Question

1. 如果简单的对RDD 调用行动操作，则Spark 每次都会重新计算RDD 以及它所有的依赖RDD。

   • 在迭代算法中，消耗会格外大。因为迭代算法通常会使用同一组数据。

2. 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。

   • 如果一个拥有持久化数据的节点发生故障，则spark 会在需要用到该缓存数据时，重新计算丢失的分区数据。
   • 我们也可以将数据备份到多个节点上，从而增加对数据丢失的鲁棒性。

3. 我们可以为RDD 选择不同的持久化级别：在pyspark.StorageLevel 中：

   • MEMORY_ONLY：数据缓存在内存中。

     • 内存占用：高；CPU 时间：低；是否在内存：是；是否在磁盘中：否。

   • MEMORY_ONLY_SER：数据经过序列化之后缓存在内存中。

     • 内存占用：低；CPU 时间：高；是否在内存：是；是否在磁盘中：否。

   • MEMORY_AND_DISK：数据缓存在内存和硬盘中。

     • 内存占用：高；CPU 时间：中等；是否在内存：部分；是否在磁盘中：部分。
     • 如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上。如果数据在内存中放得下，则缓存到内存中

   • MEMORY_AND_DISK_SER：数据经过序列化之后缓存在内存和硬盘中。

     • 内存占用：低；CPU 时间：高；是否在内存：部分；是否在磁盘中：部分。
     • 如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上。如果数据在内存中放得下，则缓存到内存中

   • DISK_ONLY：数据缓存在磁盘中 。

     • 内存占用：低；CPU 时间：高；是否在内存：否；是否在磁盘中：是。

   如果在存储级别末尾加上数字 N，则表示将持久化数据存储为 N份。如：

   
   xxxxxxxxxx
   MEMORY_ONLY_2 #表示对持久化数据存储为 2 份

   在python 中，总是使用pickle library 来序列化对象，因此在python 中可用的存储级别有：

   MEMORY_ONLY、MEMORY_ONLY_2、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_AND_DISK_2、DISK_ONLY、DISK_ONLY_2

4. .persist(storageLevel=StorageLevel(False, True, False, False, 1)) ：对当前RDD 进行持久化

   • 该方法调用时，并不会立即执行持久化，它并不会触发求值，而仅仅是对当前RDD 做个持久化标记。一旦该RDD 第一次求值时，才会发生持久化。
   • .persist() 的默认行为是：将数据以序列化的形式缓存在JVM 的堆空间中

5. .cache()：它也是一种持久化调用。

   • 它等价于.persist(MEMORY_ONLY)
   • 它不可设定缓存级别

6. .unpersist()：标记当前RDD 是未缓存的，并且将所有该RDD 已经缓存的数据从内存、硬盘中清除。

7. 当要缓存的数据太多，内存放不下时，spark 会利用最近最少使用(LRU) 的缓存策略，把最老的分区从内存中移除。

   • 对于MEMORY_ONLY、MEMORY_ONLY_SER 级别：下一次要用到已经被移除的分区时，这些分区就要重新计算
   • 对于MEMORY_AND_DISK、MEMORY_AND_DISK_SER 级别：被移除的分区都会被写入磁盘。

8. .getStorageLevel()：返回当前的缓存级别