【面试题】简述spark中的cache() persist() checkpoint()之间的区别与联系_分别简述spark中的缓存机制(cache和persist)与checkpoint机制,并指出两者的-程序员宅基地

技术标签: spark  Spark  

首先,这三者都是做RDD持久化的。

其次,缓存机制里的cachepersist都是用于将一个RDD进行缓存,区别就是:cache()persisit()的一种简化方式,cache()的底层就是调用的persist()的无参版本,同时就是调用persist(MEMORY_ONLY)将数据持久化到内存中。如果需要从内存中清楚缓存,那么可以使用unpersist()方法。

另外,cache persist不会截断血缘关系,checkPoint会截断血缘关系。

最后,应用场景分别是:

cache: 对于会被重复使用,但是数据量不是太大的RDD,可以将其cache()到内存当中。cache 是每计算出一个要 cache partition 就直接将其 cache 到内存中。缓存完之后,可以在任务监控界面storage里面看到缓存的数据。

checkpoint对于computing chain 计算链过长或依赖其他 RDD 很多的 RDD,就需要进行checkpoint,将其放入到HDFS或者本地文件夹当中。需要注意的是,checkpoint 需要等到job完成了,再启动专门的job去完成checkpoint 操作,因此RDD是被计算了两次的。一般使用的时候配合rdd.cache(),这样第二次就不用重新计算RDD了,直接读取 cache 写磁盘。

注意:rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) checkpoint 也有区别,persist一旦程序执行结束,所有的缓存无论在内存还是磁盘都会被删掉。 checkpoint RDD 持久化到 HDFS 或本地文件夹,如果不被手动 remove 掉,是一直存在的,也就是说可以被下一个 driverprogram 使用,而 cached RDD 不能被其他 dirver program 使用。

补充:缓存太多的时候,spark会自动使用 LRU 缓存策略(最近最少使用缓存策略),将最老的分区从内存中移除。若下次使用被移除的分区时,只能重算。

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