RDD的cachepersistcheckpoint的区别和StorageLevel存储级别划分
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了RDD的cachepersistcheckpoint的区别和StorageLevel存储级别划分相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
为了增强容错性和高可用,避免上游RDD被重复计算的大量时间开销,Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制,主要有三个概念:Cache、Persist、Checkout。
1、存储级别介绍(StorageLevel)
存储级别以一个枚举类StorageLevel定义,分为以下12种:
存储级别 | 使用空间 | CPU时间 | 是否在内存中 | 是否在磁盘上 | 备注 |
NONE |
否 | 否 | 否 | 否 | 不使用任何存储 |
DISK_ONLY |
低 | 高 | 否 | 是 | 只存在磁盘上 |
DISK_ONLY_2 |
低 | 高 | 否 | 是 | 数据存2份 |
MEMORY_ONLY |
高 | 低 | 是 | 否 | 只存在内存中 |
MEMORY_ONLY_2 |
高 | 低 | 是 | 否 | 数据存2份 |
MEMORY_ONLY_SER |
低 | 高 | 是 | 否 | 数据序列化存储 |
MEMORY_ONLY_SER_2 |
低 | 高 | 是 | 否 | 数据序列化后存2份 |
MEMORY_AND_DISK |
高 | 中等 | 部分 | 部分 | 若数据在内存中放不下,就溢出写到磁盘上 |
MEMORY_AND_DISK_2 |
高 | 中等 | 部分 | 部分 | 数据存2份 |
MEMORY_AND_DISK_SER |
低 | 高 | 部分 | 部分 | 数据序列化后,先存内存,内存放不下就溢写到磁盘 |
MEMORY_AND_DISK_SER_2 |
低 | 高 | 部分 | 部分 | 数据存2份 |
OFF_HEAP |
使用JVM堆外内存,利用java unsafe API实现的内存管理
|
2、Cache 和 Persist 的区别
/** * 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()
上面是RDD的cache和persist的源代码,可以看出,cache方法本质上调用了空参数的persist方法,而空参数的persist方法又调用了“MEMORY_ONLY”参数的persist方法,也就是说,cache是MEMORY_ONLY级别的缓存存储,是一个特殊的persist。
3、Persist
persist方法提供了丰富的存储级别,可以满足多样性的缓存需求
/** * Mark this RDD for persisting using the specified level. * * @param newLevel the target storage level * @param allowOverride whether to override any existing level with the new one */ private def persist(newLevel: StorageLevel, allowOverride: Boolean): this.type = { // TODO: Handle changes of StorageLevel if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel && !allowOverride) { throw new UnsupportedOperationException( "Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level") } // If this is the first time this RDD is marked for persisting, register it // with the SparkContext for cleanups and accounting. Do this only once. if (storageLevel == StorageLevel.NONE) { sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this)) sc.persistRDD(this) } storageLevel = newLevel this } /** * Set this RDD‘s storage level to persist its values across operations after the first time * it is computed. This can only be used to assign a new storage level if the RDD does not * have a storage level set yet. Local checkpointing is an exception. */ def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { if (isLocallyCheckpointed) { // This means the user previously called localCheckpoint(), which should have already // marked this RDD for persisting. Here we should override the old storage level with // one that is explicitly requested by the user (after adapting it to use disk). persist(LocalRDDCheckpointData.transformStorageLevel(newLevel), allowOverride = true) } else { persist(newLevel, allowOverride = false) } } /** * Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
persist方法包含三个实现,但可以看出,空参数的persist其实调用了单参数的persist方法,单参数的persist方法又调用了双参数的persist方法,在双参数persist中排除了一种情况,之后按照最新存储级别执行存储,存储流程的细节以后再分析。
3、Checkpoint和Persist的区别
Persist | Checkpoint | |
位置 | persist和cache只能保存在本地的磁盘和内存中(或者堆外内存) | 数据必须保存在HDFS分布式文件系统中 |
生命周期 | cache和persist的RDD会在程序结束后被清除或者可以手动调用unpersist清除 | 由于在HDFS上,程序结束结束后依然存在,不会被删除 |
RDD血统和依赖链 |
persist和cache会保留RDD的血统和依赖关系,原因是这两种持久化方式是不可靠的。 如果出现Executor宕机等故障,那么持久化的数据就会丢失,那么修复后可以回溯血统重新计算RDD |
HDFS天然支持高可靠存储,即checkpoint的持久化就是绝对可靠的, 所以checkpoint会折断依赖链,不需要回溯 |
额外Job |
persist和cache有RDD血统链,不需要开启额外Job执行操作 |
checkpoint会通过sc.runJob()开启一个额外Job来执行RDD写入HDFS的操作 |
综上,可以得出,cache是一个特殊的persist,persist是保留RDD血统的不可靠持久化方式,checkpoint是安全可靠、不保留RDD血统的持久化方式; 如果不考虑OOM等异常可能性大小,且单论性能的话,Cache > Persist > Checkpoint
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