的缓存使用情况，并按照最近最少使用（LRU）的规则删除旧数据分区。当然，你也可以使用 RDD.unpersist() 方法进行手动删除。
Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了检查点的机制；检查点本质是通过将RDD写入高可靠的磁盘，主要目的是为了容错。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了
RDD的检查点功能。Lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从
做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。
cache 和 checkpoint 是有显著区别的，缓存把 RDD 计算出来然后放在内存中，但是 RDD 的依赖链不能丢掉， 当某个点某个 executor 宕了，上面 cache 的RDD就会丢掉， 需要通过依赖链重放计算。不同的是，checkpoint 是把
RDD 保存在 HDFS中，是多副本可靠存储，此时依赖链可以丢掉，所以斩断了依赖链。
以下场景适合使用检查点机制：
DAG中的Lineage过长，如果重算，则开销太大
在宽依赖上做 Checkpoint 获得的收益更大
与cache类似 checkpoint 也是 lazy 的。
重庆分公司
重庆分公司
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100000)
// 设置检查点目录
sc.setCheckpointDir("/tmp/checkpoint")
val rdd2 = rdd1.map(_*2)
rdd2.checkpoint
// checkpoint是lazy操作
rdd2.isCheckpointed
// checkpoint之前的rdd依赖关系
rdd2.dependencies(0).rdd
rdd2.dependencies(0).rdd.collect
// 执行一次action，触发checkpoint的执行
rdd2.count
rdd2.isCheckpointed
// 再次查看RDD的依赖关系。可以看到checkpoint后，RDD的lineage被截断，变成从checkpointRDD开始
rdd2.dependencies(0).rdd
rdd2.dependencies(0).rdd.collect
//查看RDD所依赖的checkpoint文件
rdd2.getCheckpointFile看完上述内容，你们掌握大数据开发中Spark-RDD的持久化和缓存该如何实现的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
