大数据开发中Spark-RDD的持久化和缓存该如何实现，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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1.RDD缓存机制 cache, persist

Spark 速度非常快的一个原因是 RDD 支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于 RDD 之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。

涉及到的算子：persist、cache、unpersist；都是 Transformation

缓存是将计算结果写入不同的介质，用户定义可定义存储级别（存储级别定义了缓存存储的介质，目前支持内存、堆 外内存、磁盘）；

通过缓存，Spark避免了RDD上的重复计算，能够极大地提升计算速度； RDD持久化或缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键因 素；

Spark速度非常快的原因之一，就是在内存中持久化（或缓存）一个数据集。当持久化一个RDD后，每一个节点都将 把计算的分片结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其他动作（Action）中重用。这使 得后续的动作变得更加迅速；使用persist()方法对一个RDD标记为持久化。之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马 上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化；通过persist()或cache()方法可以标记一个要被持久化的RDD，持久化被触发，RDD将会被保留在计算节点的内存中 并重用；

什么时候缓存数据，需要对空间和速度进行权衡。一般情况下，如果多个动作需要用到某个 RDD，而它的计算代价 又很高，那么就应该把这个 RDD 缓存起来；

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的缓存的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的一系列的转换，丢失的数据会被重算。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。

启动堆外内存需要配置两个参数：

• spark.memory.offHeap.enabled：是否开启堆外内存，默认值为 false，需要设置为 true；

• spark.memory.offHeap.size: 堆外内存空间的大小，默认值为 0，需要设置为正值。

1.1 缓存级别

Spark 速度非常快的一个原因是 RDD 支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于 RDD 之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。

Spark 支持多种缓存级别 ：

Storage Level（存储级别）	Meaning（含义）
MEMORY_ONLY	默认的缓存级别，将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，则部分分区数据将不再缓存。
MEMORY_AND_DISK	将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储 JVM 中。如果内存空间不够，将未缓存的分区数据存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取。
MEMORY_ONLY_SER	将 RDD 以序列化的 Java 对象的形式进行存储（每个分区为一个 byte 数组）。这种方式比反序列化对象节省存储空间，但在读取时会增加 CPU 的计算负担。仅支持 Java 和 Scala 。
MEMORY_AND_DISK_SER	类似于 MEMORY_ONLY_SER，但是溢出的分区数据会存储到磁盘，而不是在用到它们时重新计算。仅支持 Java 和 Scala。
DISK_ONLY	只在磁盘上缓存 RDD
MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2	与上面的对应级别功能相同，但是会为每个分区在集群中的两个节点上建立副本。
OFF_HEAP	与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但将数据存储在堆外内存中。这需要启用堆外内存。

启动堆外内存需要配置两个参数：

• spark.memory.offHeap.enabled：是否开启堆外内存，默认值为 false，需要设置为 true；

• spark.memory.offHeap.size: 堆外内存空间的大小，默认值为 0，需要设置为正值。

1.2 使用缓存

缓存数据的方法有两个：persist 和 cache 。cache 内部调用的也是 persist，它是 persist 的特殊化形式，等价于 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)。示例如下：

// 所有存储级别均定义在 StorageLevel 对象中
fileRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
fileRDD.cache()

被缓存的RDD在DAG图中有一个绿色的圆点。

1.3 移除缓存

Spark 会自动监视每个节点上的缓存使用情况，并按照最近最少使用（LRU）的规则删除旧数据分区。当然，你也可以使用 RDD.unpersist() 方法进行手动删除。

2.RDD容错机制Checkpoint

2.1 涉及到的算子：checkpoint；也是 Transformation

Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了检查点的机制；检查点本质是通过将RDD写入高可靠的磁盘，主要目的是为了容错。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了

RDD的检查点功能。Lineage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，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从

做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。

2.2 cache 和 checkpoint 区别

cache 和 checkpoint 是有显著区别的，缓存把 RDD 计算出来然后放在内存中，但是 RDD 的依赖链不能丢掉， 当某个点某个 executor 宕了，上面 cache 的RDD就会丢掉， 需要通过依赖链重放计算。不同的是，checkpoint 是把

RDD 保存在 HDFS中，是多副本可靠存储，此时依赖链可以丢掉，所以斩断了依赖链。

2.3 checkpoint适合场景

以下场景适合使用检查点机制：

1. DAG中的Lineage过长，如果重算，则开销太大

2. 在宽依赖上做 Checkpoint 获得的收益更大

与cache类似 checkpoint 也是 lazy 的。

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100000)
// 设置检查点目录

sc.setCheckpointDir("/tmp/checkpoint")

val rdd2 = rdd1.map(_*2)

rdd2.checkpoint

// checkpoint是lazy操作

rdd2.isCheckpointed

// checkpoint之前的rdd依赖关系

rdd2.dependencies(0).rdd

rdd2.dependencies(0).rdd.collect

// 执行一次action，触发checkpoint的执行

rdd2.count

rdd2.isCheckpointed

// 再次查看RDD的依赖关系。可以看到checkpoint后，RDD的lineage被截断，变成从checkpointRDD开始

rdd2.dependencies(0).rdd

rdd2.dependencies(0).rdd.collect

//查看RDD所依赖的checkpoint文件

rdd2.getCheckpointFile

看完上述内容，你们掌握大数据开发中Spark-RDD的持久化和缓存该如何实现的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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