《Spark与Hadoop大数据分析》——3.5　持久化与缓存-低调大师

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.5　持久化与缓存

2017-08-31 718

3.5　持久化与缓存

Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示：

上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于：cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别，而 persist 可以根据需要选择不同的存储级别，如下表所示。当第一次使用动作来进行计算时，它将保存在节点上的内存中。了解缓存 RDD 的百分比及其大小的最简单方法是检查管理界面中的 Storage 选项卡，如图3-11 所示：

3.5.1　存储级别

根据应用需求的需要，RDD 可以用不同的存储级别来存储。下表显示了 Spark 的存储级别及其含义。

3.5.2　应该选择哪个存储级别

Spark 的各个存储级别在内存占用和 CPU 效率之间提供不同的

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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.4　Spark 应用程序

3.4　Spark 应用程序让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别，以及如何创建和提交它们。 3.4.1　Spark Shell 和 Spark 应用程序 Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spark shell 访问数据集。用户探索数据并不需要创建一个完整的应用程序。他们可以用命令开始探索数据，这些命令以后可以转换为程序。这种方式提供了更高的开发生产效率。Spark 应用程序则是使用 spark-submit 命令提交的带有 SparkContext 的完整程序。 Scala 程序通常使用 Scala IDE 或 IntelliJ IDEA 编写，并用 SBT 进行编译。Java 程序通常在 Eclipse 中编写，用 Maven 进行

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3.7　小结 RDD 是 Spark 中基本的数据单元，Spark 编程就是围绕创建和执行 RDD 上的操作（如变换和动作）进行的。Apache Spark 程序可以在 shell 中交互式执行或通过提交应用程序来执行。它的并行度是由 RDD 中的分区数量决定的。而分区的数量则由 HDFS 文件中的区块数或资源管理器的类型以及用于非 HDFS 文件的配置属性决定。在内存中缓存 RDD 对于在同一 RDD 上执行多个动作是有用的，因为它提供了更高的性能。当使用 MEMORY_ONLY选项缓存 RDD 时，没有放入内存中的分区将在需要时重新计算。如果重新计算的开销比较大，最好还是选择 MEMORY_AND_DISK 作为持久化的级别。 Spark 的应用程序可以在客户端或集群模式下提交。客户端模式用于开发和测试，而集群模式用于生产部署。S

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