我们上篇文章中讲了，RDD的持久化是spark优化中必须掌握的，并且，在内存不足的情况下，我们可以将持久化类型选择为MEMORY_ONLY_SER，减少内存的占用，持久化更多的partition，并且不同的序列化方法也会影响序列化性能。
下面，我们就来测试下，持久化级别和序列化方法的选择对RDD持久化大小的影响。
我选择了一个170.9MB的日志文件，传到了百度网盘
提取码：ffae
测试环境是windows,
IDEA参数配置

MEMORY_ONLY

代码为

case class CleanedLog(cdn:String,region:String,level:String,date:String,ip:String, domain:String, url:String, traffic:String)

  object KyroTest {
    def main(args: Array[String]) {

      val inputPath=new Path(args(0))
      val outputPath=new Path(args(1))

      val fsConf=new Configuration()
      val fs= FileSystem.get(fsConf)

      if (fs.exists(outputPath)) {
        fs.delete(outputPath,true)
        val path=args(1).toString

        println(s"已删除已存在的路径$path")
      }

      val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KyroTest")
      //conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      //conf.set("spark.kryo.registrationRequired", "true")
      val sc = new SparkContext(conf)

      val logs = sc.textFile(args(0))
      //logs.filter(_.split("\t").length==8).take(10).foreach(println(_))
      val logsCache=logsCahe(logs)
      //序列化的方式将rdd存到内存
      saveAtLocal(logsCache,args(1))
      Thread.sleep(100000)
    }
    def logsCahe(logs:RDD[String]): RDD[CleanedLog] ={
      logs.filter(_.split("\t").length==8).map(x=>{
        val fields=x.split("\t")

        CleanedLog(fields(0),fields(1),fields(2),fields(3),fields(4),fields(5),fields(6),fields(7))
      }).cache()
    }
    def saveAtLocal(logsCache: RDD[CleanedLog], outputPath: String) = {
      logsCache.map(x=>{

        x.cdn+"\t"+x.region+"\t"+x.level+"\t"+x.date+"\t"+x.ip+"\t"+x.domain+"\t"+x.url+"\t"+x.traffic

      }).repartition(1).saveAsTextFile(outputPath)
    }
  }

代码逻辑就是输入是什么内容，输就是什么内容，在中间我将输入的文本RDD进行了memory_only持久化，我们就看这个持久化内存占多少

显然，input size大小是170.9 MB，但是持久化之后是908.5 MB，显然占据内存空间增大了好几倍，如果在生产上，内存资源不足的情况下，这种方式显然缓存不了不少partition
时间耗费14s

MEMORY_ONLY_SER 未使用kryo序列化

def logsCahe(logs:RDD[String]): RDD[CleanedLog] ={
      logs.filter(_.split("\t").length==8).map(x=>{
        val fields=x.split("\t")

        CleanedLog(fields(0),fields(1),fields(2),fields(3),fields(4),fields(5),fields(6),fields(7))
      }).persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

代码仅更改了persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)


显然，input size大小是170.9 MB，但是持久化之后是有204.9MB，所以序列化对于节约内存空间是很有帮助的。

时间耗费11s

MEMORY_ONLY_SER 使用kryo序列化未注册

 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KyroTest")
      conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

与上一代码相比，为SparkConf设置了开启kryo序列化，不是默认的java序列化了，但是没有进行具体的类注册！


显然，input size大小是170.9 MB，但是持久化之后是有230.8MB，使用未注册的kryo序列化竟然比使用java序列化还臃肿！原因是:每一个对象实例的序列化结果都会包含一份完整的类名，造成了大量的空间浪费！

时间是9s，比java序列化快了一些。

MEMORY_ONLY_SER 使用kryo序列化并注册

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KyroTest")
      conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      conf.registerKryoClasses(Array(classOf[CleanedLog], classOf[String]))

添加了String类和自定义样例类的kryo注册


显然，input size大小是170.9 MB，使用注册的kryo序列化之后，只有175.7MB，时间也才9秒，很舒服！

所以在目前为止，使用kryo序列化并注册是性能最好得了！！！

如果CPU还是那么悠闲的话，我们还有另外一个进一步优化点！

注册kryo序列化并开启RDD压缩

注意:RDD压缩只能存在于序列化的情况下

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KyroTest")
      conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      conf.registerKryoClasses(Array(classOf[CleanedLog], classOf[String]))
      conf.set("spark.rdd.compress","true")

持久化的大小仅有45.6MB！！！

spark.rdd.compress

这个参数决定了RDD Cache的过程中，RDD数据在序列化之后是否进一步进行压缩再储存到内存或磁盘上。当然是为了进一步减小Cache数据的尺寸，对于Cache在磁盘上而言，绝对大小大概没有太大关系，主要是考虑Disk的IO带宽。而对于Cache在内存中，那主要就是考虑尺寸的影响，是否能够Cache更多的数据，是否能减小Cache数据对GC造成的压力等。

这两者，前者通常不会是主要问题，尤其是在RDD Cache本身的目的就是追求速度，减少重算步骤，用IO换CPU的情况下。而后者，GC问题当然是需要考量的，数据量小，占用空间少，GC的问题大概会减轻，但是是否真的需要走到RDD Cache压缩这一步，或许用其它方式来解决可能更加有效。

所以这个值默认是关闭的，但是如果在磁盘IO的确成为问题或者GC问题真的没有其它更好的解决办法的时候，可以考虑启用RDD压缩。

原文地址：https://blog.51cto.com/14309075/2397012