spark dataframe, rdd unpersist的坑

最新推荐文章于 2024-09-19 23:59:13 发布
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本文讨论了Spark 2.1.0版本中DataFrame缓存机制的一个问题：当一个DataFrame被取消缓存时，与其有关联的其他DataFrame也会被一并取消缓存，导致性能下降。该问题在Spark 2.4.0版本中得到了修复。文中还提供了解决方案，包括使用SparkContext来清除所有持久化的RDD。

目前使用的Spark 2.1.0有一个很坑爹的问题，如果persist一个df1后unpersist 与df1相关的df0，那么df1也会被unpersist掉，导致后续用到df1的地方又需要重新算df1，降低性能。这个问题直到Spark2.4.0才解决。问题复现如下：


 

 

 

但是rdd的persist不会因为linage的rdd被unpersist后而消失

 

 

df.sqlContext.clearCache可以清空所有df的persist，但是清不掉rdd直接persist的。

 

而

def unpersistUnuse( sc: SparkContext) = {
val persistRdds = sc.getPersistentRDDs
persistRdds.foreach(x => x._2.unpersist() )
}

则可清除掉所有df，rdd的缓存

 

即使吧df转为rdd persist下来也是没用的，用到df时还是会重复计算


 

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