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Spark core 弹性式数据集RDD
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目录 一.RDD简介 二.RDD的特性： 三.执行原理： 1.启动Yarn集群环境： 2.Spark通过申请资源创建调度节点和计算节点： 3.Spark框架根据需求将计算逻辑根据分区划分不同的任务： 4.调度节点将任务根据计算节点状态发送到对应的计算节点进行计算： 四.创建RDD 4.1 由现有集合创建： 4.2 引用外部存储系统中的数据集： 4.3 textFile & wholeTextFiles 五.操作RDD 并行度和分区 六.缓存RDD 6.1 缓存级别 6.2 使用缓存 6.3 移除缓存 七.理解shuffle： 7.1 shuffle介绍： 7.2 shuffle的影响： 7.3 导致Shuffle的操作 一.RDD简介RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据 处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 弹性 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；计算的弹性：计算出错重试机制；分片的弹性：可根据需要重新分片。分布式：数据存储在大数据集群不同节点上 ➢ 数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据 数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现 不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在 新的 RDD 里面封装计算逻辑 可分区、并行计算 二.RDD的特性： 分区列表：一个 RDD 由一个或者多个分区（Partitions）组成。对于 RDD 来说，每个分区会被一个计算任务所处理，用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数，如果没有指定，则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数；分区计算函数：RDD 拥有一个用于计算分区的函数 compute；依赖关系：RDD 会保存彼此间的依赖关系，RDD 的每次转换都会生成一个新的依赖关系，这种 RDD 之间的依赖关系就像流水线一样。在部分分区数据丢失后，可以通过这种依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算；窄依赖和宽依赖 由于RDD存在父子依赖关系，在RDD间进行转换的分区对应关系也不同，分为两种类型：窄依赖和宽依赖 窄依赖：父RDD的一个分区，在RDD转换过程中，最多被一个子RDD的分区使用。 宽依赖：父RDD的一个分区，在RDD转换过程中，会被多个子RDD的分区使用。 分区器：Key-Value 型的 RDD 还拥有 Partitioner(分区器)，用于决定数据被存储在哪个分区中，目前 Spark 中支持 HashPartitioner(按照哈希分区) 和 RangeParationer(按照范围进行分区)；首选位置：一个优先位置列表 (可选)，用于存储每个分区的优先位置 (prefered location)。对于一个 HDFS 文件来说，这个列表保存的就是每个分区所在的块的位置，按照“移动数据不如移动计算“的理念，Spark 在进行任务调度的时候，会尽可能的将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。 三.执行原理：从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。 执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。 Spark 框架在执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的计算任务。然后将任务发到已经分配资源的计算节点上, 按照指定的计算模型进行数据计算。最后得到计算结果。 RDD 是 Spark 框架中用于数据处理的核心模型，接下来我们看看，在 Yarn 环境中，RDD 的工作原理: 1.启动Yarn集群环境：
上面可以看出RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给 Executor 节点执行计算。 四.创建RDDRDD有两种创建方式： 4.1 由现有集合创建：启动Spark-shell后，程序会自动创建应用上下文，相当于执行了下面的 Scala 语句： val conf = new SparkConf().setAppName("Spark shell").setMaster("local[4]") val sc = new SparkContext(conf)由现有集合创建 RDD，你可以在创建时指定其分区个数，如果没有指定，则采用程序所分配到的 CPU 的核心数： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) // 由现有集合创建 RDD,默认分区数为程序所分配到的 CPU 的核心数 val dataRDD = sc.parallelize(data) // 查看分区数 dataRDD.getNumPartitions // 明确指定分区数 val dataRDD = sc.parallelize(data,2) 4.2 引用外部存储系统中的数据集：引用外部存储系统中的数据集，例如本地文件系统，HDFS，HBase 或支持 Hadoop InputFormat 的任何数据源。 val fileRDD = sc.textFile("/usr/file/emp.txt") // 获取第一行文本 fileRDD.take(1)使用外部存储系统时需要注意以下两点： 如果在集群环境下从本地文件系统读取数据，则要求该文件必须在集群中所有机器上都存在，且路径相同；支持目录路径，支持压缩文件，支持使用通配符。 4.3 textFile & wholeTextFiles两者都可以用来读取外部文件，但是返回格式是不同的： textFile：其返回格式是 RDD[String] ，返回的是就是文件内容，RDD 中每一个元素对应一行数据；wholeTextFiles：其返回格式是 RDD[(String, String)]，元组中第一个参数是文件路径，第二个参数是文件内容；两者都提供第二个参数来控制最小分区数；从 HDFS 上读取文件时，Spark 会为每个块创建一个分区。 def textFile(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {...} def wholeTextFiles(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(String, String)]={..} 五.操作RDDRDD 支持两种类型的操作lazy算子和no-lazy算子：transformations（转换，从现有数据集创建新数据集）和 actions（在数据集上运行计算后将值返回到驱动程序）。RDD 中的所有转换操作都是惰性的，它们只是记住这些转换操作，但不会立即执行，只有遇到 action 操作后才会真正的进行计算，这类似于函数式编程中的惰性求值。 val list = List(1, 2, 3) // map 是一个 transformations 操作，而 foreach 是一个 actions 操作 sc.parallelize(list).map(_ * 10).foreach(println) // 输出： 10 20 30 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量，并不是指的切分任务的数量，不要混淆了。 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark") val sparkContext = new SparkContext(sparkConf) val dataRDD: RDD[Int] = sparkContext.makeRDD( List(1,2,3,4), 4) val fileRDD: RDD[String] = sparkContext.textFile( "input", 2) fileRDD.collect().foreach(println) sparkContext.stop()读取内存数据时，数据可以按照并行度的设定进行数据的分区操作，数据分区规则的 def positions(length: Long, numSlices: Int): Iterator[(Int, Int)] = { (0 until numSlices).iterator.map { i => val start = ((i * length) / numSlices).toInt val end = (((i + 1) * length) / numSlices).toInt (start, end) }读取文件数据时，数据是按照 Hadoop 文件读取的规则进行切片分区，而切片规则和数 据读取的规则有些差异，具体 Spark 核心源码如下 public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { long totalSize = 0; // compute total size for (FileStatus file: files) { // check we have valid files if (file.isDirectory()) { throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath()); } totalSize += file.getLen(); } long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits); long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input. FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize); ... for (FileStatus file: files) { ... if (isSplitable(fs, path)) { long blockSize = file.getBlockSize(); long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize); ... } protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize, long blockSize) { return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize)); } 六.缓存RDD 6.1 缓存级别Spark 速度非常快的一个原因是 RDD 支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于 RDD 之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。 Spark 支持多种缓存级别 ： Storage Level （存储级别）Meaning（含义）MEMORY_ONLY默认的缓存级别，将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，则部分分区数据将不再缓存。MEMORY_AND_DISK将 RDD 以反序列化的 Java 对象的形式存储 JVM 中。如果内存空间不够，将未缓存的分区数据存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取。MEMORY_ONLY_SER将 RDD 以序列化的 Java 对象的形式进行存储（每个分区为一个 byte 数组）。这种方式比反序列化对象节省存储空间，但在读取时会增加 CPU 的计算负担。仅支持 Java 和 Scala 。MEMORY_AND_DISK_SER类似于 MEMORY_ONLY_SER，但是溢出的分区数据会存储到磁盘，而不是在用到它们时重新计算。仅支持 Java 和 Scala。DISK_ONLY只在磁盘上缓存 RDDMEMORY_ONLY_2,MEMORY_AND_DISK_2, etc与上面的对应级别功能相同，但是会为每个分区在集群中的两个节点上建立副本。OFF_HEAP与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但将数据存储在堆外内存中。这需要启用堆外内存。启动堆外内存需要配置两个参数： spark.memory.offHeap.enabled ：是否开启堆外内存，默认值为 false，需要设置为 true；spark.memory.offHeap.size : 堆外内存空间的大小，默认值为 0，需要设置为正值。 6.2 使用缓存缓存数据的方法有两个：persist和cache。cache内部调用的也是persist，它是persist的特殊化形式，等价于persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)。示例如下： // 所有存储级别均定义在 StorageLevel 对象中 fileRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) fileRDD.cache() 6.3 移除缓存Spark 会自动监视每个节点上的缓存使用情况，并按照最近最少使用（LRU）的规则删除旧数据分区。当然，你也可以使用RDD.unpersist()方法进行手动删除。 七.理解shuffle： 7.1 shuffle介绍：在 Spark 中，一个任务对应一个分区，通常不会跨分区操作数据。但如果遇到reduceByKey等操作，Spark 必须从所有分区读取数据，并查找所有键的所有值，然后汇总在一起以计算每个键的最终结果 ，这称为 Shuffle。 Spark Shuffle是发生在宽依赖情况下，上游stage和下游stage传递数据的一种机制。 Shuffle将数据重新组织，使其在上游和下游task之间进行传递和计算。 父类RDD中同一分区的我数据会按照算子要求重新进入RDD的不同分区中 他产生的中间结果会写入磁盘 由于子RDD拉取数据，默认情况下huffle不会改变分区数量。
细讲一下： shuffle写入阶段的数据操作需要分区，聚合和排序三个功能。 Shuffle写入的总体设计框架：map（）输出->数据聚合（combine）->排序（sort）->分区 第一种：不需要聚合和排序
第二种，不需要聚合但是需要排序 第三种，需要聚合，需要或者不需要排序
Shuffle Write框架需要执行的3个步骤是“数据聚合→排序→分区”。 如果应用中的数据操作不需要聚合，也不需要排序，而且分区个数很少，那么可以采用直 接输出模式，即BypassMergeSortShuffleWriter。 为了克服BypassMergeSortShuffleWriter打开文件过多、buffer分配过多的缺点，也为了支持需要按Key进行排序的操作，Spark提供了SortShuffleWriter，使用基于Array排序的方法，以 分区id或分区id+Key进行排序，只输出单一的分区文件即可。 最后，为了支持map()端combine操作，Spark提供了基于Map的SortShuffleWriter，将Array替换为类似HashMap的操作来支持聚合操作，在聚合后根据partitionId或分区id+Key对record进行排序，并输出分区文件。因为SortShuffleWriter按分区id进行了排序，所以被称为sort-based Shuffle Write。 7.2 shuffle的影响：Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它通常会跨节点操作数据，这会涉及磁盘 I/O，网络 I/O，和数据序列化。某些 Shuffle 操作还会消耗大量的堆内存，因为它们使用堆内存来临时存储需要网络传输的数据。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件，从 Spark 1.3 开始，这些文件将被保留，直到相应的 RDD 不再使用并进行垃圾回收，这样做是为了避免在计算时重复创建 Shuffle 文件。如果应用程序长期保留对这些 RDD 的引用，则垃圾回收可能在很长一段时间后才会发生，这意味着长时间运行的 Spark 作业可能会占用大量磁盘空间，通常可以使用 spark.local.dir 参数来指定这些临时文件的存储目录。 7.3 导致Shuffle的操作由于 Shuffle 操作对性能的影响比较大，所以需要特别注意使用，以下操作都会导致 Shuffle： 涉及到重新分区操作： 如 repartition 和 coalesce；所有涉及到 ByKey 的操作：如 groupByKey 和 reduceByKey，但 countByKey 除外；联结操作：如 cogroup 和 join。 |
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