（一） RDD持久化原理
Spark中有一个非常重要的功能就是可以对RDD进行持久化。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition数据持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存中缓存的partition数据。
这样的话，针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只需要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。
巧妙使用RDD持久化，在某些场景下，对spark应用程序的性能有很大提升。
特别是对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD持久化，是非常重要的。
要持久化一个RDD，只需要调用它的cache()或者persist()方法就可以了。
在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。而且Spark的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition数据丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation算子重新计算该partition的数据。
区别
cache()和persist()的区别在于：
cache()是persist()的一种简化方式，cache()的底层就是调用的persist()的无参版本，也就是调用persist(MEMORY_ONLY)，将数据持久化到内存中。
如果需要从内存中清除缓存，那么可以使用unpersist()方法。
（二）RDD持久化策略
策略 介绍
MEMORY_ONLY 以非序列化的方式持久化在JVM内存中
MEMORY_AND_DISK 同上，但是当某些partition无法存储在内存中时，会持久化到磁盘中
MEMORY_ONLY_SER 同MEMORY_ONLY，但是会序列化
MEMORY_AND_DISK_SER 同MEMORY_AND_DSK，但是会序列化
DISK_ONLY 以非序列化的方式完全存储到磁盘上
MEMORY_ONLY_2、MEMORY_AND_DISK_2 等 尾部加了2的持久化级别，表示会将持久化数据复制
补充说明：
- MEMORY_ONLY：以非序列化的Java对象的方式持久化在JVM内存中。
- MEMORY_AND_DISK：当某些partition无法存储在内存中时，会持久化到磁盘中。下次需要使用这些partition时，需要从磁盘上读取，不需要重新计算
- MEMORY_ONLY_SER：同MEMORY_ONLY，但是会使用Java的序列化方式，将Java对象序列化后进行持久化。可以减少内存开销，但是在使用的时候需要进行反序列化，因此会增加CPU开销。
- MEMORY_AND_DISK_SER：同MEMORY_AND_DSK。但是会使用序列化方式持久化Java对象。
- DISK_ONLY：使用非序列化Java对象的方式持久化，完全存储到磁盘上。
- MEMORY_ONLY_2、MEMORY_AND_DISK_2等：如果是尾部加了2的持久化级别，表示会将持久化数据复制一份，保存到其它节点，从而在数据丢失时，不需要重新计算，只需要使用备份数据即可。
(三）如何选择持久化策略
Spark提供了多种持久化级别，主要是为了在CPU和内存消耗之间进行取舍。
策略
- 优先使用MEMORY_ONLY，纯内存速度最快，而且没有序列化不需要消耗CPU进行反序列化操作，
缺点就是比较耗内存 - MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化存储，纯内存操作还是非常快，只是在使用的时候需要消耗CPU进行反序列化。
注意
如果需要进行数据的快速失败恢复，那么就选择带后缀为_2的策略，进行数据的备份，这样在失败时，就不需要重新计算了
能不使用DISK相关的策略，就不要使用，因为有的时候，从磁盘读取数据，还不如重新计算一次。
代码实例
object PersistRddScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("PersistRddScala")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val dataRDD = sc.textFile("D:\\hello_10000000.dat").cache()
var start_time = System.currentTimeMillis()
var count = dataRDD.count()
println(count)
start_time = System.currentTimeMillis()
count = dataRDD.count()
println(count)
end_time = System.currentTimeMillis()
println("第二次耗时："+(end_time-start_time))
sc.stop()
}
}
在没有添加cache之前，每一次都耗时很长, 加上cache之后，第二次计算耗时就很少了
(四）共享变量的工作原理
Spark为此提供了两种共享变量
- 一种是Broadcast Variable（广播变量）
Broadcast Variable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，而不会为每个task都拷贝一份副本，因此其最大的作用，就是减少变量到各个节点的网络传输消耗，以及在各个节点上的内存消耗通过调用SparkContext的broadcast()方法，针对某个变量创建广播变量
注意：广播变量，是只读的, 然后在算子函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本。可以使用广播变量的value()方法获取值。
object BroadcastOpScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
conf.setAppName("BroadcastOpScala")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val dataRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
val varable = 2
//dataRDD.map(_ * varable)
//1：定义广播变量
val varableBroadcast = sc.broadcast(varable)
//2：使用广播变量，调用其value方法
dataRDD.map(_ * varableBroadcast.value).foreach(println(_))
sc.stop()
}
}
- 另一种是Accumulator（累加变量）
Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。
正常情况下在Spark的任务中，由于一个算子可能会产生多个task并行执行，所以在这个算子内部执行的聚合计算都是局部的，想要实现多个task进行全局聚合计算，此时需要使用到Accumulator这个共享的累加变量。
注意：Accumulator只提供了累加的功能。在task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。
只有在Driver进程中才可以读取Accumulator的值。
object AccumulatorOpScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("AccumulatorOpScala")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val dataRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
//这种写法是错误的，因为foreach代码是在worker节点上执行的
// var total = 0和println("total:"+total)是在Driver进程中执行的
//所以无法实现累加操作
//并且foreach算子可能会在多个task中执行，这样foreach内部实现的累加也不是最终全局
/*var total = 0
dataRDD.foreach(num=>total += num)
println("total:"+total)*/
//所以此时想要实现累加操作就需要使用累加变量了
//1：定义累加变量
val sumAccumulator = sc.longAccumulator
//2：使用累加变量
dataRDD.foreach(num=>sumAccumulator.add(num))
//注意：只能在Driver进程中获取累加变量的结果
println(sumAccumulator.value)
}
}
