spark的缓存方法
使用spark开发已有几个月。相比于python/hive，scala/spark学习门槛较高。尤其记得刚开时，举步维艰，进展十分缓慢。不过谢天谢地，这段苦涩（bi）的日子过去了。忆苦思甜，为了避免项目组的其他同学走弯路，决定总结和梳理spark的使用经验。
操作方法
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Spark基础 基石RDD spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），一种通用的数据抽象，封装了基础的数据操作，如map，filter，reduce等。RDD提供数据共享的抽象，相比其他大数据处理框架，如MapReduce，Pegel，DryadLINQ和HIVE等均缺乏此特性，所以RDD更为通用。 简要地概括RDD：RDD是一个不可修改的，分布的对象集合。每个RDD由多个分区组成，每个分区可以同时在集群中的不同节点上计算。RDD可以包含Python，Java和Scala中的任意对象。
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Spark生态圈中应用都是基于RDD构建（下图），这一点充分说明RDD的抽象足够通用，可以描述大多数应用场景。 RDD操作类型—转换和动作 RDD的操作主要分两类：转换（transformation）和动作（action）。两类函数的主要区别是，转换接受RDD并返回RDD，而动作接受RDD但是返回非RDD。转换采用惰性调用机制，每个RDD记录父RDD转换的方法，这种调用链表称之为血缘（lineage）；而动作调用会直接计算。 采用惰性调用，通过血缘连接的RDD操作可以管道化（pipeline），管道化的操作可以直接在单节点完成，避免多次转换操作之间数据同步的等待。 使用血缘串联的操作可以保持每次计算相对简单，而不用担心有过多的中间数据，因为这些血缘操作都管道化了，这样也保证了逻辑的单一性，而不用像MapReduce那样，为了竟可能的减少map reduce过程，在单个map reduce中写入过多复杂的逻辑。
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RDD使用模式 RDD使用具有一般的模式，可以抽象为下面的几步 加载外部数据，创建RDD对象 使用转换（如filter），创建新的RDD对象 缓存需要重用的RDD 使用动作（如count），启动并行计算 RDD高效的策略 Spark官方提供的数据是RDD在某些场景下，计算效率是Hadoop的20X。这个数据是否有水分，我们先不追究，但是RDD效率高的由一定机制保证的： RDD数据只读，不可修改。如果需要修改数据，必须从父RDD转换（transformation）到子RDD。所以，在容错策略中，RDD没有数据冗余，而是通过RDD父子依赖（血缘）关系进行重算实现容错。 RDD数据在内存中，多个RDD操作之间，数据不用落地到磁盘上，避免不必要的I/O操作。 RDD存放的数据可以是java对象，所以避免的不必要的对象序列化和反序列化。 总而言之，RDD高效的主要因素是尽量避免不必要的操作和牺牲数据的操作精度，用来提高计算效率。
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Spark使用技巧 RDD基本函数扩展 RDD虽然提供了很多函数，但是毕竟还是有限的，有时候需要扩展，自定义新的RDD的函数。在spark中，可以通过隐式转换，轻松实现对RDD扩展。画像开发过程中，平凡的会使用rollup操作（类似HIVE中的rollup），计算多个级别的聚合数据。下面是具体实， /** * 扩展spark rdd,为rdd提供rollup方法 */ implicit class RollupRDD[T: ClassTag](rdd: RDD[(Array[String], T)]) extends Serializable { /** * 类似Sql中的rollup操作 * * @param aggregate 聚合函数 * @param keyPlaceHold key占位符，默认采用FaceConf.STAT_SUMMARY * @param isCache，确认是否缓存数据 * @return 返回聚合后的数据 */ 上面代码声明了一个隐式类，具有一个成员变量rdd，类型是RDD[(Array[String], T)]，那么如果应用代码中出现了任何这样的rdd对象，并且import当前的隐式转换，那么编译器就会将这个rdd当做上面的隐式类的对象，也就可以使用rollup函数，和一般的map，filter方法一样。
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RDD相关操作都需要传入自定义闭包函数（closure），如果这个函数需要访问外部变量，那么需要遵循一定的规则，否则会抛出运行时异常。闭包函数传入到节点时，需要经过下面的步骤： 驱动程序，通过反射，运行时找到闭包访问的所有变量，并封成一个对象，然后序列化该对象 将序列化后的对象通过网络传输到worker节点 worker节点反序列化闭包对象 worker节点执行闭包函数， 注意：外部变量在闭包内的修改不会被反馈到驱动程序。 简而言之，就是通过网络，传递函数，然后执行。所以，被传递的变量必须可以序列化，否则传递失败。本地执行时，仍然会执行上面四步。 广播机制也可以做到这一点，但是频繁的使用广播会使代码不够简洁，而且广播设计的初衷是将较大数据缓存到节点上，避免多次数据传输，提高计算效率，而不是用于进行外部变量访问。