1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。...2.巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。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。...持久化和不持久化的对比 1.不使用RDD持久化的问题的原理： ? 这里写图片描述 2.RDD持久化的工作原理： ?...这里写图片描述 对比可以看出，持久化后第二次count花费51毫秒，远远小于没持久所花费的时间，持久化后spark的性能大幅度提高。 RDD持久化策略 1.RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。...比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的方式持久化，多持久化的数据进行多路复用。只要在调用persist()时传入对应的StorageLevel即可。
为什么需要持久化 所谓的持久化，就是将数据进行保存，避免数据丢失。RDD持久化并非将数据落盘保存，而是用作缓存。 了解RDD持久化前需要先了解什么是RDD？...从头开始效率大大降低呀，我们是否可以把rdd4的解决结果缓存起来，rdd5直接从缓存中获取？若缓存中没有在从头开始呢？这样可以大大减少运行时间。 我们再通过一个案例深入理解缓存的作用。...如何缓存: cache persist 缓存的好处: 如果一个RDD有设置cache\persist，此时rdd所属第一个Job执行完成之后,数据会持久化到本地的磁盘/内存中。...后续RDD所属的其他job在执行的时候会直接将缓存数据拿过来使用而不用重新计算 RDD Cache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序列化的形式缓存在...//释放 rddx.unpersist(true) //关闭链接 sc.stop() cache与checkpoint的区别: 数据持久化的位置不一样: cache是将数据保存在本地内存
RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的方式持久化，多持久化的数据进行多路复用。...只要在调用persist()时传入对应的StorageLevel即可。 1.png 1.png
Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。...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，直接使用内存缓存的partition。...巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。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。...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丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算该partition。...如果需要从内存中清除缓存，那么可以使用unpersist()方法。 Spark自己也会在shuffle操作时，进行数据的持久化，比如写入磁盘，主要是为了在节点失败时，避免需要重新计算整个过程。
持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。...如果一个RDD不止一次被用到，那么就可以持久化它，这样可以大幅提升程序的性能，甚至达10倍以上。...默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示持久化对性能提升明显，这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...持久化的方法是调用persist()函数，除了持久化至内存中，还可以在persist()中指定storage level参数使用其他的类型。...MEMORY_ONLY_2和MEMORY_AND_DISK_2等 与上面的级别类似，但数据还复制到集群的另外一个节点上，总共两份副本，可提升可用性 此外，RDD.unpersist()方法可以删除持久化
(2) cache算子 cache() = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) (3) checkpoint算子：可以把RDD持久化到HDFS 使用方法： 使用方法： sc.setCheckpointDir...RDD的数据，然后把数据持久化到HDFS上 优化：对某个RDD执行checkpoint()之前，对该RDD执行cache()，这样的话，新启动的job只需要把内存中的数据上传到HDFS中即可，不需要重新计算...中直接使用这个变量，那么就是使用了持久化的数据了，如果application中只有一个job，没有必要使用RDD持久化 cache 和 persist 算子后不能立即紧跟action类算子，比如count...checkpoint持久化到磁盘和persist持久化到磁盘的区别 persist()把RDD持久化到磁盘，这个RDD的持久化数据保存在Worker的工作目录下，且当整个application执行结束后...，就会自动删除持久化的数据 checkpoint()持久化到指定的目录，可以是HDFS，而且永久保存
transfrom并不引发真正的rdd计算，action才会引发真正的rdd计算。 rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。...rdd的持久化操作有cache()和presist()函数这两种方式。 ---- Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。...缓存是用Spark构建迭代算法的关键。你可以用persist()或cache()方法来标记一个要被持久化的RDD，然后一旦首次被一个动作（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。...当需要删除被持久化的RDD，可以用unpersistRDD()来完成该工作。...此外，每一个RDD都可以用不同的保存级别进行保存，从而允许你持久化数据集在硬盘，或者在内存作为序列化的Java对象（节省空间），甚至于跨结点复制。
Spark提供的多种持久化级别，主要是为了在CPU和内存消耗之间进行取舍。下面是一些通用的持久化级别的选择建议： 1、优先使用MEMORY_ONLY，如果可以缓存所有数据的话，那么就使用这种策略。...因为纯内存速度最快，而且没有序列化，不需要消耗CPU进行反序列化操作。...2、如果MEMORY_ONLY策略，无法存储的下所有数据的话，那么使用MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化进行存储，纯内存操作还是非常快，只是要消耗CPU进行反序列化。...3、如果需要进行快速的失败恢复，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。...4、能不使用DISK相关的策略，就不用使用，有的时候，从磁盘读取数据，还不如重新计算一次。
所以，建议采用以下方法可以优化： 第一，RDD架构重构与优化尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。...第二，公共RDD一定要实现持久化 持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中...第三，持久化，是可以进行序列化的 如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。...第四，为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化 持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面...持久化详解 spark性能调优之重构RDD架构，RDD持久化 Spark性能调优之——在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化
RDD 数据的持久化 每个 job 都会重新进行计算, 在有些情况下是没有必要, 如何解决这个问题呢? Spark 一个重要能力就是可以持久化数据集在内存中....当我们持久化一个 RDD 时, 每个节点都会存储他在内存中计算的那些分区, 然后在其他的 action 中可以重用这些数据. 这个特性会让将来的 action 计算起来更快(通常块 10 倍)....可以使用方法persist()或者cache()来持久化一个 RDD. 在第一个 action 会计算这个 RDD, 然后把结果的存储到他的节点的内存中....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 另外, 允许我们对持久化的 RDD 使用不同的存储级别. ...有一点需要说明的是, 即使我们不手动设置持久化, Spark 也会自动的对一些 shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如: reduceByKey).
我们这节课讲一下RDD的持久化 RDD的持久化 这段代码我们上午已经看过了，有瑕疵大家看出来了吗？ 有什么瑕疵啊? 大家是否还记得我在第二节课的时候跟大家说，RDD实际是不存数据的？...那如果我们想给RDD做持久化，我们就要使用持久化的算子，cache、persist、checkpoint，这些算子都可以将RDD的数据进行持久化 那么这三个算子有什么区别呢？...cache他是persist的一个简化版cache他默认是将RDD的数据持久化到内存里面去 persist这个算子我们可以自己指定持久化的级别，可以自定义，我们可以将RDD的数据持久化到磁盘上，如果你想要把数据持久化到磁盘上...不是的 大家一定要记住，这个持久化级别，一共就只有一份 这个持久化的级别，会先往内存里面持久化RDD，如果内存不够了，就往硬盘里面持久化 大家记住了吗？...，还能够将RDD的依赖关系切断 持久化数据 那我们说我们选用persist进行RDD的持久化，我们可以指定持久化的级别，还可以设置数据的副本数，他的数据要么放到内存，要么放到磁盘上，并且还能有备份 那大家考虑一下
持久化 有时候需要访问同一组值，不做持久化，会重复生成，计算机代价和开销很大。...持久化作用： 通过缓存机制避免重复计算的开销 通过使用persist()方法对一个RDD标记为持久化，仅仅是标记 只有等到第一个行动操作才会发生真生的持久化操作，触发真正的计算操作，才会把计算结果进行持久化...持久化后的RDD将会被保留在计算机节点的内存中，被后面的行动操作重复使用。...persist()方法 该方法的作用是将一个RDD标记为持久化，并不是真正的持久化操作，行动操作才是真正的持久化，主要的参数是： memory_only 将反序列化的对象存在JVM中，如果内存不足将会按照先进先出的原则...() 手动将持久化的RDD对象从缓存中进行清除。
2.对于抽象出来的公共的RDD一定要做持久化操作（其实就是做一个缓存操作，后面会详细介绍几种缓存的方式） 下面介绍一下对于公共的RDD如何做持久化操作及缓存（持久化）的方式。...1.持久化 持久化的意思就是说将RDD的数据缓存到内存中或者持久化到磁盘上，只需要缓存一次，后面对这个RDD做任何计算或者操作，可以直接从缓存中或者磁盘上获得，可以大大加快后续RDD的计算速度。...针对这种情况，当内存无法支撑公共RDD数据完全存入内存的时候，就可以考虑将RDD数据序列化成一个大的字节数组（一个大的对象），就可以大大降低内存的占用率，由于序列化和反序列化需要消耗一定的性能，所以比直接持久化到内存的方式性能稍微差一些...4.持久化+双副本机制 为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制进行数据持久化，这种方式可以保证持久化数据的安全性。...---- 本片文章到这里基本就完了，后面会不定期的更新关于spark调优的一些文章，希望可以一块讨论学习。欢迎关注。 如需转载，请注明： z小赵 Spark性能调优之重构RDD架构及RDD持久化
环境/背景 Spark 2.3.0 Scala 2.11 Java 1.8 在进行RDD操作的时候，我们需要在接下来多个行动中重用同一个RDD，这个时候我们就可以将RDD缓存起来，可以很大程度的节省计算和程序运行时间...接下来可以通过查看Spark的源码对比RDD.cache()与RDD.persist()的差别。...中说得挺明白： cache()只是缓存到默认的缓存级别：只使用内存 persist()可以自定义缓存级别 我们再点进去看看RDD.scala的描述: RDD.scala /** * Set this...deserialized：反序列化，其逆过程序列化（Serialization）是java提供的一种机制，将对象表示成一连串的字节；而反序列化就表示将字节恢复为对象的过程。...序列化是对象永久化的一种机制，可以将对象及其属性保存起来，并能在反序列化后直接恢复这个对象 replication：备份数（在多个节点上备份） 举个栗子： val MEMORY_AND_DISK_SER
---- RDD 持久化 引入 在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了...API 缓存/持久化函数 可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下： 但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数，RDD数据量往往很多，内存放不下的。...在实际的项目中缓存RDD数据时，往往使用如下函数，依据具体的业务和数据量，指定缓存的级别 缓存/持久化级别 在Spark框架中对数据缓存可以指定不同的级别，对于开发来说至关重要，如下所示： 持久化级别...如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。 这是默认级别。 MEMORY_AND_DISK (开发中可以使用这个) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。...,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 总结：何时使用缓存/持久化 在实际项目开发中，什么时候缓存RDD数据，最好呢？？？
不需要的数据直接不处理） 如果需要重用一个RDD，可使用RDD.persist方法让spark把它缓存下来（可缓存到磁盘而不是内存）数据可以持久化到许多地方，在进行一次RDD持久化操作过后，spark...Spark 需要用这些信息来按需计算每个 RDD，也可以依靠谱系图在持久化的 RDD 丢失部分数据时恢复所丢失的数据 行动操作 对数据进行实际的计算，行动操作需要生成实际的输出，它们会强制执行那些求值必须用到的...要避免这种低效的行为，用户可以将中间结果持久化 惰性操作 惰性求值意味着当我们对 RDD 调用转化操作，操作不会立即执行。 Spark 会在内部记录下所要求执行的操作的相关信息。...当我们让 Spark 持久化 存储一个 RDD 时，计算出 RDD 的节点会分别保存它们所求出的分区数据。如果一个有持久化数据的节点发生故障，Spark 会在需要用到缓存的数据时重算丢失的数据分区。...但是对于使用内存与磁盘的缓存级别的分区来说，被移除的分区都会写入磁盘 RDD 还有一个方法叫作 unpersist()，调用该方法可以手动把持久化的 RDD 从缓 存中移除
在前面，我们已经提到为什么需要引入持久化？简单的来说持久化就是把内存中的数据存储到外存上，这样服务停止后，当再启动的时候就可以把外存的数据读取到内存中从而达到了不丢失数据的目的。...1、RDB 如果让你设计一个持久化的方案，你会怎么做呢？（假装绞尽脑汁… …）首先，我们可以使用一种简单的策略，将 Redis 中所有的数据按照一定格式全部写到磁盘上，即创建数据的快照文件。...例如：什么时候生成数据快照？文件数据格式的定义？如果在主进程中进行持久化，阻塞客户端的请求后会不会有影响？接下来，我们就看一下 RDB 是如何做的吧。...BGSAVE 解决了我们对于持久化时是否会影响 Redis 服务处理客户端的请求的担心。 1.2自动间隔性保存 自动间隔性保存，则解决了“什么时候生成数据快照？”的问题。...3、总结 通过前文内容，我们可以大致清楚 Redis 所提供的 RDB 和 AOF 两种持久化机制的过程以及基本原理。它们各有特点，也各有适合使用的场景所以并不能说谁一定比谁好。
Redis的持久化机制： 两种方式：AOF和RDB AOF： Redis将所有的写操作记录下来，当Redis重启的时候，把写指令重新执行一遍，实现数据的恢复。...AOF 持久化策略，分为以下三种： •always：每条 Redis 操作命令都会写入磁盘，最多丢失一条数据； •everysec：每秒钟写入一次磁盘，最多丢失一秒的数据； •no：不设置写入磁盘的规则...手动触发：save和bgsave，执行save命令会触发Redis的持久化机制，会使Redis处于阻塞状态，直到RDB持久化完成，才会响应其他客户端发送过来的请求命令。...() 子进程时有短暂的阻塞，当子进程被创建之后，Redis 的主进程就可以响应其他客户端的请求了。...自动触发：save m n： save m n 是指在 m 秒内，如果有 n 个键发生改变，则自动触发持久化，在配置文件中可以找到
点击上方“蓝字”关注我们 redis的持久化 Redis 提供了不同级别的持久化方式: RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储....如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式....你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整....一、RDB： RDB是一种文件后缀名，这种持久化方案的名称也由此而来。RDB持久化既可以手动执行，也可以根据服务器配置选项定制执行，该功能可以将某个时间点上的数据库状态保存到一个RDB文件中。...持久化功能的实现 AOF持久化功能的实现可以分为三个步骤: 2.1、命令追加（append） 当AOF持久化命令打开的时候，服务器在执行完一个写命令的之后，会以协议格式将被执行的写命令追加到服务器状态的
redis持久化一般支持两种方式，快照持久化（rdb）和日志持久化（aof） rdb持久化 1. rdb的配置选项 save 900 1 900秒内，有一条写入，则产生快照 save 300...Client 也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。...RDB就是Snapshot快照存储，是默认的持久化方式。...当Redis重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。 AOF的完全持久化方式同时也带来了另一个问题，持久化文件会变得越来越大。...下面是来自官方的建议： 通常，如果你要想提供很高的数据保障性，那么建议你同时使用两种持久化方式。如果你可以接受灾难带来的几分钟的数据丢失，那么你可以仅使用RDB。
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