本文主要是介绍大数据：Spark实战经验总结（python版），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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• 大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark
• 大数据：Spark实战经验总结
• • 1. RDD持久化
  • • 1）RDD的惰性机制：
    • 2）RDD持久化 --- （解决惰性机制的效率问题）：
    • • （1）效率低的背景：
      • （2）增加持久化（缓存）：
      • （3）实际开发中，持久化（缓存）写法：

大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark

大数据：Spark实战经验总结

1. RDD持久化

说RDD持久化之前，先来了解一下惰性机制。

1）RDD的惰性机制：

RDD在设计时采用了惰性机制的特性，指的是转换RDD的过程先记录而不发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会触发“从头到尾”的真正的计算。举例说明：
假设/mnt/下又一个文件word.txt，内容如下：

Hadoop is good
Spark is fast
Spark is better

代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext


conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")
sc = SparkContext(conf=conf)

lines = sc.textFile("file:///mnt/word.txt")   # 记录，并不执行
lineLengths = lines.map(lambda s:len(s))     # 记录，并不执行
totalLength = lineLengths.reduce(lambda a, b: a + b)  # 开始执行!

为了看着更清晰，代码不妨写成：

# 记录，并不执行。
rdd1 = sc.textFile("file:///mnt/word.txt")   # 是一个RDD对象。
# 记录，并不执行。
rdd2 = rdd1.map(lambda s:len(s))     # 是一个RDD对象。
# 开始执行! 
totalLength = rdd2.reduce(lambda a, b: a+b)  # 是个数字。


"""
打印验证
"""
print(rdd1)  # file:///mnt/word.txt MapPartitionsRDD[3] at textFile at NativeMethodAccessorImpl.java:0
print(rdd2)   # PythonRDD[5] at RDD at PythonRDD.scala:53
print(totalLength)   # 42

# 调用RDD自带的函数，来取出rdd1和rdd2对象中的值
rdd1.foreach(print)  # Spark is better  Hadoop is good  Spark is fast
rdd2.foreach(print)  # 14 13 15

上面代码中，
（i）第1行语句中的textFile()是一个转换操作（函数返回一个RDD对象），系统只会记录这次转换，并不会真正读取word.txt文件的数据到内存中；
（ii）第2行语句的map()也是一个转换操作（函数返回一个RDD对象），系统只是记录这次转换，不会真正执行map()方法；
（iii）而第3行语句的reduce()是一个“行动”类型的操作（函数返回一个整型数字），这时系统会生成一个作业，触发真正的计算。也就是说，这时才会加载word.txt的数据到内存，生成RDD。

2）RDD持久化 — （解决惰性机制的效率问题）：

（1）效率低的背景：

在Spark中，RDD采用惰性求值的机制。导致每次遇到“行动”操作，都会从头开始执行计算（即每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算），这对于迭代计算而言，代价是很大的，影响效率（因为迭代计算经常需要多次重复使用同一组数据）。下面是多次计算同一个RDD的例子：

li = ["Hadoop", "Spark", "Hive"]
rdd = sc.parallelize(li)  # 记录操作。生成一个RDD
print(rdd.count())   # 行动操作，触发一次真正的从头到尾的计算。运行结果：3
print(','.join(rdd.collect()))  # 行动操作，再触发一次真正的从头到尾的计算。运行结果：'Hadoop', 'Spark', 'Hive'
# 注：rrd.collect()是以数组形式返回数据集中的所有元素。结果:['Hadoop', 'Spark', 'Hive']

（2）增加持久化（缓存）：

为了避免这种重复计算的开销，可以使用RDD的持久化（缓存），方法是使用persist()函数将一个RDD标记为持久化。注意：之所以“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要对等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化。持久化后的RDD将会被保留在计算节点的内存中，被后面的行动操作重复时候。
persist()使用的时候有两种参数供选择：

• persist(MEMORY_ONLY)：仅内存，超出内存则覆盖（LRU原则）。表示将RDD作为反序列化的对象存储于JVM中，如果内存不足，就要按照LRU原则替换缓存中的内容。 ---- 默认这种。
• persist(MEMORY_AND_DISK)：内存+磁盘，超出内存则存硬盘。表示将RDD作为反序列化的 对象存储于JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存储在硬盘上。
  这两种，默认参数是persist(MEMORY_ONLY)：仅内存，超出内存则覆盖（LRU原则），因为效率第一，另一种超出就放在硬盘上不但会影响效率，还会造成资源浪费（尤其数据量巨大的时候）。

上面的例子，增加持久化缓存语句：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel


# 创建SparkConf对象，并给对象赋值
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My app")
# 创建SparkContext对象，不妨命名为sc
sc = SparkContext(conf=conf)
"""
spark创建的sc，其功能之一是调用自带的parallelize()函数来加载自定义的变量来创建RDD，如下面的 sc.parallelize：
（sc还有如加载文件textFile()等其他很多函数和功能）
"""

li = ["hadoop", "spark", "hive"]
rdd = sc.parallelize(li)

# 以仅内存方式标记RDD。将名为rdd的这个RDD对象标记持久化缓存
rdd.persist() # 默认MEMORY_ONLY。--仅内存，超出内存则覆盖（LRU原则）方式。
# 等价 rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_ONLY)
# rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) # --内存+磁盘，超出内存则存硬盘方式。

# 第一次行动操作，触发一次真正的从头到尾的计算，这时上面的rdd.persist()才会执行，把这个rdd放到缓存中。
print(rdd.count())

# 第二次行动操作，不需要触发从头到尾的计算，只需要重复使用上面缓存中的rdd
print(','.join(rdd.collect()))

# 解除标记。释放名为rdd的RDD对象在内存中的缓存空间
rdd.unpersist()

注：持久化RDD会占用内存空间，当不再需要一个RDD时，就可以使用unpersist()函数手动地把持久化的RDD从缓存中移除，释放内存空间。
注意，上面标记为仅内存执行rdd.persist() 或 rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_ONLY) 后，要想重新标记为内存+磁盘执行 rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) ，需要先执行rdd.unpersist()释放标记！！！否则报错！

（3）实际开发中，持久化（缓存）写法：

实际开发中，我们使用cache()方法就会自动调用persist(MEMORY_ONLY)，我们一般用rdd.cache()或rdd.persist()即可，不用再导包from pyspark.storagelevel import StorageLevel来传参，通过查看cache()和persist()源码，可以看到这两个方法会自动导入包。
重点！！RDD持久化 实际开发代码，一般写法如下：

from pyspark import SparkConf, SparkContext


conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My app")
sc = SparkContext(conf=conf)

li = ["hadoop", "spark", "hive"]
rdd = sc.parallelize(li)

# 以仅内存方式标记RDD。将名为rdd的这个RDD对象标记持久化缓存
rdd.cache()   # 会调用persist(MEMORY_ONLY)
# 或 rdd.persist() # 默认MEMORY_ONLY。--仅内存，超出内存则覆盖（LRU原则）方式。

# 第一次行动操作，触发一次真正的从头到尾的计算，这时上面的rdd.persist()才会执行，把这个rdd放到缓存中。
print(rdd.count())

# 第二次行动操作，不需要触发从头到尾的计算，只需要重复使用上面缓存中的rdd
print(','.join(rdd.collect()))

# 解除标记。释放名为rdd的RDD对象在内存中的缓存空间
rdd.unpersist()

附：cache()和persist()函数的源码。在Anaconda的site-packages/pyspark/rdd.py文件：

这篇关于大数据：Spark实战经验总结（python版）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！