了解 Pyspark 中缓存和持久性之间的区别
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一. 引言
在这篇文章中，我们将学习缓存和持久化之间的区别。了解这些差异如何影响您的数据处理工作流是至关重要的。在处理像 Apache Spark 这样的大规模数据处理框架时，优化数据存储和检索对于性能至关重要。缓存和持久化是两个在优化中发挥重要作用的关键操作。
二. 缓存
2.1 缓存概述
缓存是一种将数据存储在内存中以便快速访问的机制。当您缓存一个数据集时，实际上是告诉系统将此数据保留在内存中，以便多个操作可以更快地访问它。
2.2 缓存的特点
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仅在内存中存储数据：缓存的数据不会被写入磁盘。 -
提供最快的数据访问：因数据存储在内存中，访问速度极快。 -
受可用 RAM 限制：缓存的数据量受限于可用内存。 -
如果执行器失败，数据会丢失：一旦缓存的执行器发生故障，数据将不可恢复。
2.3 示例
下面的示例展示了如何使用 PySpark 缓存数据框。
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 Spark 会话
spark = SparkSession.builder.appName("Cache Example").getOrCreate()
# 创建一个示例数据集
df = spark.range(1, 1000000) # 创建从 1 到 1000000 的范围数据
# 执行一些转换
df_transformed = df.select((df.id * 2).alias("doubled_id")) # 将 id 乘以 2，并重命名列为 doubled_id
# 缓存转换后的数据集
df_transformed.cache() # 将数据集缓存到内存中
# 在缓存数据上执行多个操作
print("输出: ", df_transformed.count()) # 计算总数，这将是快速的
-
效果：在上面的示例中，缓存的数据框 df_transformed保持在内存中，使得count()和sum()等操作的速度显著提升。
三. 持久化
3.1 持久化概述
持久化是一种更灵活的操作，允许您指定数据应如何以及存储在哪里。它让您可以控制存储级别，在内存使用和 CPU 效率之间进行平衡。
3.2 持久化的特点
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提供多种存储级别：可以选择内存、磁盘或两者结合的存储方式。 -
提供序列化选项：可以选择不同的序列化方式以优化存储。 -
如果存储在磁盘上，可以抵御执行器故障：即使发生故障，只要数据存储在磁盘上，也能保留数据。 -
在复杂工作流中更有效地利用资源：可以根据需要分配资源，提高效率。
3.3 示例
下面的示例展示了如何使用 PySpark 持久化数据框。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
# 创建 Spark 会话
spark = SparkSession.builder.appName("Persist Example").getOrCreate()
# 创建一个示例数据集
df = spark.range(1, 1000000) # 创建从 1 到 1000000 的范围数据
# 执行一些转换
df_transformed = df.select((df.id * 2).alias("doubled_id")) # 将 id 乘以 2，并重命名列为 doubled_id
# 将转换后的数据集持久化到磁盘和内存
df_transformed.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) # 设置存储级别为内存和磁盘
# 在持久化的数据上执行多个操作
print("输出: ", df_transformed.count()) # 计算总数，这将是快速的
-
效果：在这个示例中，持久化的数据框 df_transformed以MEMORY_AND_DISK的存储级别保存，这样在内存不足的情况下数据可以存储到磁盘，提供性能与可靠性的平衡。
四. 缓存与持久化的区别
4.1 存储选项
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缓存：仅在内存中。 -
持久化：可以选择内存、磁盘或两者结合，具体取决于指定的存储级别。
4.2 灵活性
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缓存：灵活性较低，总是使用默认的存储级别（内存和磁盘）。 -
持久化：灵活性较高，可以选择多种存储级别。
4.3 故障容错
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缓存：如果执行器失败，数据将丢失。 -
持久化：如果存储在磁盘上，可以抵御执行器故障。
4.4 性能与资源使用
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缓存：性能最高，但可能占用大量内存。 -
持久化：可以在性能和资源使用之间取得平衡。
4.5 使用场景
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缓存：适合适合内存中的数据集，且频繁访问的场景。 -
持久化：适合更大的数据集或需要更好存储控制的场景。
五. 何时使用缓存与持久化？
5.1 使用缓存的情况
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数据集可以舒适地装入内存。 -
需要尽可能快速地访问数据。 -
工作流简单，且在执行器故障时数据丢失是可以接受的。
5.2 使用持久化的情况
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正在处理较大的数据集，可能无法完全放入内存。 -
需要对数据的存储和访问方式有更多控制。 -
建立复杂工作流时，需要保证故障容错。 -
希望在集群中优化资源使用。
六. 总结
理解缓存与持久化操作之间的差异对于优化数据处理工作流至关重要。虽然缓存提供最快的数据访问，但持久化提供更多的灵活性和故障容错能力。通过根据具体使用案例选择合适的操作，可以提高数据处理应用的性能和质量。