我找到了类似的主题:Understanding Spark's caching
但这仍然不是我的问题。让我们考虑以下代码片段: 选项A:
rdd1 = sc.textFile()
rdd1.cache()
rdd2 = rdd1.map().partionBy()
rdd3 = rdd1.reduceBy().map()
rdd2.cache()
rdd1.unpersist()
data = rdd2.collect()
选项B:
rdd1 = sc.textFile()
rdd1.cache()
rdd2 = rdd1.map().partionBy()
rdd3 = rdd1.reduceBy().map()
rdd2.cache()
data = rdd2.collect()
rdd1.unpersist()
我应该选择哪个选项来防止重新计算 rdd1？乍一看，optionA 看起来不错，但考虑到 spark 中的操作是惰性的，我认为在对 rdd2 执行操作之前执行 unpersist 可能会导致需要重新计算 rdd1 再一次。另一方面，调用 unpersist，如选项 B 可能导致没有可用空间来缓存 rdd2。请帮助我选择我应该使用的选项。
最佳答案
这两个选项严格来说都是不正确的。
如您所料，第一个在实际收集数据之前删除了缓存标志。
第二个实际上触发了缓存，但是因为你从不评估 rdd3 缓存的 rdd1 只是持久化，然后就被丢弃了。删除 rdd1.cache() 实际上应该会提高性能。此外，rdd2.cache() 似乎已过时，因为结果永远不会被重用。
如果 textFile 从昂贵的存储中加载数据，您可以像这样构建您的代码:
rdd1 = sc.textFile(...)
rdd1.cache()
rdd2 = rdd1.map(...).partionBy(...)
rdd3 = rdd1.reduceByKey(...).map(...)
rdd2.someAction()
rdd3.someAction()
rdd1.unpersist()
其中 someAction 是您要对特定 RDD 执行的操作。
关于python - Spark 缓存和取消持久化订单，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50417891/
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