Spark 缓存硬盘

简介

在使用 Spark 进行数据处理时，为了提高性能，我们经常需要将数据缓存在内存中。然而，由于内存容量有限，当处理的数据量较大时，我们需要将部分数据缓存到硬盘上。

Spark 提供了 persist() 方法来将 RDD 缓存到内存或硬盘上。当我们对一个 RDD 调用 persist() 方法时，Spark 会将该 RDD 的数据缓存到节点的内存或硬盘上，并在后续的操作中重用这些数据，避免了重复计算。在缓存到硬盘上时，Spark 会将数据序列化并写入到本地文件系统或分布式文件系统中。

缓存到硬盘的示例

下面是一个将 RDD 缓存到硬盘上的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

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

    // 创建一个 RDD
    val data = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))

    // 将 RDD 缓存到硬盘上
    data.persist(org.apache.spark.storage.StorageLevel.DISK_ONLY)

    // 对 RDD 进行一些操作
    val sum = data.reduce(_ + _)
    val count = data.count()

    println("Sum: " + sum)
    println("Count: " + count)

    sc.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个 RDD，然后将其缓存到硬盘上，使用的缓存级别是 DISK_ONLY，表示只缓存到硬盘上。接下来，我们对 RDD 进行了一些操作，如求和和计数，并打印结果。

缓存级别

Spark 提供了多种缓存级别，可以根据需求选择合适的级别。下表列出了 Spark 支持的缓存级别和其对应的常量：

要使用其他缓存级别，只需将相应的常量传递给 persist() 方法即可。

类图

下面是一个使用 mermaid 语法表示的类图，展示了 Spark 中与缓存相关的类和接口：

classDiagram
    RDD <|-- CachedRDD
    RDD <|-- CheckpointRDD
    RDD <|-- UnionRDD
    RDD <|-- ParallelCollectionRDD
    RDD <|-- MapPartitionsRDD
    RDD <|-- CoGroupedRDD
    RDD <|-- ShuffledRDD
    RDD <|-- PartitionwiseSampledRDD
    RDD <|-- SubtractedRDD
    RDD <|-- PartitionPruningRDD
    RDD <|-- CartesianRDD
    RDD <|-- FlatMappedRDD
    RDD <|-- MappedRDD
    RDD <|-- PipedRDD
    RDD <|-- HadoopRDD
    RDD <|-- NewHadoopRDD
    RDD <|-- JdbcRDD
    RDD <|-- MyCustomRDD
    
    class RDD {
        +getPartitions(): Array[Partition]
        +compute(part: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
        +getDependencies: Seq[Dependency[_]]
        +getPreferredLocations(part: Partition): Seq[String]
        +toString(): String
        +sparkContext: SparkContext
    }

    class CachedRDD {
        +getPartitions(): Array[Partition]
        +compute(part: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
        +getDependencies: Seq[Dependency[_]]
        +getPreferredLocations(part: Partition): Seq[String]
        +toString(): String
        +sparkContext: SparkContext
        +parent: RDD[T]
    }

    class CheckpointRDD {
        +getPartitions(): Array[Partition]
        +compute(part: Partition, context