Spark持久化策略
spark持久化策略_缓存优化
persist、cache都是持久化到内存
缓存策略
StorageLevel
_useDisk:是否使用磁盘
_useMemory:是否使用内存
_useOffHeap:不用堆内存,找tackyon
_deserialized:不序列化(序列化可理解为压缩,节省内存磁盘空间,但是消耗CPU)
_replication:副本数量 默认1份
默认持久化:只持久化到内存。
MEMORY_ONLY:有多少存多少,没存进来的重新算
只存入内存,假设RDD1的数据为1T,内存大小为512G,那么会将RDD中的512G放入内存,下一步操作使用RDD1的数据,生成RDD2,先去内存中找RDD1的数据,会发现存入内存的512G数据,进行计算后生成RDD2,但是RDD1中还有512G数据没有存入内存,生成RDD2的操作会查找RDD1的依赖,如果RDD1之前的RDD有做缓存,那么再缓存中读取,如果没有做缓存,再找之前的RDD,如果都没有做缓存的话,直接去HDFS中读取数据重新计算,最终生成RDD2。
MEMORY_AND_DISK:内存不够用了就落地到本地磁盘,假设RDD1的数据为1T,内存大小为512G,那么会将RDD中的512G放入内存,剩余的512G会落地到磁盘中。生成RDD2的时候一部分从内存中读取,一部分从磁盘中读取。
如果计算时间较长,中间结果算起来比较昂贵,此时M_A_D比较合适
能存在内存中的就尽量存在内存中,如果内存紧张,那就序列化一次M_O_SER
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