RDD的特性 ---- RDD的缓存

RDD的特性二 ： RDD的缓存

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一、RDD缓存的意义

首先让我们来看一个小案例

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查看数据集

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需求：

1. 统计访问最多的IP，以及最少的IP

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步骤

1. 创建sc
2. 读取文件获取数据集
3. 取出IP相关信息
4. 简单清洗数据
5. 统计IP出现的系数
6. 统计出现系数最少的IP
7. 统计出现次数最多的IP

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代码

package SparkRDD.RDD的缓存

import org.apache.commons.lang3.StringUtils
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object IP {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 创建sc
    val conf = new SparkConf().setAppName("ip").setMaster("local[6]")
    val sc   = new SparkContext(conf)

    // 2. 读取文件获取数据集
    val data = sc.textFile("dataset/Dataset-Unicauca-Version2-87Atts.csv")
    //data.take(5).foreach(println(_))

    // 3. 取出IP相关信息
    val ip = data.map(item => (item.split(",")(1),1) )
    //ip.take(5).foreach(println(_))

    // 4. 简单清洗数据
    val clean = ip.filter( item => StringUtils.isNotEmpty(item._1))   // 导入lang3的包
    //clean.take(20).foreach(println(_))

    // 5. 统计IP出现的系数
    val reduce = clean.reduceByKey( (curr,agg )=> curr+agg )
    reduce.take(20).foreach(println(_))

    // 6. 统计出现系数最多的IP
    val max = reduce.sortBy(item => item._2,ascending = false).first()
    println(max)     // (10.200.7.218,295431)

    // 7. 统计出现次数最少的IP
    val min = reduce.sortBy(item => item._2,ascending = true).first()
    println(min)     // (65.52.108.190,1)
  }
}

在以上的案例中我们对数据集中的IP相关信息进行了提取，并且操作分析。在Spark-core中转换算子的作用是生成新的RDD，以及RDD之间的依赖关系（逻辑执行计划），行动算子的作用是生成job，有后续的执行端去执行物理计划，每一次行动算子的执行都会重新执行一次所有转换操作。在统计IP出现次数最多和最少的时候，我们进行了两次first的action操作，而在每一次的action操作中，又包含有两次shuffle操作（reducebykey、sortby），所以共会执行4次shuffle操作，而shuffle操作会在集群内对数据进行大量的拷贝，这样一来对于内存压力就会很大，例如上面的数据集下载下来有1G多，当然这样的数据量相对还是很少的，假如说是按照T级来运行的数据集，那就会有些慢了。这时就需要用到RDD的缓存，缓存的意义就在于在执行多个job的时候将转换操作（逻辑计划）缓存下来，直接使用，不需要重复的进行计算。

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补充：

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二、RDD缓存的API

1. cache（）

def test: Unit ={

    val conf = new SparkConf().setAppName("ip统计").setMaster("local[6]")
    val sc   = new SparkContext(conf)

    val resource = sc.textFile("src/main/scala/SparkRDD/RDD的缓存/ip.txt")
    print(resource.take(5))
    val ipRDD = resource.map( item => ( item.split(",")(0) , 1) )
    val cleanRDD = ipRDD.filter( item => StringUtils.isNotEmpty(item._1) )
    var aggRDD = cleanRDD.reduceByKey( (curr,agg) => curr + agg )

    // 调用cache方法将Transformation操作缓存
    aggRDD = aggRDD.cache()

    val maxRDD = aggRDD.sortBy( item => item._2,ascending = true ).first()   // Action操作1
    val minRDD = aggRDD.sortBy( item => item._2,ascending = false ).first()  // Action操作2
    println("max:"+maxRDD,"min:"+minRDD)

    /** 使用缓存
     * ResultStage 9 (first at cacheTest.scala:25) finished in 0.006 s
     * Job 3 finished: first at cacheTest.scala:25, took 0.032388 s
     */

    /** 不使用缓存
     * ResultStage 9 (first at test.scala:31) finished in 0.006 s
     * Job 3 finished: first at test.scala:31, took 0.048808 s
     */
  }

由上面案例可以看出使用了cache（）方法进行缓存之后，代码的执行时间会有所缩短，当数据量十分庞大的时候就会十分有效。

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2. persist（）

@Test
  def test: Unit ={

    val conf = new SparkConf().setAppName("ip统计").setMaster("local[6]")
    val sc   = new SparkContext(conf)

    val resource = sc.textFile("src/main/scala/RDD的缓存/ip.txt")
    val ipRDD = resource.map( item => ( item.split(",")(0) , 1) )
    val cleanRDD = ipRDD.filter( item => StringUtils.isNotEmpty(item._1) )
    var aggRDD = cleanRDD.reduceByKey( (curr,agg) => curr + agg )

    // 调用 persist方法 将Transformation操作缓存，并设置缓存级别
    aggRDD = aggRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)  // 默认
    println(aggRDD.getStorageLevel) // 获取当前缓存级别

    /**
     * Total input paths to process : 1
     * StorageLevel(memory, deserialized, 1 replicas)
     */

    val maxRDD = aggRDD.sortBy( item => item._2,ascending = true ).first()   // Action操作1
    val minRDD = aggRDD.sortBy( item => item._2,ascending = false ).first()  // Action操作2
    println("max:"+maxRDD,"min:"+minRDD)
}

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三、存储的级别：

1.使用缓存的作用

 是否缓存在磁盘上？
      稳定！

 是否缓存使用内存上？
      提高效率！

 是否缓存使用堆外内存？
      在Java管辖之外的，不安全，由spark管理

 是否在缓存前序列化？
      取决于数据量

 是否需要有副本？
      将数据分发给多个worker，提供多个副本

  缓存级别就是spark内设的参数属性，每一个缓存级别对应了上面5个内容

  底层API：
     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(true, true, true, false, 1)
      }

   * 每个缓存级别就是一个StorageLevel对象

2.缓存级别的设置与查看

// 调用 persist方法 将Transformation操作缓存，并设置缓存级别
    aggRDD = aggRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)  // 默认
    println(aggRDD.getStorageLevel) // 获取当前缓存级别

    /**
     * Total input paths to process : 1
     * StorageLevel(memory, deserialized, 1 replicas)
     */

3.缓存级别

源码：

补充：