Apache Spark RDD之RDD的缓存

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  RDD的缓存

Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中在内存中持久化（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（通常快10倍）。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。

通过persist()或cache()方法可以标记一个要被持久化的RDD，一旦首次被触发，该RDD将会被保留在计算节点的内存中并重用。实际上，cache()是使用persist()的快捷方法，它们的实现如下：

/** 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()

图4中，假设首先进行了RDD0→RDD1→RDD2的计算作业，那么计算结束时，RDD1就已经缓存在系统中了。在进行RDD0→RDD1→RDD3的计算作业时，由于RDD1已经缓存在系统中，因此RDD0→RDD1的转换不会重复进行，计算作业只须进行RDD1→RDD3的计算就可以了，因此计算速度可以得到很大提升。

     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。

Apache Spark RDD之RDD的缓存

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原文地址：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723756.html