默认情况下，spark上的persist()存储到内存还是磁盘？

默认情况下，Spark上的persist()方法将数据存储在内存中。Spark提供了多种存储级别，包括内存、磁盘和序列化等。在调用persist()方法时，如果不指定存储级别，默认情况下会将数据存储在内存中，以便快速访问和处理。

内存存储级别是Spark默认的存储级别，它将数据存储在Executor的JVM堆内存中。这种存储方式适用于对数据的频繁访问和迭代计算，可以提供较低的访问延迟和更高的性能。

当内存不足以容纳所有数据时，Spark会根据LRU（Least Recently Used）策略将一部分数据溢出到磁盘上进行存储。这样可以保证数据的可用性，并且在需要时可以从磁盘中恢复数据。

如果需要将数据存储在磁盘上而不是内存中，可以在persist()方法中指定存储级别为磁盘。例如，可以使用persist(StorageLevel.DISK_ONLY)将数据存储在磁盘上。

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请注意，本答案仅针对Spark上的persist()方法的默认行为，具体的存储方式还取决于Spark配置和环境设置。

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当 RDD 第一次在 action 操作中计算时，将持久化(缓存)到节点的内存中。Spark 的缓存是可容错的 - 如果 RDD 的任意分区丢失，将使用最初创建的转换操作自动重新计算。 2....cache() 方法使用默认存储级别，即 StorageLevel.MEMORY_ONLY（将反序列化的对象存储在内存中）。...如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 此级别与MEMORY_ONLY完全相同，但会在存储到内存之前序列化对象。...DISK_ONLY 将 RDD 分区存储在磁盘上而不是内存上。...如果要重用，我们仍然建议用户对生成的 RDD 调用 persist。 3. 选择存储级别 Spark 的存储级别旨在提供内存使用率和CPU效率之间的不同权衡。

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cache他是persist的一个简化版cache他默认是将RDD的数据持久化到内存里面去 persist这个算子我们可以自己指定持久化的级别，可以自定义，我们可以将RDD的数据持久化到磁盘上，如果你想要把数据持久化到磁盘上...堆外内存？什么是堆外内存，堆以外的内存就是堆外内存对吗？ JVM管理了一块内存对吗？那不受JVM 的GC管理的内存是不是就是堆外内存啊？参考阅读: 什么是堆外内存？堆内内存还是堆外内存？...，也是同学们经常会问到的，当我内存不够的时候，我还是cache了一个RDD，会不会报OOM？...，我们是用persist给我们持久化到内存硬盘安全，还是使用checkpoint让Spark给我们把数据持久化到hdfs上安全？...持久化到hdfs上更安全一些对吗？那为什么持久化到HDFS上安全呢？因为这就是双保险了，所以会更安全对吧？

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() cache方法其实是persist方法的一个特例：调用的是无参数的persist（），代表缓存级别是仅内存的情况 persist方法有三种，分为默认无参数仅内存级别的persist(),还有persist...缓存实现的原理：DiskStore磁盘存储和MemoryStore内存存储 DiskStore磁盘存储：spark会在磁盘上创建spark文件夹，命名为（spark-local-x年x月x日时分秒-随机数...建议按下面的过程进行存储级别的选择 : 如果使用默认的存储级别（MEMORY_ONLY），存储在内存中的 RDD 没有发生溢出，那么就选择默认的存储级别。...默认存储级别可以最大程度的提高 CPU 的效率,可以使在 RDD 上的操作以最快的速度运行。...除了在计算该数据集的代价特别高，或者在需要过滤大量数据的情况下，尽量不要将溢出的数据存储到磁盘。因为，重新计算这个数据分区的耗时与从磁盘读取这些数据的耗时差不多。

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正是由于 Spark 开发之初就考虑到支持 Mesos，因此，目前而言，Spark 运行在 Mesos 上会比运行在 YARN 上更加灵活，更加自然。...RDD cache 到内存中。...spark 所有复杂一点的算法都会有 persist 身影，spark 默认数据放在内存，spark 很多内容都是放在内存的，非常适合高速迭代，1000 个步骤只有第一个输入数据，中间不产生临时数据，但分布式系统风险很高...shuffle 之后要 persist，shuffle 要进性网络传输，风险很大，数据丢失重来，恢复代价很大 shuffle 之前进行 persist，框架默认将数据持久化到磁盘，这个是框架自动做的 17...极大的减少磁盘 I/o,通常情况下能够减少 75%的存储空间，由此可以极大的减少 spark sql 处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在 spark1.6x 中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的

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当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取到RDD2，然后再计算，得到RDD3 默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的...第二，公共RDD一定要实现持久化持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中...当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在纯内存中存储。...如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。内存+磁盘，序列化。...第四，为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面

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RDD缓存源码解析

如果RDD不能被内存装下，一些分区将不会被缓存，并且在需要的时候被重新计算。这是系统默认的存储级别。 MEMORY_AND_DISK 将RDD作为非序列化的Java对象存储在jvm中。...MEMORY_AND_DISK_SER 和MEMORY_ONLY_SER类似，但不是在每次需要时重复计算这些不适合存储到内存中的分区，而是将这些分区存储到磁盘中。...DISK_ONLY 仅仅将RDD分区存储到磁盘中 MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, etc....和上面的存储级别类似，但是复制每个分区到集群的两个节点上面如何使用我们可以利用不同的存储级别存储每一个被持久化的RDD。可以存储在内存中，也可以序列化后存储在磁盘上等方式。...Spark也会自动持久化一些shuffle操作（如reduceByKey）中的中间数据，即使用户没有调用persist方法。这样的好处是避免了在shuffle出错情况下，需要重复计算整个输入。

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CheckPoint机制是我们在spark中用来保障容错性的主要机制，它可以阶段性的把应用数据存储到诸如HDFS等可靠存储系统中，以供恢复时使用。...它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集） RDD的数据默认存放在内存中，但是当内存资源不足时，spark会自动将RDD数据写入磁盘...通过查看 RDD 的源码发现 cache 最终也是调用了 persist 无参方法，默认存储只存在内存中（MEMORY_ONLY） cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist...缓存与checkpoint的区别位置：缓存只能保存在本地的磁盘和内存中， Checkpoint 可以保存数据到 HDFS 这类可靠的存储上。...10、Spark中的广播变量与累加器在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。

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传统内存管理的不足： 1）Shuffle占用内存0.2*0.8，内存分配这么少，可能会将数据spill到磁盘，频繁的磁盘IO是很大的负担，Storage内存占用0.6，主要是为了迭代处理。...，其他Task过来就没有内存了，只能等待； 2）默认情况下，Task在线程中可能会占满整个内存，分片数据 10、 Spark的数据本地性有哪几种？ ...spark所有复杂一点的算法都会有persist身影，spark默认数据放在内存，spark很多内容都是放在内存的，非常适合高速迭代，1000个步骤只有第一个输入数据，中间不产生临时数据，但分布式系统风险很高...4）shuffle之后要persist，shuffle要进性网络传输，风险很大，数据丢失重来，恢复代价很大 5）shuffle之前进行persist，框架默认将数据持久化到磁盘，这个是框架自动做的...4）极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的

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RDD持久化

而且Spark的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的RDD的任何partition丢失了，那么Spark会自动通过其源RDD，使用transformation操作重新计算该partition。...比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的方式持久化，多持久化的数据进行多路复用。只要在调用persist()时传入对应的StorageLevel即可。...2>MEMORY_AND_DISK:同上，但是当某些partition无法存储在内存中时，会持久化到磁盘中。下次需要使用这些partition时，需要从磁盘上读取。...5>DISK_ONLY:使用非序列化Java对象的方式持久化，完全存储到磁盘上。...2>如果MEMORY_ONLY策略，无法存储的下所有数据的话，那么使用MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化进行存储，纯内存操作还是非常快，只是要消耗CPU进行反序列化。

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这些失败的RDD由哪来呢？这就牵涉到，Spark中的一个很重要的概念：Lineage即血统关系。...缓存(cache/persist) cache和persist其实是RDD的两个API，并且cache底层调用的就是persist，区别之一就在于cache不能显示指定缓存方式，只能缓存在内存中，...但是persist可以通过指定缓存方式，比如显示指定缓存在内存中、内存和磁盘并且序列化等。...容错(checkpoint) 本质上是将RDD写入磁盘做检查点(通常是checkpoint到HDFS上，同时利用了hdfs的高可用、高可靠等特征)。...（根据父RDD计算出子RDD） 3.RDD的依赖列表 4.RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，会spill到disk（可通过设置StorageLevel来控制） 5.默认hash分区，可自定义分区器

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在默认情况下，Spark所有的转换操作都是惰性（Lazy）的，每个被转换得到的RDD不会立即计算出结果，只是记下该转换操作应用的一些基础数据集，可以有多个转换结果。...”一个RDD到内存中。...在这种情况下，Spark将会在集群中保留这个RDD，以便其他Job可以更快地访问，另外，Spark也支持持久化RDD到磁盘中，或者复制RDD到各个节点。...checkpoint会直接将RDD持久化到磁盘或HDFS等路径，不同于Cache/Persist的是，被checkpoint的RDD不会因作业的结束而被消除，会一直存在，并可以被后续的作业直接读取并加载...选择存储等级 Spark的不同存储级别，旨在满足内存使用和CPU效率权衡上的不同需求，建议通过以下步骤进行选择： □如果你的RDD可以很好地与默认的存储级别（MEMORY_ONLY）契合，那么就不需要做任何修改

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2021年大数据Spark（十七）：Spark Core的RDD持久化

说明 MEMORY_ONLY(默认) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。...如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。这是默认级别。 MEMORY_AND_DISK (开发中可以使用这个) 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。...如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将RDD以序列化的Java对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象...DISK_ONLY 将RDD分区存储在磁盘上。...,rdd2会真正执行缓存/持久化 rdd2.sortBy(_._2,false).collect//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了总结：何时使用缓存

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我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？

Spark解决的核心问题也就是数据流模型在计算过程中高效的共享数据。RDD具有可容错和并行数据结构特征，这使得用户可以指定数据存储到硬盘还是内存、控制数据的分区方法并在数据集上进行种类丰富的操作。...默认情况下，Spark会将调用过persist的RDD存在内存中。但若内存不足，也可以将其写入到硬盘上。...通过指定persist函数中的参数，用户也可以请求其他持久化策略并通过标记来进行persist，比如仅存储到硬盘上，又或是在各机器之间复制一份。...最后，用户可以在每个RDD上设定一个持久化的优先级来指定内存中的哪些数据应该被优先写入到磁盘。...Spark内存管理 Spark提供了三种对持久化RDD的存储策略：未序列化Java对象存于内存中、序列化后的数据存于内存及磁盘存储。

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