spark sql cache

1.几种缓存数据的方法

例如有一张hive表叫做activity

1.CACHE TABLE

//缓存全表
sqlContext.sql("CACHE TABLE activity")
 
//缓存过滤结果
sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached as select * from activity where ...")
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CACHE TABLE是即时生效(eager)的，如果你想等到一个action操作再缓存数据可以使用CACHE LAZY TABLE,这样操作会直到一个action操作才被触发，例如count(*)

sqlContext.sql("CACHE LAZY TABLE ...")
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取消hive表缓存数据

sqlContext.sql("UNCACHE TABLE activity")
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2.将dataFrame注册成表并缓存

val df = sqlContext.sql("select * from activity")
df.registerTempTable("activity_cached")
sqlContext.cacheTable("activity_cached")
 
Tip:cacheTable操作是lazy的，需要一个action操作来触发缓存操作。
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对应的uncacheTable可以取消缓存

sqlContext.uncacheTable("activity_cached")
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3.缓存dataFrame

val df = sqlContext.sql("select * from tableName")
df.cache()
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2.缓存结果

缓存时看到如下提示:

Added rdd_xx_x in memory on ...
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如果内存不足，则会存入磁盘中,提示如下:

Added rdd_xx_x on disk on ...
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缓存数据后可以在Storage上看到缓存的数据

3.一些参数

spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
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该参数默认为10M,在进行join等聚合操作时，将小于该值的表broadcast到每台worker，消除了大量的shuffle操作。

spark.rdd.compress true
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将rdd存入mem或disk前再进行一次压缩，效果显著，我使用cacheTable了一张表，没有开启该参数前总共cache了54G数据,开启这个参数后只34G,可是执行速度并没有收到太大的影响。

spark.sql.shuffle.partitions
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这个参数默认为200，是join等聚合操作的并行度，如果有大量的数据进行操作，造成单个任务比较重,运行时间过长的时候，会报如下的错误:

org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Connection from /192.168.xx.xxx:53450 closed
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这个时候需要提高该值。