SparkCore之RDD缓存与RDD CheckPoint

RDD缓存

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。
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时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

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通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。

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在存储级别的末尾加上“_2”来把持久化数据存为两份

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缓存有可能丢失，或者存储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。

创建一个RDD

scala> val rdd = sc.makeRDD(Array("liujh"))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[19] at makeRDD at <console>:25

将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存

scala> val nocache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis)
nocache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[20] at map at <console>:27

多次打印结果

scala> nocache.collect
res0: Array[String] = Array(liujh1538978275359)
scala> nocache.collect
res1: Array[String] = Array(liujh1538978282416)
scala> nocache.collect
res2: Array[String] = Array(liujh1538978283199)

将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存

scala> val cache =  rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis).cache
cache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[21] at map at <console>:27

多次打印做了缓存的结果

scala> cache.collect
res3: Array[String] = Array(liujh1538978435705)                                   
scala> cache.collect
res4: Array[String] = Array(liujh1538978435705)
scala> cache.collect
res5: Array[String] = Array(liujh1538978435705)

RDD CheckPoint

Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage做容错的辅助，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。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。
为当前RDD设置检查点。该函数将会创建一个二进制的文件，并存储到checkpoint目录中，该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。在checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。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。
案例实操：

设置检查点

scala> sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop102:9000/checkpoint")

创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array("liujh"))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24

将RDD转换为携带当前时间戳并做checkpoint

scala> val ch = rdd.map(_+System.currentTimeMillis)
ch: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[16] at map at <console>:26
scala> ch.checkpoint

多次打印结果

scala> ch.collect
res55: Array[String] = Array(liujh1538981860336)
scala> ch.collect
res56: Array[String] = Array(liujh1538981860504)
scala> ch.collect
res57: Array[String] = Array(liujh1538981860504)
scala> ch.collect
res58: Array[String] = Array(liujh1538981860504)

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