（7）RDD缓存 & 检查点

RDD缓存

缓存的作用怎么缓存？

persist方法 & cache方法方法源码解析 RDD CheckPoint(检查点)

CheckPoint的作用 缓存和检查点区别建议检查点 和 缓存 联合使用

将计算结果缓存到内存或磁盘中，供后面重用。
因为RDD中不存储数据，如果一个RDD需要重复使用，那么需要从头再次执行来获取数据，所以为了解决这个问题，RDD提供了缓存的方法在数据执行较长，或数据比较重要的场合也可以采用持久化操作。
如果数据后续出现问题，就不用从头再执行一遍了，提高了数据的安全性

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存
（ 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。）

	//cache 仅保存在内存中
    reduceRdd.cache()  
    //persist 可以更改存储级别
    reduceRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)   //保存在内存和磁盘中
    reduceRdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) //仅保存在磁盘中

通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，
他们的区别是，cache仅能存在内存中，persist 可通过StorageLevel 自定义存储级别，确定存储位置。

Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。
在存储级别的末尾加上“_2”来把持久化数据存为两份

  //NONE 就是不缓存，等于没用这个方法
  val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
  //只写到磁盘去，比较安全，但是性能低，因为涉及到io，所以性能低
  val DISK_onLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
  //写到磁盘，有两个备份
  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
  //只写道内存中，不安全，但性能高
  val MEMORY_onLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
  //写到内存中，有两个备份
  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
  //序列化后再写到内存
  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
  //序列化后写到内存，有两个备份
  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
  //如果内存中放不下，则写到磁盘
  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
  //如果内存中放不下，则写到磁盘，有两个备份
  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
  //如果内存中放不下，则写到磁盘，在内存中放序列化后的数据
  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
  //如果内存中放不下，则写到磁盘，在内存中放序列化后的数据，有两个备份
  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
  //写到堆内存之外的系统内存
  val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

检查点其实就是通过将RDD中间结果写入磁盘。

由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。

对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。

// 设置检查点路径
sc.setCheckpointDir("./checkpoint1")

// 创建一个RDD，读取指定位置文件:hello atguigu atguigu
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")

// 业务逻辑
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))

val wordToOneRdd: RDD[(String, Long)] = wordRdd.map {
    word => {
        (word, System.currentTimeMillis())
    }
}

// 增加缓存,避免再重新跑一个job做checkpoint
wordToOneRdd.cache()
// 数据检查点：针对wordToOneRdd做检查点计算
wordToOneRdd.checkpoint()

// 触发执行逻辑
wordToOneRdd.collect().foreach(println)

数据保存时间不同
1.1 缓存是 将数据临时保存，如果作业执行完毕，临时保存的数据文件就会丢失。
Cache 将数据临时保存在内存中进行数据重用。

persist 将数据临时存储在磁盘文件中进行数据重用，涉及到磁盘io,性能较低，但是数据安全。

1.2 Checkpoint 将数据长久的保存在磁盘文件中，进行数据重用。

Checkpoint检查点切断血缘依赖，从检查点开始重做血缘。
缓存会在血缘关系中添加新的依赖。

未执行缓存和检查点之前的血缘关系

执行缓存后，会在血缘关系中添加新的依赖

Checkpoint检查点切断血缘依赖，从检查点开始重做血缘。

为了保证数据安全，所以一般情况下，会独立执行作业（job）。当行动算子触发执行时，Checkpoint会产生一个新的作业（job）,也就是作业会从头执行两遍，效率太低。
为了提高效率，需要和Cache联合使用，这样checkpoint的job只需从Cache缓存中读取数据即可，不需要再从头计算一次RDD。

如图源码所示，在Checkpoint中，会再单独执行一次runJob