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Spark的缓存

news 来源：原创 2025/5/14 6:00:16

RDD缓存
Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存多个数据集。当持久化某个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RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的行动算子时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供以后重用。

不带缓存的计算示例
以下通过一个计算斐波那契数列（1,1,2,3,5,8,13，....）第n项的例子，来展示 Spark 中cache方法的运行效果。

先来看看一段代码。

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Cache {def main(args: Array[String]): Unit = {// 配置Sparkval conf = new SparkConf().setAppName("CacheExample").setMaster("local[*]")val sc = new SparkContext(conf)
//    conf.set("spark.local.dir", "_cache")
sc.setLogLevel("WARN")// 创建一个包含大量随机数的 RDDval largeRDD = sc.parallelize(1 to 1000*1000*10).map(_ => scala.util.Random.nextInt(1000))// 定义一个复杂的转换函数def complexTransformation(num: Int): Int = {var result = numfor (_ <- 1 to 1000) {result = result * 2 % 1000}result}// 不使用 cache 的情况val nonCachedRDD = largeRDD.map(complexTransformation)// 第一次触发行动算子，计算并统计时间val startTime1 = System.currentTimeMillis()val result1 = nonCachedRDD.collect()val endTime1 = System.currentTimeMillis()println(s"不使用 cache 第一次计算耗时: ${endTime1 - startTime1} 毫秒")// 第二次触发行动算子，计算并统计时间val startTime2 = System.currentTimeMillis()val result2 = nonCachedRDD.collect()val endTime2 = System.currentTimeMillis()println(s"不使用 cache 第二次计算耗时: ${endTime2 - startTime2} 毫秒")sc.stop()}
}

在 Scala 里，cache 方法定义于 org.apache.spark.rdd.RDD 类中，其方法签名如下：

scaladef cache(): this.type

返回类型：this.type，这表明返回的是调用该方法的 RDD 自身，只不过这个 RDD 已经被标记为需要缓存。

// 使用 cache 的情况val cachedRDD = largeRDD.map(complexTransformation).cache()// 第一次触发行动算子，计算并统计时间val startTime3 = System.currentTimeMillis()val result3 = cachedRDD.collect()val endTime3 = System.currentTimeMillis()println(s"使用 cache 第一次计算耗时: ${endTime3 - startTime3} 毫秒")// 第二次触发行动算子，计算并统计时间val startTime4 = System.currentTimeMillis()val result4 = cachedRDD.collect()val endTime4 = System.currentTimeMillis()println(s"使用 cache 第二次计算耗时: ${endTime4 - startTime4} 毫秒")println(s"spark.local.dir 的值: ${conf.get("spark.local.dir")}")sc.stop()

核心代码说明：

第一次调用collect时，程序需要对RDD中的每个元素执行fibonacci函数进行计算，这涉及到递归运算，比较耗时。

第二次调用collect时，因为之前已经调用了cache方法，并且结果已被缓存，所以不需要再次执行计算，直接从缓存中读取数据。通过对比两次计算的耗时，可以明显发现第二次计算耗时会远小于第一次（在数据量较大或计算复杂时效果更显著），这就体现了cache方法缓存计算结果、避免重复计算、提升后续操作速度的作用。

persist和cache方法
在 Spark 中，persist 和 cache 方法都用于将 RDD（弹性分布式数据集）或 DataFrame 持久化，以避免重复计算从而提升性能，但二者存在一些区别。

1. 功能本质

persist：这是一个通用的持久化方法，能够指定多种不同的存储级别。存储级别决定了数据的存储位置（如内存、磁盘）以及存储形式（如是否序列化）。

cache：其实是 persist 方法的一种特殊情况，它等价于调用 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)，也就是将数据以非序列化的 Java 对象形式存储在内存中。

2. 存储级别指定

persist：可以通过传入 StorageLevel 参数来指定不同的持久化级别。常见的持久化级别有：

MEMORY_ONLY：将 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。若内存不足，部分分区将不会被缓存，需要时会重新计算。

MEMORY_AND_DISK：优先把 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。若内存不足，会把多余的分区存储到磁盘上。

DISK_ONLY：将 RDD 的数据存储在磁盘上。

MEMORY_ONLY_SER：将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，相较于 MEMORY_ONLY，序列化后占用的内存空间更小，但读取时需要进行反序列化操作，会带来一定的性能开销。

MEMORY_AND_DISK_SER：优先将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，内存不足时存储到磁盘上。

cache：不能指定存储级别，它固定使用 MEMORY_ONLY 存储级别。

下面我们以DISK_ONLY为例，改写上面的程序，验证它的持久化效果。具体要改动的地方有两个：指定持久化地址；把cache改成persist；

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Main {def main(args: Array[String]): Unit = {//打印hello word!println("Hello World!")//学习sparkRDD中的转换算子//1.map//2.filter:过滤//3.flatMap:flat(扁平化)+map(映射)//4.reduceByKey:键值对的数据（world,1），(hello,1)val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test")val sc = new SparkContext(conf)//创建一个RDD
//    val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))//    val rdd1 = rdd.map(x => x * 2)//使用filter算子，保留偶数
//    val rdd1 = rdd.filter(x => x % 2 == 0)//有多个句子，每个句子有多个单词，单词之间使用空格隔开//目标，把所有单词找出来，放一个数组中
//    val rdd = sc.parallelize(List("hello world", "hello scala"))
//    val rdd1 = rdd.flatMap(x => x.split(" "))//hello world hello scala//词频统计的例子val rdd = sc.parallelize(List("apple","banana","apple","banana","apple"))
//    val rdd1 = rdd.map(x => (x,1))//(apple,1)(banana,1)(apple,1)(banana,1)(apple,1)
//    val rdd3 = rdd1.reduceByKey((x,y) => x+y)//(apple,3)(banana,2)rdd.map(x => (x,1)).reduceByKey((x,y) => x+y).collect().foreach(println)//collect()行动算子
//    rdd3.collect().foreach(println)}
}