RDD的三个机制

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1.血统机制

RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

RDD与RDD之间存在依赖关系，依赖关系都是通过转换算子构建的。转换算子都是懒加载的。Spark应用程序会通过Action算子触发Job操作，Job在运行过程中 是从后往前回溯的，回溯的时候就是根据RDD的依赖关系。这样就构建了RDD的血统机制。有了依赖链条的存在，当RDD中数据丢失的时候，会根据血统机制进行自动恢复数据。
窄依赖：
父RDD中一个partition最多被子RDD中一个partition所依赖，所以当子RDD中一个parition数据丢失时会重算其相应的父RDD中的数据，不需要对整个RDD进行数据恢复。一对一或者多对一情况下：无冗余无浪费。
宽依赖：父RDD中一个partition被子RDD中多个partition所依赖的， 所以如果子RDD中的一个partition数据丢失，那么他会重算其所依赖的所有父RDD的partition。一对多和多对多：数据有冗余和浪费。
所以宽依赖操作会出现大量冗余的数据计算。

2.RDD的缓存机制

Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存或者磁盘中缓存数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算分区结果保存在内存中，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。

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)
  extends Externalizable {
  ......
  def useDisk: Boolean = _useDisk
  def useMemory: Boolean = _useMemory
  def useOffHeap: Boolean = _useOffHeap
  def deserialized: Boolean = _deserialized
  def replication: Int = _replication
  ......
}

可以看到StorageLevel类的主构造器包含了5个参数：

useDisk：使用硬盘（外存） useMemory：使用内存 useOffHeap：使用堆外内存，这是Java虚拟机里面的概念，堆外内存意味着把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机）。这样做的结果就是能保持一个较小的堆，以减少垃圾收集对应用的影响。 deserialized：反序列化，其逆过程序列化（Serialization）是java提供的一种机制，将对象表示成一连串的字节；而反序列化就表示将字节恢复为对象的过程。序列化是对象永久化的一种机制，可以将对象及其属性保存起来，并能在反序列化后直接恢复这个对象。序列化方式存储对象可以节省磁盘或内存的空间，一般 序列化：反序列化=1:3 replication：备份数（在多个节点上备份） 理解了这5个参数，StorageLevel 的12种缓存级别就不难理解了。

val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2) 就表示使用这种缓存级别的RDD将存储在硬盘以及内存中，使用序列化（在硬盘中），并且在多个节点上备份2份（正常的RDD只有一份）

另外还注意到有一种特殊的缓存级别

val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)

使用了堆外内存，StorageLevel 类的源码中有一段代码可以看出这个的特殊性，它不能和其它几个参数共存。

• RDD是如何进行缓存的

  • rdd.cache操作 rdd.persist操作，通过这两个操作就能够缓存RDD的数据

  • rdd缓存操作也是懒加载的，也是有action算子进行触发

  • rdd数据缓存以后，后续在使用这个RDD的时候其运行速度要比第一次rdd创建时候速度要快至少10倍

• rdd.cache与 rdd.persist区别

  • cache和persist实际上是一个方法 都是调用的 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

• RDD的缓存级别

总共12中缓存级别
//不使用缓存
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
//仅仅缓存到磁盘
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
//缓存到磁盘并且备份
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
//缓存到内存当中 默认常用
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
//缓存到内存当中并且备份
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
//缓存到内存当中并且序列化
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
//缓存到内存当中并且序列化 备份
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
//缓存到内存当中和磁盘  常用
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
//缓存到内存当中和磁盘 备份
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
//缓存到内存当中和磁盘 序列化  常用
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
//缓存到内存当中和磁盘 序列化 备份
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
//堆外内存
val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

• RDD的缓存也是分布式的，每个节点只缓存其当前节点的数据。

• 释放资源rdd.unpersist

• RDD的缓存机制有没有缺点：

  • RDD使用内存和磁盘缓存，使用内存可能会被JVM垃圾回收。使用磁盘可能会损坏或者被人为删除掉。

3.checkpoint机制

• 设置检查点：spark可以通过checkpoint操作将rdd存储到hdfs，hdfs天然备份机制能够最大程度的保证缓存数据的安全性。

• 操作步骤：

  • sparkContext.setCheckPointDir(hdfs路径)

  • rdd.checkPoint()

• checkpoint操作也是懒加载的，action算子触发的

  • checkpoint机制也会触发job操作。是在整个job执行完成后，然后启动一个job去执行存储操作。

  • checkpoint会打破rdd的血统机制，checkpoint的job执行完成之后，会清理掉其rdd的所有依赖关系

• RDD缓存和checkpoint操作应用场景

  • 如果计算特别耗时（耗时操作占用整个应用程序的30%），此时需要考虑缓存

  • shuffle操作之后，有必要将rdd数据缓存或者检查点

  • 读取大量数据操作之后（读取数据占用整个应用程序执行的30%），此时需要考虑缓存

  • 一个计算过程其计算链条过长，可以在中间比较重要的过程设置缓存或者检查点

  • 作为最佳实践操作，一般情况在checkpoint之前会使用缓存机制cache

RDD的三个机制

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