一、持久化

1、概念

一个RDD，执行多次操作，每次操作都需要计算得到这个RDD，

持久化就是第一次计算的时候，把这个执行多次的RDD持久化到内存或磁盘，这个RDD就只计算一次，以后的多次操作都只需要从内存或磁盘读取这个RDD就可以了

那么我们就不需要多次计算同一个RDD，从而在很多场景下，可以大幅度提升我们spark应用程序的性能

官方文档说，合理使用RDD持久化机制，甚至可以提升spark应用程序的性能，10倍

2、实现持久化的方法

RDD.cache() cache()的底层就是调用了persist()方法的无参版本

RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) MEMORY_ONLY----持久化的级别

3、持久化级别

spark提供的多种持久化级别，主要是为了在cpu和内存消耗之间进行取舍

（1）、MEMORY_ONLY,persist()方法默认的策略，也是持久化优先选择的策略，如果可以缓存所有数据的话，那么就使用这种策略。因为纯内存速度最快，而且没有序列化，不需要消耗cpu进行反序列化操作。

（2）、MEMORY_ONLY_SER,这种策略如果缓存不了所有数据的话，会进行序列化存储，纯内存操作还是非常快的，只是要消耗cpu进行反序列化

（3）、后缀为_2,这种策略会进行数据的备份，可以进行快速的失败恢复，这样在失败时，就不需要重新计算了

（4）、DISK，持久化到磁盘，能不使用DISK相关的策略，就不用使用，有的时候，从磁盘读取数据，还不如重新计算一次

二、广播变量

1、广播变量的使用场景

如果在rdd中使用了外部变量，那么每个task都会拷贝外部变量的一个副本到executor上去执行。

例如，一个job会产生100个task，这100个task加入都发送到同一个executor上去执行，那么意味着每个task都需要带一个外部变量的副本到executor上执行，如果这个外部变量大小是1G，就意味着总共会有100G的数据通过网络传输到executor上执行，这样会大大

消耗网络流量和浪费executor的内存，降低Spark的运行效率，增加了spark作业的运行时间

2、使用广播变量的优点

如果把外部变量做成广播变量，同样的一个job产生的100个task，发送到executor上执行，此时spark会将这个广播变量保存到每个executor的blockManager中，那么当task执行的时候就不需要从driver上拉取这个外部变量，这样的话会大大降低传输到executor上

的数据（100G--->1G），降低网络传输流量和降低executor的内存消耗

3、广播变量的运行机制

（1）、当executor上的第一个task运行的时候，首先去executor的blockManager上获取这个广播变量，如果不存在，会去邻居的executor的blockManager中获取，如果都获取不到，就会去Driver端拉取这个广播变量，然后将其保存到executor的blockManager中

（2）、当executor在执行之后的task任务时，则直接从executor的blockManager中获取这个广播变量

4、注意

广播变量是只读的，不可进行修改

三、Checkpoint（容错机制）

1、Chcekpoint的原理剖析

（1）、RDD.checkpoint()，对RDD调用checkpoint()方法之后，它就接受RDDCheckpointData对象的管理

（2）、RDDCheckpointData对象，会负责将调用了checkpoint()方法的RDD的状态，设置为MarkedForCheckpoint

（3）、RDD所在job运行结束了，会调用job中，最后一个RDD的doCheckpoint()方法，该方法沿着finalRDD的lineage（RDD血缘关系，依赖链条）向上查找，标记为MarkedForCheckpoint的RDD，并将其标记为CheckpointingInProgress

（4）、启动一个单独的job，来将lineage中，标记为CheckpointingInProgress的RDD，进行checkpoint操作，也就是，将其数据，写入SparkContext.setCheckpointDir()方法设置的文件系统中。

（5）、将RDD的数据进行checkpoint之后，会改变RDD的lineage。也就是说，会清除掉rdd所有的依赖rdd，并强行将其父rdd设置为一个CheckpointRDD，而且RDD状态变成Checkpointed

2、Checkpoint和持久化的区别

（1）、血缘关系

持久化，只是把数据持久化到内存或磁盘中，rdd的血缘关系是不变的。但是checkpoint执行完之后，rdd已经没有之前所谓的依赖rdd了，而只有一个强行为其设置的CheckpointRDD，那么也就是说，checkpoint之后，rdd的lineage就改变了

（2）、数据丢失

持久化的数据丢失的可能性更大，磁盘，或者是内存，可能丢失，但是checkpoint的数据，通常是保存在容错、高可用的文件系统，所以checkpoint的数据丢失的可能性非常低。

spark的调优