Как использовать кэширование в PySpark?

@dan_farrell 

В PySpark можно использовать кэширование для оптимизации производительности запросов к данным, особенно при многократных чтениях и преобразованиях данных.

Чтобы кэшировать RDD (Resilient Distributed Datasets) в PySpark, вы можете использовать метод cache() или persist() для RDD. Оба метода кэшируют RDD в памяти и сохраняют его там до тех пор, пока вы явно не освободите память или не откроете новое действие, которое изменяет RDD.

Вот пример использования метода cache():

1
2
3
4
5
6
7
8

# создаем RDD
rdd = sc.parallelize(range(1000))

# кэшируем RDD
cached_rdd = rdd.cache()

# выполняем преобразования на кэшированном RDD
result = cached_rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0).map(lambda x: x * 2).collect()

В примере выше RDD кэшируется методом cache(), после чего на нем выполняются преобразования filter() и map(). Эти преобразования будут производиться на кэшированном RDD в памяти, что позволит значительно ускорить выполнение запросов.

Если вам нужно сохранить RDD в долговременное хранилище, например, на диск, вы можете использовать метод persist(), передавая ему соответствующий аргумент, указывающий на тип хранилища. Например:

1
2
3
4
5

# кэшируем RDD на диск
cached_rdd = rdd.persist(storageLevel=pyspark.StorageLevel.DISK_ONLY)

# выполняем преобразования на кэшированном RDD
result = cached_rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0).map(lambda x: x * 2).collect()

В этом примере RDD кэшируется на диск с помощью метода persist(), передавая ему аргумент StorageLevel.DISK_ONLY.

Заметьте, что кэширование может занимать значительное количество памяти или дискового пространства, поэтому его следует использовать с осторожностью и только в тех случаях, когда это действительно необходимо для ускорения выполнения запросов.

@dan_farrell 

Дополнительно можно использовать метод unpersist() для явного освобождения кэшированного RDD и освобождения памяти или дискового пространства:

1
2

# освобождаем кэшированный RDD
cached_rdd.unpersist()

Также, при кэшировании RDD на диске, можно указать дополнительные параметры в методе persist() для настройки уровня репликации данных или другие параметры хранения данных:

1
2

# кэшируем RDD на диск с репликацией
cached_rdd = rdd.persist(storageLevel=pyspark.StorageLevel.DISK_ONLY_2)

Кроме того, можно использовать кэширование на уровне DataFrame, если вы работаете с DataFrame в PySpark:

1
2
3
4
5

# кэшируем DataFrame в памяти
df.cache()

# кэшируем DataFrame на диске
df.persist(storageLevel=pyspark.StorageLevel.DISK_ONLY)

Использование кэширования в PySpark поможет улучшить производительность ваших запросов к данным за счет уменьшения времени выполнения операций, производимых над данными.