一起学spark（12）-- 关于RDD和DataFrame 的缓存

（1）Rdd持久化
   当调用RDD的persist()或者cache()方法时，这个RDD的分区会被存储到缓存区中，Spark会根据spark.storage.memoryFraction 限制用来缓存的内存占整个JVM堆空间的比例大小，如果超出限制，旧的分区数据会被移出内存。
   Spark默认的 cache() 操作会以MEMORY_ONLY 的存储等级持久化数据，意味着缓存新的RDD分区时空间不够，旧的分区就会丢失，当用到这些分区时，再根据血统进行重算。
   但persis()可以以MEMORY_AND_DISK 存储，内存中放不下的旧分区会写入磁盘，当再次需要时再从磁盘上读取回来，因此带来更稳定的性能表现。
1.仅内存缓存,Spark将RDD作为为序列化的Java对象存储于内存中。语句如下my_rdd.cache()
my_rdd.persist() #默认就是内存
my_rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)序列化形式：以序列化的Java对象存储在内存，比未序列化在空间上利用更高，因为数据更紧凑。缺点是占用更多的CPU，因为对象在每次读写时都会做序列化/反序列化。当缓存RDD时，所选择的序列化器很重要。

my_rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

2.存于内存和磁盘：无法完全放入内存的分区溢写到磁盘

my_rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
my_rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) #序列化

3.仅存于磁盘，但CPU负载极高

my_rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)

4.堆外存储，在这种情况下，序列化的RDD将保存在Tachyon的堆外存储上，这个选项有很多好处，最重要的一个好处是可以在executor及其他应用之间共享一个内存池，减少垃圾回收带来的消耗。my_rdd.persist(StorageLevel.OFF_HEAP)如果应用程序是用Python写的，则不管是否选择了序列化的存储级别，RDD总是序列化的。

如果要从缓存中移除RDD，要么等着它以最近最久未使用（LRU）方式被消除，要么调用unpersist()方法

my_rdd.unpersist()

（2）SparkSQL 缓存
SparkSQL缓存的表是以列式存储在内存中的，使得在做查询时，不需要对整个数据集进行全部扫描，仅需要对需要的列进行扫描，所以性能有很大提升。
如果数据是以列式存储的，SparkSQL就能按列自动选择最优的压缩编码器，对它调优以减少内存使用及垃圾回收压力。DataFrame本身也是rdd，所以其实也可以直接按rdd的缓存方式缓存DataFramedataFrame.persist() #直接缓存dataFrame
#建议采用以下方式缓存
dataFrame.registerTempTable("tab_name")
hiveCtx.cacheTable("tab_name")RDD持久化在执行action操作时才会被持久化，而SparkSQL中缓存表则在请求表时被缓存。为释放内存，需要手动从缓存中删除表dataFrame.unpersist()
hiveCtx.uncacheTable("tab_name") #基于cacheTable 方法