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RDD或DataFrame/Dataset的cache()和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_SER或MEMORY_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_ONLY或MEMORY_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()或cache()方法设置存储级别：

• cache()：

  • 默认存储级别为MEMORY_AND_DISK。
  • 示例：

    val rdd = sc.textFile("data.txt").cache()
    

• persist()：

  • 可以显式指定存储级别。
  • 示例：

    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