控制算子：
控制算子有三种，cache,persist,checkpoint，以上算子都可以将RDD持久化，持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。必须有一个action类算子触发执行。checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。
- cache
默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。
- 注意：chche () = persist()=persist(StorageLevel.Memory_Only)
- 测试cache文件：
文件：见“NASA_access_log_Aug95”文件。
测试代码：
| SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("CacheTest"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> lines = jsc.textFile("./NASA_access_log_Aug95");
lines = lines.cache(); long startTime = System.currentTimeMillis(); long count = lines.count(); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("共"+count+ "条数据，"+"初始化时间+cache时间+计算时间="+ (endTime-startTime));
long countStartTime = System.currentTimeMillis(); long countrResult = lines.count(); long countEndTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("共"+countrResult+ "条数据，"+"计算时间="+ (countEndTime- countStartTime));
jsc.stop(); |
- persist：
可以指定持久化的级别。最常用的是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。”_2”表示有副本数。
持久化级别如下：
- cache和persist的注意事项：
- cache和persist都是懒执行，必须有一个action类算子触发执行。
- cache和persist算子的返回值可以赋值给一个变量，在其他job中直接使用这个变量就是使用持久化的数据了。持久化的单位是partition。
- cache和persist算子后不能立即紧跟action算子。
- cache和persist算子持久化的数据当applilcation执行完成之后会被清除。
错误：rdd.cache().count() 返回的不是持久化的RDD，而是一个数值了。
- checkpoint
checkpoint将RDD持久化到磁盘，还可以切断RDD之间的依赖关系。checkpoint目录数据当application执行完之后不会被清除。
- checkpoint 的执行原理：
- 当RDD的job执行完毕后，会从finalRDD从后往前回溯。
- 当回溯到某一个RDD调用了checkpoint方法，会对当前的RDD做一个标记。
- Spark框架会自动启动一个新的job，重新计算这个RDD的数据，将数据持久化到HDFS上。
- 优化：对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到HDFS上就可以，省去了重新计算这一步。
- 使用：
| SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("checkpoint"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); sc.setCheckpointDir("./checkpoint"); JavaRDD<Integer> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); parallelize.checkpoint(); parallelize.count(); sc.stop(); |