对同一个 apache Spark RDD 的操作会导致所有语句重新执行答案

【问题标题】：Actions on the same apache Spark RDD cause all statements re-execution对同一个 apache Spark RDD 的操作会导致所有语句重新执行
【发布时间】：2016-01-14 17:31:51
【问题描述】：

我正在使用 Apache Spark 处理大量数据。我需要在同一个 RDD 上执行许多 Spark 操作。我的代码如下所示：

val rdd = /* Get the rdd using the SparkContext */
val map1 = rdd.map(/* Some transformation */)
val map2 = map1.map(/* Some other transformation */)
map2.count
val map3 = map2.map(/* More transformation */)
map3.count

问题在于调用第二个动作map3.count 会强制重新执行转换rdd.map 和map1.map。

这到底是怎么回事？我认为 Spark 构建的 DAG 是造成这种行为的原因。

【问题讨论】：

您是否有一个最小的工作示例来重现该行为？我在map 中使用println 尝试了一些明显的操作来显示正在执行的操作，但是当我在第二个上调用collect 时，我只得到第二个，而不是第一个。
我已经更正了我的问题，这不是那么准确。明天我将能够给出一个有效的例子。感谢您的帮助。

标签： scala apache-spark rdd

【解决方案1】：

这是预期的行为。除非可以从缓存中获取其中一个祖先（通常这意味着在 shuffle 期间已显式或隐式地持久化），否则每个操作都将重新计算整个沿袭。

如果 RDD 已被持久化，但数据已丢失/从缓存中删除，或者可用空间量不足以存储所有记录，则也可以触发重新计算。

在这种特殊情况下，您应该按以下顺序cache

...
val map2 = map1.map(/* Some other transformation */)
map2.cache
map2.count
val map3 = map2.map(/* More transformation */)
...

如果您想避免重复评估 rdd、map1 和 map2。

【讨论】：

我的 spark 作业也面临同样的问题，但在我的情况下，数据量很大，因此可能无法进行缓存。有没有其他选择可以避免数据重新洗牌。提前致谢
@Atul Shuffled 数据将重用 shuffle 文件。请参阅What does “Stage Skipped” mean in Apache Spark web UI? 和与之相关的其他问题。通常也应该可以使用内存和磁盘进行缓存。