简述RDD的缓存级别？

Spark 4月前 0 22

Spark中RDD的缓存级别（或存储级别）是一个重要的概念，它决定了RDD在内存和磁盘上的存储和处理方式。Spark提供了多种缓存级别供用户选择，以适应不同的使用场景和需求。下面是一些常见的RDD缓存级别：

MEMORY_ONLY：
- 将RDD完全存储在内存中。
- 如果内存不足以存放整个RDD，则未存放的部分在需要时会重新计算。
- 这是默认的存储级别。
MEMORY_AND_DISK：
- 将RDD存储在内存中，如果内存不足，剩余的部分会存储到磁盘上。
- 当需要未存放在内存中的部分时，会从磁盘读取。
MEMORY_ONLY_SER（或MEMORY_ONLY_2）：
- 类似于MEMORY_ONLY，但是RDD会以序列化的形式存储在内存中，占用的空间更少。
- MEMORY_ONLY_2表示每个RDD的分区将在两个节点上备份，增加了容错性。
MEMORY_AND_DISK_SER（或MEMORY_AND_DISK_2）：
- 类似于MEMORY_AND_DISK，但存储在内存中的数据是序列化的。
- MEMORY_AND_DISK_2同样提供了双份备份。
DISK_ONLY：
- RDD完全存储在磁盘上。
- 适用于非常大的RDD，当内存不足以存放任何部分时使用。
OFF_HEAP：
- 将RDD存储在堆外内存中。
- 这需要额外配置和堆外内存的支持。

每种存储级别都有其适用场景和优缺点。例如，MEMORY_ONLY提供最快的读取速度，但在内存不足时可能导致频繁的RDD重新计算。而MEMORY_AND_DISK在内存不足时提供了更好的容错性，但访问磁盘存储的数据速度较慢。选择合适的存储级别取决于具体的应用场景、数据大小和可用资源。