Spark存储级别

存储级别(Storage Level)详解

Spark的存储级别决定了数据在内存和磁盘中的存储方式,以及是否对数据进行序列化。存储级别主要用于RDDDataFrame/Datasetcache()persist()操作。

存储级别分类

Spark提供了以下几种存储级别:

  1. MEMORY_ONLY

    • 数据完全存储在内存中。如果内存不足,部分数据会被丢弃(不会写入磁盘)。
    • 数据未被序列化,存储在内存中的数据是对象格式。
    • 适用场景内存充足 且需要快速访问数据时,适合计算密集型任务
  2. MEMORY_AND_DISK

    • 数据优先存储在内存中。如果内存不足,溢出的数据会写入磁盘。
    • 数据未被序列化,存储在内存中的数据是对象格式。
    • 适用场景:内存不足以存储所有数据,但仍希望尽量使用内存。
  3. MEMORY_ONLY_SER

    • 数据完全存储在内存中 ,但会进行序列化以减少内存占用
    • 序列化后的数据无法直接操作,需要反序列化
    • 适用场景内存有限 ,且对数据访问速度要求不高
  4. MEMORY_AND_DISK_SER

    • 数据优先存储在内存中,且会进行序列化。如果内存不足,溢出的数据写入磁盘。
    • 适用场景内存有限 ,且需要支持数据溢出到磁盘
  5. DISK_ONLY

    • 数据完全存储在磁盘中,不使用内存。
    • 适用场景 :内存非常有限,或者数据量非常大,无法存储在内存中
  6. OFF_HEAP

    • 数据存储在堆外内存中(需要启用堆外内存支持)。
    • 适用场景 :需要减少GC(垃圾回收)开销。
存储级别选择策略

选择存储级别时需要考虑以下因素:

  1. 数据量大小

    • 如果数据量较小且内存充足,可以选择MEMORY_ONLY,以获得最快的访问速度。
    • 如果数据量较大且内存不足,可以选择MEMORY_AND_DISK
  2. 内存资源

    • 如果内存资源有限,可以选择序列化存储级别(如MEMORY_ONLY_SERMEMORY_AND_DISK_SER),以减少内存占用。
  3. 数据访问频率

    • 如果数据需要频繁访问,优先选择内存存储(如MEMORY_ONLYMEMORY_AND_DISK)。
    • 如果数据只需要偶尔访问,可以选择DISK_ONLY
  4. 性能需求

    • 对性能要求高时,尽量使用内存存储。
    • 如果性能要求较低,可以选择磁盘存储。
  5. 垃圾回收(GC)开销

    • 如果GC开销较大,可以考虑使用OFF_HEAP存储级别。
存储级别的使用方法

Spark中可以通过persist()cache()方法设置存储级别:

  • cache()

    • 默认存储级别为MEMORY_AND_DISK

    • 示例:

      scala 复制代码
      val rdd = sc.textFile("data.txt").cache()
  • persist()

    • 可以显式指定存储级别。

    • 示例:

      scala 复制代码
      val rdd = sc.textFile("data.txt").persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
存储级别的注意事项
  1. 内存不足时的行为

    • 如果选择MEMORY_ONLY,内存不足时数据会丢失,导致重新计算。
    • 如果选择MEMORY_AND_DISK,内存不足时数据会写入磁盘,避免丢失。
  2. 序列化的影响

    • 序列化可以减少内存占用,但会增加CPU开销(反序列化需要时间)。
    • 如果性能要求较高且内存充足,尽量避免序列化。
  3. 磁盘存储的影响

    • 磁盘存储会增加I/O开销,影响性能。
    • 如果数据量较大且内存不足,可以选择磁盘存储。

总结

存储级别的选择需要根据具体场景权衡性能和资源使用:

  • 内存充足MEMORY_ONLY > MEMORY_AND_DISK
  • 内存有限MEMORY_AND_DISK_SER > DISK_ONLY
  • 数据量大MEMORY_AND_DISK > DISK_ONLY
  • GC开销大 :考虑使用OFF_HEAP
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