spark组件-spark core(批处理)-rdd特性-内存计算
Spark RDD(弹性分布式数据集)的内存计算是其核心特性之一,它通过将数据存储在内存中来显著提升数据处理性能。这种基于内存的计算方式相比传统的磁盘存储(如Hadoop),能够大幅减少磁盘I/O操作,特别适合需要多次访问相同数据的迭代计算和交互式任务。
内存计算的工作原理
RDD通过将数据(包括部分中间结果)保存在内存中进行计算。用户 「可以将需要重复利用的数据缓存(Cache)在内存中」,从而提高后续计算的效率。当数据被加载到内存后,可以进行快速的迭代计算,而不需要频繁地访问磁盘。
内存计算的优势
- 高性能:内存的读写速度远快于磁盘,使得数据处理速度得到极大提升
- 迭代计算友好:尤其适合机器学习和数据挖掘等需要多次迭代的算法
- 交互式处理:支持快速响应交互式查询任务
RDD的持久化机制
为了充分利用内存计算的优势,Spark提供了持久化机制:
- Cache方法:使用默认的
MEMORY_ONLY
存储级别将RDD持久化到内存中 - 存储级别:Spark提供了7种不同的存储级别,包括
MEMORY_ONLY
、MEMORY_AND_DISK
等,用户可以根据内存情况选择合适的持久化策略
内存管理
Spark采用统一内存管理机制,将Executor JVM内存划分为不同区域:
- 存储内存:用于缓存RDD数据和广播变量
- 执行内存:用于Shuffle、Jo