RDD的持久化
RDD的缓存
当RDD被重复使用，或者计算该RDD比较容易出错，而且需要消耗比较多的资源和时间的时候，我们就可以将该RDD缓存起来。
主要作用: 提升Spark程序的计算效率
注意事项: RDD的缓存可以存储在内存或者是磁盘上，甚至可以存储在Executor进程的堆外内存中。主要是放在内存中，因此缓存的数据是不太稳定可靠。
由于是临时存储，可能会存在丢失，所以缓存操作，并不会将RDD之间的依赖关系给截断掉(丢失掉)，因为当缓存
失效后，可以全部重新计算
缓存的API都是Lazy惰性的，如果需要触发缓存操作，推荐调用count算子，因为运行效率高
设置缓存的相关API:
rdd.cache():将RDD的数据缓存在内存中
rdd.persist(缓存的级别/位置):将RDD的数据存储在指定位置
手动清理缓存:rdd.unpersits()
默认情况下,当整个Spark应用程序执行完成后,缓存数据会自动失效,会自动删除
缓存的级别/位置:
DISK_ONLY: 只存储在磁盘
DISK_ONLY_2: 只存储在磁盘，并且有2个副本
DISK_ONLY_3: 只存储在磁盘，并且有3个副本
MEMORY_ONLY: 只存储在内存中
MEMORY_ONLY_2: 只存储在内存中，并且有2个副本
MEMORY_AND_DISK: 存储在内存和磁盘中，先放在内存，再放在磁盘
MEMORY_AND_DISK_2: 存储在内存和磁盘中，先放在内存，再放在磁盘，并且有2个副本
OFF_HEAP: Executor进程的堆外内存
工作中最常用的是: MEMORY_AND_DISK和MEMORY_AND_DISK_2。优先推荐使用MEMORY_AND_DISK
python
import time
from pyspark import SparkConf, SparkContext, StorageLevel
import os
import jieba
# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 需要过滤的关键词黑名单
keyword_black_list = ['+','.','的','com']
# ctrl+alt+M将代码封装成函数/方法
# 3.2- 需求一：统计每个关键词出现了多少次。先提取需要操作的字段并且分词，这一步类似WordCount中的对每行进行切分处理，再仿照WordCount实现。
def top10_keyword():
keyword_rdd = etl_rdd.flatMap(lambda line_tup: list(jieba.cut(line_tup[2])))
# print(keyword_rdd.take(10))
# 数据结构转变。将单词变成元组
# keyword_map_rdd = keyword_rdd.filter(lambda word:word!='+' or word!='.').map(lambda word:(word,1))
keyword_map_rdd = keyword_rdd.filter(lambda word: word not in keyword_black_list).map(lambda word: (word, 1))
# 分组聚合操作
keyword_result_rdd = keyword_map_rdd.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr)
# print(keyword_result_rdd.take(100))
# 对结果中关键词的次数降序排序，取TOP10
keyword_result = keyword_result_rdd.top(10, key=lambda tup: tup[1])
print(keyword_result)
# 3.3- 需求二：统计每个用户每个搜索内容点击的次数
def content():
"""
hive sql：
select
用户,搜索内容,count(1) as cnt
from table
group by 用户,搜索内容
"""
# 从原始的6个字段中，提取出2个字段，得到 (用户,搜索内容)
new_tup_tmp_rdd = etl_rdd.map(lambda tup: (tup[1], tup[2]))
# 数据格式转换
"""
输入：(张三,鸡你太美) -> hello
输出：((张三,鸡你太美),1) -> (hello,1)
"""
new_tup_rdd = new_tup_tmp_rdd.map(lambda tup: (tup, 1))
# new_tup_rdd = new_tup_tmp_rdd.map(lambda tup:(tup[0],tup[1],1))
# 分组聚合
content_result = new_tup_rdd.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr)
print(content_result.take(10))
if __name__ == '__main__':
# 1- 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName('sogou_demo').setMaster('local[*]')
sc = SparkContext(conf=conf)
# 2- 数据输入
init_rdd = sc.textFile('file:///export/data/gz16_pyspark/01_spark_core/data/SogouQ.sample')
print("ETL处理前数据条数：",init_rdd.count())
# 3- 数据处理
# 3.1- ETL：数据的清洗、转换、加载
"""
split()：默认按照空白字符进行切分。例如：空格、制表符、回车换行符等
map和flatMap的主要区别：flatMap对每一个元素处理以后，会将结果打平/压扁到一个更大的容器当中。
"""
map_rdd = init_rdd.map(lambda line:line.split())
# print("调用map算子后的内容：",map_rdd.take(10))
# flatmap_rdd = init_rdd.flatMap(lambda line: line.split())
# print("调用flatMap算子后的内容：",flatmap_rdd.take(10))
# 过滤掉每行中没有6个字段的数据
filter_rdd = map_rdd.filter(lambda line_list: len(line_list)==6)
# 数据结构转换（为了演示而演示）
etl_rdd = filter_rdd.map(lambda line_list:(
line_list[0],
line_list[1],
line_list[2][1:-1], # 省略前后的中括号
line_list[3],
line_list[4],
line_list[5]
))
# 设置缓存。并且调用count算子触发操作
# etl_rdd.cache().count()
etl_rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK).count()
print("ETL处理后数据条数：", etl_rdd.count())
# 3.2- 需求一：统计每个关键词出现了多少次
# top10_keyword()
# 3.3- 需求二：统计每个用户每个搜索内容点击的次数
content()
time.sleep(20)
# 手动清理缓存。你对哪个RDD设置了缓存，那么你就对那个RDD清理缓存。也需要调用count算子触发。
etl_rdd.unpersist().count()
time.sleep(100)
# 5- 释放资源
sc.stop()无缓存的DAG流程图显示：
有缓存的DAG流程图显示：
RDD的checkpoint检查点
RDD缓存主要是将数据存储在内存中，是临时存储，不太稳定，它主要是用来提升程序运行效率的。RDD的checkpoint(检查点)主要是将数据存储在HDFS上，是持久化存储。而HDFS存储数据有3副本的机制，让数据更加安全可靠。
checkpoint认为使用磁盘或者HDFS存储数据之后，数据非常的安全可靠，因此checkpoint会将RDD间的依赖关系给删除/丢弃掉。因此如果checkpoint的数据真的出现了问题，是无法在从头开始计算。
checkpoint主要作用: 提高程序的容错性
注意事项: checkpoint可以将数据存储在磁盘或者HDFS上，主要是将数据存储在HDFS上。
相关API:
sc.setCheckpointDir(存储路径): 设置checkpoint数据存放路径
rdd.checkpoint(): 对指定RDD启用checkpoint
rdd.count(): 触发checkpoint
python
import time
from pyspark import SparkConf, SparkContext, StorageLevel
import os
import jieba
# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 需要过滤的关键词黑名单
keyword_black_list = ['+','.','的','com']
# ctrl+alt+M将代码封装成函数/方法
# 3.2- 需求一：统计每个关键词出现了多少次。先提取需要操作的字段并且分词，这一步类似WordCount中的对每行进行切分处理，再仿照WordCount实现。
def top10_keyword():
keyword_rdd = etl_rdd.flatMap(lambda line_tup: list(jieba.cut(line_tup[2])))
# print(keyword_rdd.take(10))
# 数据结构转变。将单词变成元组
# keyword_map_rdd = keyword_rdd.filter(lambda word:word!='+' or word!='.').map(lambda word:(word,1))
keyword_map_rdd = keyword_rdd.filter(lambda word: word not in keyword_black_list).map(lambda word: (word, 1))
# 分组聚合操作
keyword_result_rdd = keyword_map_rdd.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr)
# print(keyword_result_rdd.take(100))
# 对结果中关键词的次数降序排序，取TOP10
keyword_result = keyword_result_rdd.top(10, key=lambda tup: tup[1])
print(keyword_result)
# 3.3- 需求二：统计每个用户每个搜索内容点击的次数
def content():
"""
hive sql：
select
用户,搜索内容,count(1) as cnt
from table
group by 用户,搜索内容
"""
# 从原始的6个字段中，提取出2个字段，得到 (用户,搜索内容)
new_tup_tmp_rdd = etl_rdd.map(lambda tup: (tup[1], tup[2]))
# 数据格式转换
"""
输入：(张三,鸡你太美) -> hello
输出：((张三,鸡你太美),1) -> (hello,1)
"""
new_tup_rdd = new_tup_tmp_rdd.map(lambda tup: (tup, 1))
# new_tup_rdd = new_tup_tmp_rdd.map(lambda tup:(tup[0],tup[1],1))
# 分组聚合
content_result = new_tup_rdd.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr)
print(content_result.take(10))
if __name__ == '__main__':
# 1- 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName('sogou_demo').setMaster('local[*]')
sc = SparkContext(conf=conf)
# 设置checkpoint路径
sc.setCheckpointDir("hdfs://node1:8020/day04/chk")
# 2- 数据输入
init_rdd = sc.textFile('file:///export/data/gz16_pyspark/01_spark_core/data/SogouQ.sample')
print("ETL处理前数据条数：",init_rdd.count())
# 3- 数据处理
# 3.1- ETL：数据的清洗、转换、加载
"""
split()：默认按照空白字符进行切分。例如：空格、制表符、回车换行符等
map和flatMap的主要区别：flatMap对每一个元素处理以后，会将结果打平/压扁到一个更大的容器当中。
"""
map_rdd = init_rdd.map(lambda line:line.split())
# print("调用map算子后的内容：",map_rdd.take(10))
# flatmap_rdd = init_rdd.flatMap(lambda line: line.split())
# print("调用flatMap算子后的内容：",flatmap_rdd.take(10))
# 过滤掉每行中没有6个字段的数据
filter_rdd = map_rdd.filter(lambda line_list: len(line_list)==6)
# 数据结构转换（为了演示而演示）
etl_rdd = filter_rdd.map(lambda line_list:(
line_list[0],
line_list[1],
line_list[2][1:-1], # 省略前后的中括号
line_list[3],
line_list[4],
line_list[5]
))
# 对指定RDD启用checkpoint
etl_rdd.checkpoint()
# 调用count算子，触发checkpoint操作
etl_rdd.count()
print("ETL处理后数据条数：", etl_rdd.count())
# 3.2- 需求一：统计每个关键词出现了多少次
# top10_keyword()
# 3.3- 需求二：统计每个用户每个搜索内容点击的次数
content()
time.sleep(1000)
# 5- 释放资源
sc.stop()
持久化方案对比
Spark的两种持久化方案缓存操作,checkpoint检查点的不同点
1.数据存储位置不同
缓存:rdd存储在内存,磁盘,或者是堆外内存中
checkpoint检查点:rdd存储在磁盘或者HDFS中,集群模式下仅能存储在HDFS中
2.生命周期不同
缓存:可以使用unpersist手动删除,或者程序运行结束后会自动销毁,自动删除
checkpoint检查点:程序运行结束后被保留,需要手动删除
3.血缘关系不同
缓存:RDD之间会保留血缘关系,缓存数据可能会失效,失效后可以重新回溯计算
checkpoint检查点:会丢掉依赖关系,因为checkpoint可以将数据保存到更加安全可靠的位置,当执行失败时也不需要重新回溯执行
4.目的不同
缓存:为了提高Spark程序的运行效率
checkpoint检查点:提高Spark程序的容错性
相同点:缓存的API都是Lazy惰性的，如果需要触发缓存操作，推荐调用count算子，因为运行效率高
实际应用
在同一个项目中，推荐缓存和checkpoint(检查点)同时配合使用。
使用顺序如下: 在代码中先设置缓存，再设置checkpoint检查点，然后再一同使用Action算子触发，推荐使用count算子。因为这个顺序，只会有一次IO写的过程。
实际过程如下: 程序会优先从缓存中读取数据，如果发现缓存中没有数据。再从checkpoint中读取数据，并且接着将读取到的数据重新在内存中放置一份，后续还是优先从缓存中读取
python
import time
from pyspark import SparkConf, SparkContext, StorageLevel
import os
import jieba
# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 需要过滤的关键词黑名单
keyword_black_list = ['+','.','的','com']
# ctrl+alt+M将代码封装成函数/方法
# 3.2- 需求一：统计每个关键词出现了多少次。先提取需要操作的字段并且分词，这一步类似WordCount中的对每行进行切分处理，再仿照WordCount实现。
def top10_keyword():
keyword_rdd = etl_rdd.flatMap(lambda line_tup: list(jieba.cut(line_tup[2])))
# print(keyword_rdd.take(10))
# 数据结构转变。将单词变成元组
# keyword_map_rdd = keyword_rdd.filter(lambda word:word!='+' or word!='.').map(lambda word:(word,1))
keyword_map_rdd = keyword_rdd.filter(lambda word: word not in keyword_black_list).map(lambda word: (word, 1))
# 分组聚合操作
keyword_result_rdd = keyword_map_rdd.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr)
# print(keyword_result_rdd.take(100))
# 对结果中关键词的次数降序排序，取TOP10
keyword_result = keyword_result_rdd.top(10, key=lambda tup: tup[1])
print(keyword_result)
# 3.3- 需求二：统计每个用户每个搜索内容点击的次数
def content():
"""
hive sql：
select
用户,搜索内容,count(1) as cnt
from table
group by 用户,搜索内容
"""
# 从原始的6个字段中，提取出2个字段，得到 (用户,搜索内容)
new_tup_tmp_rdd = etl_rdd.map(lambda tup: (tup[1], tup[2]))
# 数据格式转换
"""
输入：(张三,鸡你太美) -> hello
输出：((张三,鸡你太美),1) -> (hello,1)
"""
new_tup_rdd = new_tup_tmp_rdd.map(lambda tup: (tup, 1))
# new_tup_rdd = new_tup_tmp_rdd.map(lambda tup:(tup[0],tup[1],1))
# 分组聚合
content_result = new_tup_rdd.reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr)
print(content_result.take(10))
if __name__ == '__main__':
# 1- 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName('sogou_demo').setMaster('local[*]')
sc = SparkContext(conf=conf)
# 设置checkpoint路径
sc.setCheckpointDir("hdfs://node1:8020/day04/chk")
# 2- 数据输入
init_rdd = sc.textFile('file:///export/data/gz16_pyspark/01_spark_core/data/SogouQ.sample')
print("ETL处理前数据条数：",init_rdd.count())
# 3- 数据处理
# 3.1- ETL：数据的清洗、转换、加载
"""
split()：默认按照空白字符进行切分。例如：空格、制表符、回车换行符等
map和flatMap的主要区别：flatMap对每一个元素处理以后，会将结果打平/压扁到一个更大的容器当中。
"""
map_rdd = init_rdd.map(lambda line:line.split())
# print("调用map算子后的内容：",map_rdd.take(10))
# flatmap_rdd = init_rdd.flatMap(lambda line: line.split())
# print("调用flatMap算子后的内容：",flatmap_rdd.take(10))
# 过滤掉每行中没有6个字段的数据
filter_rdd = map_rdd.filter(lambda line_list: len(line_list)==6)
# 数据结构转换（为了演示而演示）
etl_rdd = filter_rdd.map(lambda line_list:(
line_list[0],
line_list[1],
line_list[2][1:-1], # 省略前后的中括号
line_list[3],
line_list[4],
line_list[5]
))
# 先缓存
etl_rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
# 再checkpoint
etl_rdd.checkpoint()
# 最后调用count算子，一同触发
etl_rdd.count()
print("ETL处理后数据条数：", etl_rdd.count())
# 3.2- 需求一：统计每个关键词出现了多少次
# top10_keyword()
# 3.3- 需求二：统计每个用户每个搜索内容点击的次数
content()
time.sleep(1000)
# 5- 释放资源
sc.stop()