目录

RDD序列化

闭包检查：

序列化方法和属性

Kryo序列化框架：

RDD持久化（RDD persistence）

RDDCache缓存

RDD persist缓存

什么时候使用persist()?

RDD CheckPoint 检查点

缓存和检查点区别

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RDD序列化

闭包检查：

从计算的角度来看，算子以外的代码都在Driver端执行，算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，也就意味着无法值给Executor端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包中的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。

序列化方法和属性

  从计算的角度，算子以外的代码都是Driver端执行，算子里面的代码都是在Executor端执行。

Kryo序列化框架：

java的序列化能够序列化任何的类，但是比较重，比较繁杂，字节多，序列化后，对象的提交也比较大。Spark为了提升性能，开始使用Kryo框架机制。Kryo是Serializable的十倍。当RDD在shuffle数据时，简单数据类型，数组和字符串已经在spark内部使用Kryo来序列化。

注意：即使使用 Kryo 序列化，也要继承 Serializable 接口。

RDD持久化（RDD persistence）

RDD persistence：可以将中间的结果保存，提供复用能力，加速基于中间结果的后续计算，经常可以提高10x以上的性能。，他的主要方法有persist（）和cache（）

RDDCache缓存

RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存 在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算 子

时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系 println(wordToOneRdd.toDebugString)

// 数据缓存。

wordToOneRdd.cache()

// 可以更改存储级别

//mapRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)

存储级别：

缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可， 并不需要重算全部 Partition。 Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样 做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时 候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或 cache。

RDD persist缓存

persist（）和cache（）都是计算缓存。但是persist()功能更加强大，由于其支持设置存储级别，所以用起来更加灵活方便。cache()虽然是使用默认存储级别，但是在网上看到，使用cache()出现内存溢出的问题，换成persist()就没问题。我一般使用persist()，所以没遇到过这

个问题。

什么时候使用persist()?

1、当一个中间数据集，后面被多个计算重复使用，你应该对这个数据集使用persist()。

2、如果资源允许，你应该尽可能多的使用persist()，因为这可以极大的减少重复计算，提高程序性能。

当整个中间数据集不再被使用，便需要立刻释放这个数据集占用的资源，我们便需要使用unpersist()来释放资源。

persist在条件允许的情况下，默认使用默认存储级别（memory only）。

RDD CheckPoint 检查点

所谓的检查点其实就是通过将 RDD 中间结果写入磁盘 由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。 对 RDD 进行 checkpoint 操作并不会马上被执行，必须执行 Action 操作才能触发。

缓存和检查点区别

1. Cache 缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint 检查点切断血缘依赖。 Cache 缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低，cache是persist的一种简化方式，cache调用的是persist的无参版本。
2. cache默认持久化等级是内存且不能修改,persist可以修改持久化的等级。
3. Checkpoint 的数据通常存 储在 HDFS 等容错、高可用的文件系统，可靠性高。
4. 建议对 checkpoint()的 RDD 使用 Cache 缓存，这样 checkpoint 的 job 只需从 Cache 缓存 中读取数据即可，否则需要再从头计算一次 RDD。
5. persist虽然持久化到磁盘，但是dirver program一但执行结束，被缓存在磁盘上的RDD也会清空。checpoint则是将RDD持久化到HDFS或者本地文件夹中，不手动删除的话，会一直存在，也就是会被下一个driver program使用。

注意：cache或者persist之后不可以有其他算子