RDD缓存

RDD的缓存

Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。当持久化某个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缓存方式

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。

/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
 
/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */
def cache(): this.type = persist()

通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别是缓存在内存中，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。

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)

_useDisk: 是否使用硬盘
_useMemory: 是否使用内存
_useOffHeap: 内存不够存储是否使用硬盘
_deserialized: 是否反序列化
_replication: 存储副本，默认一个

缓存有可能丢失或者存储在内存中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确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重新计算，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，并不需要重新计算全部Partition。