缓存 Pyspark - Python

如果您使用Pyspark，那么您可能已经听说过缓存的重要性和如何通过缓存来提高Pyspark应用程序的性能。在本文中，我们将详细介绍缓存的概念，以及如何在Pyspark中使用它来提高作业的性能。

什么是缓存？

在计算机科学中，缓存是缓存数据以便以后访问的过程。缓存可用于在处理查询、计算或其他操作时提高效率。缓存可以存储在任何地方，包括在计算机内存、硬盘驱动器或其他位置上。

在Pyspark中，缓存可用于提高作业的性能。当您缓存Pyspark RDD（弹性分布式数据集）时，数据被存储在内存中以便以后的访问。这使得后续对RDD的操作更快，因为数据不需要从磁盘中读取。

如何在Pyspark中缓存RDD

在Pyspark中，缓存RDD非常简单。您只需要调用RDD的cache()方法即可。例如：

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd.cache()

代码块中的第二行将RDD存储在内存中。您现在可以执行任意数量的转换或操作，而不必担心数据将从磁盘中读取。但是，请注意，如果您的内存不足以存储所有数据，则Spark将自动将一些数据放入磁盘缓存。但是，这仍然比不缓存RDD要快。

如何验证RDD缓存在内存中

在Pyspark中，您可以使用StorageLevel对象指定您希望使用的存储级别。例如：

from pyspark import StorageLevel
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

在代码块中的第二行中，我们将RDD存储在内存中。但是，如果您想要验证RDD确实在内存中，请使用getStorageLevel()方法。例如：

storage = rdd.getStorageLevel()
print(storage)

此代码将打印对RDD的存储级别的描述，例如：“Memory Serialized 1x Replicated”。

总结

了解如何在Pyspark中使用缓存可帮助您提高作业的性能。在本文中，我们介绍了什么是缓存以及如何在Pyspark中缓存RDD。我们还介绍了一种验证RDD缓存在内存中的方法。使用缓存可以使Pyspark应用程序处理更大量的数据并且更快速，因为读写速度都相对比从磁盘读写要快。