简述DataFrame的cache和persist的区别？

八股文_Spark 0 17

参考回答

DataFrame的cache和persist操作类似于RDD的cache和persist，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。

cache：
- cache是persist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
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

cache的工作原理：
- cache是persist(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。
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。
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。
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。
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

cache是persist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cache或persist应根据数据量和存储需求进行合理选择。

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