1.Spark中cache和persist的作用
不论什么系统，其性能瓶颈最后还是在IO,也就体现在输入和输出。所以在java企业级系统我们就经常使用缓存，我的场景是要对同一张大表进行很多不同的计算，我发现每次计算都会对大表重新加载数据，哪怕是用的同一个RDD,当我使用persist后，发现只有第一次计算会将mysql源表的数据加载到RDD，后面的计算会直接使用内存中的数据进行计算，而使用内存计算是秒级的。这不仅减轻了我数据库的压力，也加快了我计算的速度。
例如:
val rdd1 = sc.textFile("xxx")
rdd1.xxxxx.xxxx.collect
rdd1.xxx.xxcollect上面就是两个代码都用到了rdd1这个RDD,如果程序执行的话,那么sc.textFile(“xxx”)就要被执行两次,也就是会将文件里面的数据读取两次，耗时很长，我们可以把rdd1的结果进行cache到内存中,使用如下方法
val rdd1 = sc.textFile("xxx")
val rdd2 = rdd1.cache
rdd2.xxxxx.xxxx.collect
rdd2.xxx.xxcollect如果使用cache后，第一次加载文件数据会放到内存，第二次collect会基于内存计算。复用同一个RDD的数据，而不会再重新加载文件数据。
2.Spark中cache和persist的区别
其中cache这个方法也是个Tranformation,当第一次遇到Action算子的时才会进行持久化
cache的存储级别默认是MEMORY_ONLY。
其中cache内部调用了persist方法,persist方法又调用了persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)方法,所以执行cache算子其实就是执行了persist算子且持久化级别为MEMORY_ONLY
def cache(): this.type = persist() def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
3.Spark有几种持久化级别如下
1.MEMORY_ONLY
使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。
2.MEMORY_AND_DISK
使用未序列化的Java对象格式，优先尝试将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，会将数据写入磁盘文件中，下次对这个RDD执行算子时，持久化在磁盘文件中的数据会被读取出来使用。
3.MEMORY_ONLY_SER
基本含义同MEMORY_ONLY。唯一的区别是，会将RDD中的数据进行序列化，RDD的每个partition会被序列化成一个字节数组。这种方式更加节省内存，从而可以避免持久化的数据占用过多内存导致频繁GC。
4.MEMORY_AND_DISK_SER
基本含义同MEMORY_AND_DISK。唯一的区别是，会将RDD中的数据进行序列化，RDD的每个partition会被序列化成一个字节数组。这种方式更加节省内存，从而可以避免持久化的数据占用过多内存导致频繁GC。
5.DISK_ONLY
使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。
6.MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等等
对于上述任意一种持久化策略，如果加上后缀_2，代表的是将每个持久化的数据，都复制一份副本，并将副本保存到其他节点上。这种基于副本的持久化机制主要用于进行容错。假如某个节点挂掉，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。
4.Spark中cache和persist的使用建议
默认情况下，性能最高的当然是MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够足够大，可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据。因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上。但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种策略的场景还是有限的，如果RDD中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常。
如果使用MEMORY_ONLY级别时发生了内存溢出，那么建议尝试使用MEMORY_ONLY_SER级别。该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。这种级别比MEMORY_ONLY多出来的性能开销，主要就是序列化与反序列化的开销。但是后续算子可以基于纯内存进行操作，因此性能总体还是比较高的。此外，可能发生的问题同上，如果RDD中的数据量过多的话，还是可能会导致OOM内存溢出的异常。
如果纯内存的级别都无法使用，那么建议使用MEMORY_AND_DISK_SER策略，而不是MEMORY_AND_DISK策略。因为既然到了这一步，就说明RDD的数据量很大，内存无法完全放下。序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。
通常不建议使用DISK_ONLY和后缀为_2的级别：因为完全基于磁盘文件进行数据的读写，会导致性能急剧降低，有时还不如重新计算一次所有RDD。后缀为_2的级别，必须将所有数据都复制一份副本，并发送到其他节点上，数据复制以及网络传输会导致较大的性能开销，除非是要求作业的高可用性，否则不建议使用。
5.Spark中的持久化存储情况查看
开发测试时命令可以查询RDD的持久化策略:
scala> rdd1.getStorageLevel res17: org.apache.spark.storage.StorageLevel = StorageLevel(false, false, false, false, 1) scala> rdd1.getStorageLevel.description res18: String = Serialized 1x Replicated
UI界面上面查看持久化的数据:
当cache后查看持久化的数据:
当执行rdd1.unpersist(true)后,持久化的数据就会被删除:
