在 Spark 中何时持久化以及何时取消持久化 RDD答案

【问题标题】：When to persist and when to unpersist RDD in Spark在 Spark 中何时持久化以及何时取消持久化 RDD
【发布时间】：2015-11-22 20:40:28
【问题描述】：

假设我有以下几点：

 val dataset2 = dataset1.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) 
 val dataset3 = dataset2.map(.....)

如果您对 dataset2 进行转换，那么您必须将其持久化并将其传递给 dataset3 并取消之前的持久化？

我试图弄清楚何时持久化和取消持久化 RDD。对于创建的每一个新 rdd，我都必须坚持它吗？

谢谢

【问题讨论】：

参考stackoverflow.com/questions/28981359/…和stackoverflow.com/questions/29903675/…
没有帮助....我需要专门为此提供答案。谢谢。
RDD 沿袭是一个链接的 RDD 对象的图，每个节点都知道它的依赖关系。缓存打破了血统，在此之后的 RDD “缓存”了它的内容，并且沿血统树的所有相关 RDD 都可以重用该缓存的数据。在您的情况下，根本没有任何影响（线性沿袭） - 所有节点只会被访问一次。所有惰性操作（在您的情况下为映射），包括持久化操作，将仅在实现步骤上进行评估。当您在循环中对您的 rdd 进行“树状”血统或运行操作时，您需要坚持 - 以避免 rdd 重新评估
没错。 map 不是一个动作（惰性求值），foreach 是一个动作并且会触发缓存在 foreach 之前运行。
stackoverflow.com/questions/32636822/… 也可以是相关的。一般来说，我建议不要担心持久性。只写代码。然后，如果您需要提高性能，您可以尝试缓存。它可能会提高或降低性能。您需要进行基准测试。

【解决方案1】：

Spark 自动监控每个节点上的缓存使用情况，并以最近最少使用 (LRU) 的方式丢弃旧数据分区。如果您想手动删除 RDD 而不是等待它从缓存中掉出，请使用 RDD.unpersist() 方法。

【讨论】：