RDD的持久化【博学谷学习记录】

1. RDD的缓存

缓存:

一般当一个RDD的计算非常的耗时|昂贵(计算规则比较复杂),或者说这个RDD需要被重复(多方)使用,此时可以将这个RDD计算完的结果缓存起来, 便于后续的使用, 从而提升效率

通过缓存也可以提升RDD的容错能力, 当后续计算失败后, 尽量不让RDD进行回溯所有的依赖链条, 从而减少重新计算时间

注意:

缓存仅仅是一种临时的存储, 缓存数据可以保存到内存(executor内存空间),也可以保存到磁盘中, 甚至支持将缓存数据保存到堆外内存中(executor以外的系统内容)

由于临时存储, 可能会存在数据丢失, 所以缓存操作, 并不会将RDD之间的依赖关系给截断掉(丢失掉),因为当缓存失效后, 可以基于原有依赖关系重新计算

缓存的API都是LAZY的, 如果需要触发缓存操作, 必须后续跟上一个action算子, 一般建议使用count

如果不添加action算子, 只有当后续遇到第一个action算子后, 才会触发缓存

2. 如何使用缓存

设置缓存的API:

rdd.cache(): 执行缓存操作 仅能将数据缓存到内存中

rdd.persist(缓存的级别(位置)): 执行缓存操作, 默认将数据缓存到内存中, 当然也可以自定义缓存位置

手动清理缓存的API:

rdd.unpersist()

默认情况下, 当整个Spark应用程序执行完成后, 缓存也会自动失效的, 自动删除

常用的缓存级别:

MEMORY_ONLY : 仅缓存到内存中

DISK_ONLY: 仅缓存到磁盘

MEMORY_AND_DISK: 内存 + 磁盘 优先缓存到内存中, 当内存不足的时候, 剩余数据缓存到磁盘中

OFF_HEAP: 缓存到堆外内存

最为常用的: MEMORY_AND_DISK

import timeimport jieba
from pyspark import SparkContext, SparkConf, StorageLevel
import os# 锁定远端环境, 确保环境统一
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
"""清洗需求: 需要先对数据进行清洗转换处理操作, 清洗掉为空的数据, 以及数据字段个数不足6个的数据, 并且将每一行的数据放置到一个元组中, 元组中每一个元素就是一个字段的数据
"""def xuqiu1():# 需求一:  统计每个关键词出现了多少次, 获取前10个res = rdd_map \.flatMap(lambda field_tuple: jieba.cut(field_tuple[2])) \.map(lambda keyWord: (keyWord, 1)) \.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr) \.sortBy(lambda res_tup: res_tup[1], ascending=False).take(10)print(res)def xuqiu2():res = rdd_map \.map(lambda field_tuple: ((field_tuple[1], field_tuple[2]), 1)) \.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr) \.top(10, lambda res_tup: res_tup[1])print(res)if __name__ == '__main__':print("Spark的Python模板")# 1. 创建SparkContext核心对象conf = SparkConf().setAppName('sougou').setMaster('local[*]')sc = SparkContext(conf=conf)# 2. 读取外部文件数据rdd = sc.textFile(name='file:///export/data/workspace/ky06_pyspark/_02_SparkCore/data/SogouQ.sample')# 3. 执行相关的操作:# 3.1 执行清洗操作rdd_filter = rdd.filter(lambda line: line.strip() != '' and len(line.split()) == 6)rdd_map = rdd_filter.map(lambda line: (line.split()[0],line.split()[1],line.split()[2][1:-1],line.split()[3],line.split()[4],line.split()[5]))# 由于 rdd_map 被多方使用了, 此时可以将其设置为缓存rdd_map.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK).count()# 3.2 : 实现需求# 需求一:  统计每个关键词出现了多少次, 获取前10个# 快速抽取函数:  ctrl + alt + Mxuqiu1()# 当需求1执行完成, 让缓存失效rdd_map.unpersist().count()# 需求二:统计每个用户每个搜索词点击的次数xuqiu2()time.sleep(100)

3. RDD的checkpoint检查点

checkpoint比较类似于缓存操作, 只不过缓存是将数据保存到内存 或者 磁盘上, 而checkpoint是将数据保存到磁盘或者HDFS(主要)上

checkpoint提供了更加安全可靠的持久化的方案, 确保RDD的数据不会发生丢失, 一旦构建checkpoint操作后, 会将RDD之间的依赖关系(血缘关系)进行截断,后续计算出来了问题, 可以直接从检查点的位置恢复数据

主要作用: 容错 也可以在一定程度上提升效率(性能) (不如缓存)

在后续计算失败后, 从检查点直接恢复数据, 不需要重新计算

相关的API:

第一步: 设置检查点保存数据位置

sc.setCheckpointDir('路径地址')

第二步: 在对应RDD开启检查点

rdd.checkpoint()

rdd.count()

注意:

如果运行在集群模式中, checkpoint的保存的路径地址必须是HDFS, 如果是local模式 可以支持在本地路径

checkpoint数据不会自动删除, 必须同时手动方式将其删除掉