spark缓存-persist

存储级别指定

persist：可以通过传入 StorageLevel 参数来指定不同的持久化级别。常见的持久化级别有：

MEMORY_ONLY：将 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。若内存不足，部分分区将不会被缓存，需要时会重新计算。

MEMORY_AND_DISK：优先把 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。若内存不足，会把多余的分区存储到磁盘上。

DISK_ONLY：将 RDD 的数据存储在磁盘上。

MEMORY_ONLY_SER：将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，相较于 MEMORY_ONLY，序列化后占用的内存空间更小，但读取时需要进行反序列化操作，会带来一定的性能开销。

MEMORY_AND_DISK_SER：优先将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，内存不足时存储到磁盘上。

cache：不能指定存储级别，它固定使用 MEMORY_ONLY 存储级别。

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import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Cache {
  //Spark的缓存
  //1.cache()
  //2.persist()
    //cache()是persist()的一种特殊情况



  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Cache").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    sc.setLogLevel("WARN")

    //创建一个包含大量随机数的RDD
    val rdd = sc.parallelize(1 to 1000000).map( _=> scala.util.Random.nextInt(100))

    //定义一个复杂的转换函数
    def complexTransformation(x:Int): Int = {
      var result=x
      for(i<-1 to 1000){
        result=result*2%100
      }
      result
    }
    //val rdd1=rdd.map(complexTransformation)

    //缓存rdd
    //val rdd1=rdd.map(complexTransformation).cache()

    //persist
    val rdd1=rdd.map(complexTransformation).persist(StorageLevel.DISK_ONLY)

    //第一次触发行动算子，计算并统计消耗时间
    val startTime=System.currentTimeMillis()
    val rs1=rdd1.collect()
    val endTime=System.currentTimeMillis()
    println("第一次计算消耗时间："+(endTime - startTime)+"毫秒")

    //第二次触发行动算子，计算并统计消耗时间
    val startTime1=System.currentTimeMillis()
    val rs2=rdd1.collect()
    val endTime1=System.currentTimeMillis()
    println("第二次计算消耗时间："+(endTime1 - startTime1)+"毫秒")

  }

}

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