[Spark]Spark RDD 指南五 持久化
1. 概述
Spark中最重要的功能之一是操作时在内存中持久化(缓存)数据集(persisting (or caching) a dataset in memory across operations)。当我们让Spark持久化存储一个RDD时，每个节点都会将其计算的任何分区存储在内存中，并将其重用于该数据集（或从其派生的数据集）的其他行动操作(each node stores any partitions of it that it computes in memory and reuses them in other actions on that dataset (or datasets derived from it))。这样可以使以后的动作操作执行的更快（通常超过10倍）。 缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具。
可以使用RDD上的persist()或cache()方法来标记要持久化的RDD(执行persist和cache方法不会持久化RDD)。 当RDD第一次在动作操作中计算时，它将持久化(缓存)到节点的内存中。Spark的缓存是可容错的 - 如果RDD的任何分区丢失，它将使用最初创建的转换操作自动重新计算。
2. 存储级别
除此之外，可以使用不同的持久化级别来存储每个持久化的RDD，从而允许你将数据集保留在磁盘上，或者将其以序列化的Java对象存储在内存中(以节省空间)，或者将其复制到所有节点上( to persist the dataset on disk, persist it in memory but as serialized Java objects (to save space), replicate it across nodes)。通过将StorageLevel对象传递给persist()方法来设置持久化级别。 cache()方法使用默认存储级别，即StorageLevel.MEMORY_ONLY。
| 持久化级别 | 说明 |
|---|---|
| MEMORY_ONLY | 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。 如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。 这是默认级别。 |
| MEMORY_AND_DISK | 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 |
| MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) | 将RDD以序列化的Java对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象(deserialized objects)更具空间效率，特别是在使用快速序列化的情况下，但是这种方式读取数据会消耗更多的CPU。 |
| MEMORY_AND_DISK_SER (Java and Scala) | 与MEMORY_ONLY_SER类似，但如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上，而不是每次需要重新计算它们。 |
| DISK_ONLY | 将RDD分区存储在磁盘上。 |
| MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2等 | 与上面的储存级别相同，只不过将持久化数据存为两份，备份每个分区存储在两个集群节点上。 |
| OFF_HEAP（实验中） | 与MEMORY_ONLY_SER类似，但将数据存储在堆内存中。 这需要启用堆内存。 |
备注
在Python中，存储对象将始终使用Pickle库进行序列化，持久化级别默认值就是以序列化后的对象存储在JVM堆空间中，因此选择什么样的序列化级别是无关紧要的。 当我们把数据写到磁盘或者堆外存储上时，也总是使用序列化后的数据．Python中的可用存储级别包括MEMORY_ONLY，MEMORY_ONLY_2，MEMORY_AND_DISK，MEMORY_AND_DISK_2，DISK_ONLY和DISK_ONLY_2。
在Shuffle操作中(例如，reduceByKey)，即使用户没有主动对数据进行持久化，Spark也会对一些中间数据进行持久化。 这样做是为了避免重新计算整个输入，如果一个节点在Shuffle过程中发生故障。 如果要重用，我们仍然建议用户对生成的RDD进行持久性。
3. 选择存储级别
Spark的存储级别旨在提供内存使用率和CPU效率之间的不同权衡。 我们建议通过以下过程来选择一个：
- 如果你的RDD适合于默认存储级别（MEMORY_ONLY），那就保持不动。 这是CPU效率最高的选项，允许RDD上的操作尽可能快地运行。
- 如果不是，请尝试使用
MEMORY_ONLY_SER并选择一个快速的序列化库，这种方式更加节省空间，并仍然能够快速访问。 （Java和Scala） - 不要溢写到磁盘，除非在数据集上的计算操作成本较高，或者需要过滤大量的数据。 否则，重新计算分区可能与从磁盘读取分区一样快。
- 如果要快速故障恢复（例如，使用Spark为Web应用程序提供服务），请使用副本存储级别
replicated storage levels。 所有存储级别通过重新计算丢失的数据来提供完整的容错能力，但副本数据可让你继续在RDD上运行任务，而无需重新计算丢失的分区。
4. 清除数据
Spark会自动监视每个节点的缓存使用情况，并以最近最少使用（LRU）方式丢弃旧的数据分区。 如果您想手动删除RDD，而不是等待它自动从缓存中删除，请使用RDD.unpersist()方法。
原文：http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#rdd-persistence
