PySpark-StorageLevel

PySpark-StorageLevel是指在PySpark中用于存储RDD的不同级别。在PySpark中，RDD是一个不可变的、分布式的、弹性的数据集。当我们需要对数据集进行一系列操作时，我们可以先将数据集存储在一个RDD中，然后使用PySpark-StorageLevel控制RDD的存储级别。

PySpark-StorageLevel的级别

以下是PySpark-StorageLevel支持的级别：

• MEMORY_ONLY：表示RDD只存储在内存中。
• MEMORY_ONLY_SER：表示RDD以序列化的方式存储在内存中。序列化的RDD比非序列化的RDD更加压缩，因此可以存储更多的数据。
• MEMORY_AND_DISK：表示RDD首先存储在内存中，如果内存不足，则存储在磁盘中。
• MEMORY_AND_DISK_SER：表示RDD以序列化的方式存储在内存和磁盘中。
• DISK_ONLY：表示RDD只存储在磁盘中。

如何使用PySpark-StorageLevel

我们可以使用PySpark-StorageLevel来指定RDD的存储级别。例如，以下代码将RDD“numbers”的存储级别设置为MEMORY_ONLY：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("PySpark-StorageLevel")
sc = SparkContext(conf=conf)

numbers = sc.parallelize(range(100)).persist(storageLevel=pyspark.StorageLevel.MEMORY_ONLY)

在这里，我们使用“persist()”方法将RDD存储在内存中，并传递了一个“storageLevel”参数，该参数指定了要使用的存储级别。

我们还可以使用“cache()”方法来将RDD存储在内存中，如下所示：

numbers = sc.parallelize(range(100)).cache()

这将使用默认的存储级别，即MEMORY_ONLY。

此外，我们还可以使用“unpersist()”方法来从内存中删除RDD，并释放与其关联的内存，如下所示：

numbers.unpersist()

结论

PySpark-StorageLevel是对RDD持久化级别的抽象，允许用户对数据进行不同的存储和内存管理操作。它允许我们在创建一个RDD时指定它的存储级别，以便在之后的计算中更有效地使用内存。通过使用PySpark-StorageLevel，我们可以更好地控制RDD的使用，从而实现更加高效的分布式计算。