Spark性能优化之RDD持久化或Checkpoint

对于多次操作的RDD进行持久化和Checkpoint操作

1.使用序列化的持久化级别

除了对多次使用的RDD进行持久化操作之外,还可以进一步优化其性能。因为很有可能,RDD的数据是持久化到内存,或者磁盘中的。那么,此时,如果内存大小不是特别充足,完全可以使用序列化的持久化级别,比如MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK_SER等。使用RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)这样的语法即可。
这样的话,将数据序列化之后,再持久化,可以大大减小对内存的消耗。此外,数据量小了之后,如果要写入磁盘,那么磁盘io性能消耗也比较小。
对RDD持久化序列化后,RDD的每个partition的数据,都是序列化为一个巨大的字节数组。这样,对于内存的消耗就小的多了。但是唯一的缺点就是,获取RDD数据时,需要对其进行反序列化,会增大其性能开销。
因此,对于序列化的持久化级别,还可以进一步优化,也就是说,使用Kryo序列化类库,这样,可以获得更快的序列化速度,并且占用更小的内存空间。但是要记住,如果RDD的元素(RDD<T>的泛型类型),是自定义类型的话,在Kryo中提前注册自定义类型。

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