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news 2025/7/17 17:00:41

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RDD Cache

当同一个 RDD 被引用多次时，就可以考虑进行 Cache，从而提升作业的执行效率

// 用 cache 对 wordCounts 加缓存
wordCounts.cache
// cache 后要用 action 才能触发 RDD 内存物化
wordCounts.count// 自定义 Cache 的存储介质、存储形式、副本数量
wordCounts.persist(MEMORY_ONLY)

Spark 的 Cache 机制 :

缓存的存储级别：限定了数据缓存的存储介质，如 : 内存、磁盘
缓存的计算过程：从 RDD 展开到分片 (Block)，存储于内存或磁盘的过程
缓存的销毁过程：缓存数据主动或被动删除的内存或磁盘的过程

存储级别

Spark 支持的存储级别：

RDD 缓存的默认存储级别：MEMORY_ONLY
DataFrame 缓存的默认存储级别：MEMORY_AND_DISK

存储级别	存储介质		存储形式		副本设置
	内存	磁盘	对象值	序列化
MEMORY_ONLY	√		√		1
MEMORY_ONLY_2	√		√		2
MEMORY_ONLY_SER	√			√	1
MEMORY_ONLY_SER_2	√			√	2
DISK_ONLY		√		√	1
DISK_ONLY_2		√		√	2
DISK_ONLY_3		√		√	3
MEMORY_AND_DISK	√	√	√	√	1	内存以对象值存储，磁盘以序列化
MEMORY_AND_DISK_2	√	√	√	√	2
MEMORY_AND_DISK_SER	√	√		√	1	内存/磁盘都以序列化的字节数组存储
MEMORY_AND_DISK_SER2	√	√		√	2

计算过程

缓存的计算过程 :

MEMORY_AND_DISK ：先把数据集全部缓存到内存，内存不足时，才把剩余的数据落磁盘
MEMORY_ONLY ：只把数据往内存里塞

内存中的存储过程：

在这里插入图片描述

销毁过程

缓存的销毁过程 :

缓存抢占 Execution Memory 空间，会进行缓存释放

Spark 清除缓存的原则：

LRU：按元素的访问顺序，优先清除那些最近最少访问的 BlockId、MemoryEntry 键值对
在清除时，同属一个 RDD 的 MemoryEntry 不会清除

Spark 实现 LRU 的数据结构：LinkedHashMap , 内部有两个数据结构

HashMap : 用于快速访问，根据指定的 BlockId，O(1) 返回 MemoryEntry
双向链表 : 用于维护元素（BlockId 和 MemoryEntry 键值对）的访问顺序

Spark 会释放 LRU 的 MemoryEntry :

在这里插入图片描述

Cache 注意点

用 Cache 的基本原则 :

当 RDD/DataFrame/Dataset 的引用数为 1，坚决不用 Cache
当引用数大于 1，且运行成本超过 30%，就考虑用 Cache

运行成本占比 : 计算某个分布式数据集要消耗的总时间与作业执行时间的比值

端到端的执行时间为 1 小时
DataFrame 被引用了 2 次
从读取数据源到生成该 DataFrame 花了 12 分钟
该 DataFrame 的运行成本占比 = 12*2/60 = 40%

用 noop 计算 DataFrame 运行时间 :

df.write.format("noop").save()

.cache 是惰性操作，在调用 .cache后，要先用 count 才能触发缓存的完全物化

Cache 要遵循最小公共子集原则 :

val filePath: String = _
val df: DataFrame = spark.read.parquet(filePath)//Cache方式一
val cachedDF = df.cache
//数据分析
cachedDF.filter(col2 > 0).select(col1, col2)
cachedDF.select(col1, col2).filter(col2 > 100)

两个查询的 Analyzed Logical Plan 不一致，无法缓存复用

//Cache方式二
df.select(col1, col2).filter(col2 > 0).cache
//数据分析
df.filter(col2 > 0).select(col1, col2)
df.select(col1, col2).filter(col2 > 100)

Analyzed Logical Plan 完全一致，能缓存复用

//Cache方式三
val cachedDF = df.select(col1, col2).cache
//数据分析
cachedDF.filter(col2 > 0).select(col1, col2)
cachedDF.select(col1, col2).filter(col2 > 100)

及时清理 Cache :

异步模式 (常用)：调用 unpersist() 或 unpersist(False)
同步模式：调用 unpersist(True)

OOM

OOM的具体区域 :

发生 OOM 的 LOC（Line Of Code），代码位置
OOM 发生在 Driver 端，还是在 Executor 端
在 Executor 端的哪片内存区域

Driver OOM

Driver 端的 OOM 位置 :

创建小规模的分布式数据集：使用 parallelize、createDataFrame 创建数据集
收集计算结果：通过 take、show、collect 把结果收集到 Driver 端

Driver 端的 OOM 原因：

创建的数据集超过内存上限
收集的结果集超过内存上限

广播变量的创建与分发 :

在这里插入图片描述

广播变量的数据拉取就是用 collect 。当数据总大小超过 Driver 端内存时 , 就报 OOM :

java.lang.OutOfMemoryError: Not enough memory to build and broadcast

对结果集尺寸预估，适当增加 Driver 内存配置

Driver 内存大小 : spark.driver.memory

查看执行计划 :

val df: DataFrame = _
df.cache.countval plan = df.queryExecution.logical
val estimated: BigInt = spark.sessionState.executePlan(plan).optimizedPlan.stats.sizeInBytes

Executor OOM

当 Executors OOM 时，定位 Execution Memory 和 User Memory

User Memory OOM

User Memory 用于存储用户自定义的数据结构，如: 数组、列表、字典

当自定义数据结构的总大小超出 User Memory 上限时，就会报错

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.util.Arrays.copyOf
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.lang.reflect.Array.newInstance

计算 User Memory 消耗时，要考虑 Executor 的线程池大小

当 dict 大小为 #size , Executor 线程池大小为 #threads
dict 对 User Memory 的总消耗：#size * #threads
当总消耗超出 User Memory 上限，就会 OOM

val dict = List("spark", "tune")
val words = spark.sparkContext.textFile("~/words.csv")val keywords = words.filter(word => dict.contains(word))
keywords.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).collect