关于spark持久化问题求解很急很急

Question

我发现同一个rdd在两次分别用foreach输出，不持久化第二次还是很快，这是为什么，是因为内部机制默认持久化了嘛？那这样持久化还有啥意义呢？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

Spark RDD 是一种流式数据处理模型，它支持内存和磁盘两种存储模式。当你使用 foreach 函数来遍历一个 RDD 时，如果选择内存模式（default），那么 Spark 将会将每个元素都写入到内存中进行计算。这可能会导致性能下降，因为每次迭代都需要读取和缓存所有元素。

当选择磁盘模式时，RDD 的内容会被写入到磁盘上，并且可以被多次访问而不必重新加载。因此，如果你在第一次运行时执行了大量操作并且没有立即使用这些结果，那么你可以考虑将其保存为文件或使用其他持久化方法以提高性能。

以下是一个简单的例子，展示如何将 RDD 写入到文件：

val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3))

// 使用 default 存储模式
rdd.foreach { x => println(x) }

// 使用 file 存储模式
rdd.saveAsTextFile("file.txt")

在这个例子中，我们首先创建了一个包含三个整数的 RDD。然后，我们使用 foreach 函数遍历这个 RDD 并打印出每个元素。接着，我们将这个 RDD 保存到了名为 "file.txt" 的文本文件中。

如果你想查看保存后的文件，请运行以下命令：

cat file.txt

这将会显示你刚刚保存的文件的内容。

总的来说，选择哪种持久化方式取决于你的需求。如果你需要快速地访问数据但不需要持久化，那么使用默认的内存模式可能是个好主意。然而，如果你需要频繁地访问和修改数据，或者你需要将数据持久化以便于后续的分析或训练任务，那么选择磁盘模式可能是更好的选择。