缓存Apache Spark RDD - 性能调优

19-01-08 banq

#spark

有时您需要多次处理RDD，而不是一次操作。这带来了一个主要问题...... Spark 确实总是会在磁盘上找到数据。但是你需要处理性能问题。

RDD带有cache（）和persist（）方法，其中

cache() = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY).将帮助我们将RDD保存到内存中，详细了解其他选项。

让我们用简单的例子来测试它：

import org.apache.spark.storage.StorageLevel._;

val fileRDD = sc.textFile("/tests/yahoo_stocks.csv");

fileRDD.persist(MEMORY_ONLY);

System.out.println("Count of RDD (first run): "+fileRDD.count());

System.out.println("Count of RDD (second run): "+fileRDD.count());

(download the yahoo_stocks.csv from https://github.com/dmatrix/examples/blob/master/spark/hdp/data/yahoo_stocks.csv)

现在让我告诉你发生了什么：

如果没有持久化（MEMORY_ONLY）调用，首先调用fileRDD.count（）将触发从磁盘获取数据和计数行。fileRDD.count（）的第二次命中意味着同样的事情。

通过持久（MEMORY_ONLY）调用，我们告诉Spark：

做懒加载：

读取文件
将RDD缓存到内存中

现在第二次调用fileRDD.count（）应该比第一次调用快得多，因为它不会使用磁盘作为计算内容的源（当然，如果RDD适合内存）

让我们证明一下（运行）：

park-shell -i test14.scala

第一次

fileRDD.count() 运行输出：

18/02/17 22:21:10 INFO DAGScheduler: Job 0 finished: count at <console>:33,  
took 1,425495 s
Count of RDD (first run): 4794

第二次 fileRDD.count() 运行输出

18/02/17 22:21:11 INFO DAGScheduler: Job 1 finished: count at <console>:33,  
took 0,121783 s
Count of RDD (second run): 4794

看看第二个RDD动作的巨大加速。

#spark

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