Spark的數(shù)據(jù)本地性有哪幾種?

　　Spark的數(shù)據(jù)本地性指的是數(shù)據(jù)與計算任務(wù)的位置關(guān)系。Spark的數(shù)據(jù)本地性有下面幾種：

　　1.PROCESS_LOCAL(進(jìn)程本地性)：

　　數(shù)據(jù)的位置與計算任務(wù)在同一個JVM進(jìn)程中。這是最好的數(shù)據(jù)本地性級別，因為它避免了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拈_銷。

　　2.NODE_LOCAL(節(jié)點(diǎn)本地性)：

　　數(shù)據(jù)的位置與計算任務(wù)在同一個節(jié)點(diǎn)上，但可能不在同一個JVM進(jìn)程中。雖然這比PROCESS_LOCAL稍差，因為數(shù)據(jù)需要在同一節(jié)點(diǎn)內(nèi)的不同進(jìn)程之間傳輸，但它仍然避免了跨節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拈_銷。

　　3.NO_PREF(無偏好)：

　　對數(shù)據(jù)的位置沒有任何偏好，Spark調(diào)度器可以在任何地方調(diào)度計算任務(wù)。這是最差的數(shù)據(jù)本地性級別，因為數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，從而增加開銷。

　　4.RACK_LOCAL(機(jī)架本地性)：

　　數(shù)據(jù)的位置與計算任務(wù)在同一個機(jī)架內(nèi)，但可能在不同的節(jié)點(diǎn)上。這比NODE_LOCAL稍差，因為數(shù)據(jù)需要在同一機(jī)架內(nèi)的不同節(jié)點(diǎn)之間傳輸。

　　5.ANY(任意)：

　　對數(shù)據(jù)的位置沒有任何限制，Spark調(diào)度器可以在任何地方調(diào)度計算任務(wù)。這比RACK_LOCAL稍差，因為數(shù)據(jù)可能在廣泛的網(wǎng)絡(luò)中傳輸。

　　通常情況下，Spark會盡量利用好的數(shù)據(jù)本地性來減少網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷，從而提高性能。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)本地性達(dá)不到要求時，Spark也會根據(jù)實(shí)際情況選擇次優(yōu)的策略。