spark调优(三):RDD重构和持久化

发布时间:2020-06-14 14:53:23 作者:jackeychen100
来源:网络 阅读:988

第一,RDD架构重构与优化

尽量去复用RDD,差不多的RDD,可以抽取称为一个共同的RDD,供后面的RDD计算时,反复使用。

第二,公共RDD一定要实现持久化

对于要多次计算和使用的公共RDD,一定要进行持久化。

持久化,也就是说,将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中,(BlockManager),以后无论对这个RDD做多少次计算,那么都是直接取这个RDD的持久化的数据,比如从内存中或者磁盘中,直接提取一份数据。

第三,持久化,是可以进行序列化的

如果正常将数据持久化在内存中,那么可能会导致内存的占用过大,这样的话,也许,会导致OOM内存溢出。

当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候,就优先考虑,使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据,序列化成一个大的字节数组,就一个对象;序列化后,大大减少内存的空间占用。

序列化的方式,唯一的缺点就是,在获取数据的时候,需要反序列化。

如果序列化纯内存方式,还是导致OOM,内存溢出;就只能考虑磁盘的方式,内存+磁盘的普通方式(无序列化)。

推荐阅读:
  1. spark的灵魂:RDD和DataSet
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调优 spark spar

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