Apache Spark RDD持久性

在Apache Spark中，RDD(弹性分布式数据集)是一个不可变的分布式数据集合。当数据需要被频繁地使用时，为了提高Spark的性能，需要对RDD进行持久化操作。

RDD持久化

RDD持久性可以将RDD的数据存储在内存中，这样在后续的操作中可以直接读取内存中的数据，减少了IO操作，提高了计算速度。Spark支持将RDD持久化到内存中，也可以将RDD持久化到磁盘中。当RDD被持久化后，该RDD的所有依赖关系都会被标记为需要重新计算。

RDD持久性级别

Spark支持多种不同的RDD持久化级别。不同的级别在计算和内存使用方面有所不同。

1. MEMORY_ONLY：将RDD数据保存在内存中。如果内存不够，将导致部分数据被换出内存而写入磁盘，这样会导致计算性能下降。

2. MEMORY_AND_DISK：将RDD数据写入到内存中，如果内存不足，则写入磁盘中。这个级别比MEMORY_ONLY更具容错性，并且可以防止数据丢失。

3. MEMORY_ONLY_SER：将RDD数据以序列化的方式保存在内存中。这个级别可以节约内存，但是会增加计算开销，因为每次需要从序列化的数据中反序列化数据。

4. MEMORY_AND_DISK_SER：将RDD数据以序列化的方式保存在内存或磁盘中。

5. DISK_ONLY：将RDD数据保存在磁盘上，不使用内存。

RDD持久化的实现

在Spark中，使用persist()方法对RDD进行持久化操作。该方法的语法如下：

 rdd.persist([storageLevel])

其中，storageLevel指定RDD持久化的级别，可以是前面提到的五个级别之一。

另外，persist()方法只是表示将RDD持久化到内存或磁盘中，具体的实现需要在RDD被计算的时候才会被执行。当RDD不再需要持久化，可以使用unpersist()方法来释放已经持久化的数据。

示例

//创建一个RDD
val rdd = sc.parallelize(Seq("Hello", "World", "Spark"))

//将RDD持久化到内存中
rdd.persist(org.apache.spark.storage.StorageLevel.MEMORY_ONLY)

//打印第一行
println(rdd.first())

//释放持久化数据
rdd.unpersist()

在上面的代码中，我们首先创建了一个字符串RDD，然后将其持久化到内存中。接着，我们打印了RDD的第一行数据。最后，我们使用unpersist()方法来释放持久化数据。

结论

通过对RDD进行持久化处理，可以极大地提高Spark的计算性能。不同的持久化级别可以根据实际情况进行选择，以获取最优的性能。注意，在做完持久化处理后，需要使用unpersist()方法释放已经持久化的数据，以避免不必要的内存使用。