简述DataFrame的cache和persist的区别 ?

参考回答

DataFramecachepersist操作类似于RDD的cachepersist,但有一些关键区别,主要体现在它们如何与底层存储机制交互以及它们的默认行为。

  1. cache
    • cachepersist的快捷方式,默认将数据存储在内存中。
    • 它会将DataFrame的所有数据存储在内存中,以便多次使用时加速计算,适用于数据量较小且内存充足的场景。

    示例

    df = spark.read.csv("data.csv")
    df.cache()
    
    Python
  2. persist
    • persist提供了更多存储级别的选择,允许将DataFrame数据存储在内存、磁盘或两者的组合中。
    • 可以通过StorageLevel指定不同的存储级别,以便在内存不足时,将数据存储在磁盘中。

    示例

    from pyspark import StorageLevel
    df = spark.read.csv("data.csv")
    df.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
    
    Python

详细讲解与拓展

  1. cache的工作原理
    • cachepersist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)的快捷方式,默认将数据存储在内存中。如果内存不足,Spark会将溢出的数据写入磁盘。
    • cache的常见用法是在多次访问同一DataFrame时避免重复计算。例如,某个DataFrame需要参与多个操作,缓存可以大幅度提高性能,因为不需要每次都重新读取数据或重新执行计算。
  2. persist的工作原理
    • persist允许开发者选择不同的存储级别,通过StorageLevel指定。例如,StorageLevel.MEMORY_ONLY将数据仅存储在内存中,StorageLevel.DISK_ONLY将数据仅存储在磁盘中,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK则将数据存储在内存中,如果内存不足则溢写到磁盘。
    • 使用persist可以控制存储级别,帮助开发者根据不同的场景平衡内存和磁盘的使用。
  3. 存储级别选择
    • 常用的存储级别包括:
      • StorageLevel.MEMORY_ONLY:仅存储在内存中。
      • StorageLevel.DISK_ONLY:仅存储在磁盘上,不使用内存。
      • StorageLevel.MEMORY_AND_DISK:优先存储在内存中,内存不足时溢写到磁盘。
      • StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER:内存中以序列化格式存储,减少内存占用。
      • StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER:内存和磁盘上以序列化格式存储。
  4. 性能差异
    • cache通常比persist更高效,因为它将数据存储在内存中,这样计算时可以直接从内存读取数据,避免了磁盘I/O。
    • persist提供了更多的灵活性,适用于内存不足时将数据存储在磁盘上,或者根据应用需求选择不同的存储级别。
    • 在数据量较大的情况下,使用persist更有利于根据存储容量合理分配内存和磁盘空间。
  5. 何时使用cache和persist
    • cache:当数据量较小且内存充足时,使用cache来存储DataFrame,以提高性能。
    • persist:当数据量较大,内存不足以存储所有数据时,使用persist来控制存储级别,确保数据既能存储在内存中,又能根据需要溢写到磁盘。

总结

  • cachepersist的简化版本,默认将数据存储在内存中,适用于数据量小且内存充足的情况。
  • persist提供了更多的灵活性,可以根据需要选择不同的存储级别,适用于内存和磁盘的合理分配,尤其是数据量较大的情况下。
  • 在性能优化时,选择cachepersist应根据数据量和存储需求进行合理选择。

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