spark rdd存储级别

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mob649e8162c013 2024-04-06 03:25:41 ©著作权

文章标签 内存空间数据数据存储 文章分类 Spark 大数据

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Spark RDD存储级别详解

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种抽象的数据结构，它可以在集群上并行进行处理。在Spark中，RDD的存储级别决定了RDD的数据如何存储在内存或磁盘中，从而影响了Spark作业的性能和可靠性。

RDD存储级别种类

Spark提供了多种不同的RDD存储级别，可以根据实际需求选择合适的存储级别：

MEMORY_ONLY: 将RDD的数据存储在内存中，如果内存空间不足，可能会导致数据溢出到磁盘。
MEMORY_ONLY_SER: 将RDD的数据序列化后存储在内存中，可以节省内存空间。
MEMORY_AND_DISK: 将RDD的数据存储在内存中，如果内存空间不足，会将部分数据存储到磁盘中。
MEMORY_AND_DISK_SER: 将RDD的数据序列化后存储在内存中，如果内存空间不足，会将部分数据序列化后存储到磁盘中。
DISK_ONLY: 将RDD的数据存储在磁盘中，适用于数据量较大的场景。

RDD存储级别的设置

在Spark中，可以通过persist()方法来设置RDD的存储级别。下面是一个简单的代码示例：

// 创建Spark配置
val conf = new SparkConf().setAppName("StorageLevelExample").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

// 创建一个RDD
val data = sc.parallelize(1 to 100)

// 设置RDD的存储级别为MEMORY_ONLY
data.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

// 对RDD进行一些操作
val result = data.reduce(_ + _)

// 打印结果
println(result)

// 关闭Spark上下文
sc.stop()

在上面的代码中，我们首先创建了一个Spark配置，并初始化了Spark上下文。然后创建了一个包含1到100的数字的RDD，并通过persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)方法将RDD的存储级别设置为MEMORY_ONLY。接着对RDD进行一些操作，并最终打印结果。