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Spark弹性式数据集RDDs

云计算 hadoop rdd spark 2019/07/10

本文于1692天之前发表，文中内容可能已经过时。

一、RDD简介

RDD全称为Resilient Distributed Datasets，是Spark最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他RDD转换而来，它具有以下特性：

  • 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；
  • RDD拥有一个用于计算分区的函数compute；
  • 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；
  • 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)；
  • 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。

RDD[T]抽象类的部分相关代码如下：

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// 由子类实现以计算给定分区
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

// 获取所有分区
protected def getPartitions: Array[Partition]

// 获取所有依赖关系
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps

// 获取优先位置列表
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil

// 分区器 由子类重写以指定它们的分区方式
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None

二、创建RDD

RDD有两种创建方式，分别介绍如下：

2.1 由现有集合创建

这里使用spark-shell进行测试，启动命令如下：

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spark-shell --master local[4]

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：

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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：

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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)

执行结果如下：

2.2 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。

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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。

2.3 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。
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def textFile(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {...}
def wholeTextFiles(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(String, String)]={..}

三、操作RDD

RDD支持两种类型的操作：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。

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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

四、缓存RDD

4.1 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RDD
MEMORY_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。

4.2 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：

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// 所有存储级别均定义在StorageLevel对象中
fileRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
fileRDD.cache()

4.3 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。

五、理解shuffle

5.1 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。

5.2 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。

5.3 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。

五、宽依赖和窄依赖

RDD和它的父RDD(s)之间的依赖关系分为两种不同的类型：

  • 窄依赖(narrow dependency)：父RDDs的一个分区最多被子RDDs一个分区所依赖；
  • 宽依赖(wide dependency)：父RDDs的一个分区可以被子RDDs的多个子分区所依赖。

如下图，每一个方框表示一个RDD，带有颜色的矩形表示分区：

区分这两种依赖是非常有用的：

  • 首先，窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）对父分区数据进行计算，例如先执行map操作，然后执行filter操作。而宽依赖则需要计算好所有父分区的数据，然后再在节点之间进行Shuffle，这与MapReduce类似。
  • 窄依赖能够更有效地进行数据恢复，因为只需重新对丢失分区的父分区进行计算，且不同节点之间可以并行计算；而对于宽依赖而言，如果数据丢失，则需要对所有父分区数据进行计算并再次Shuffle。

六、DAG的生成

RDD(s)及其之间的依赖关系组成了DAG(有向无环图)，DAG定义了这些RDD(s)之间的Lineage(血统)关系，通过血统关系，如果一个RDD的部分或者全部计算结果丢失了，也可以重新进行计算。那么Spark是如何根据DAG来生成计算任务呢？主要是根据依赖关系的不同将DAG划分为不同的计算阶段(Stage)：

  • 对于窄依赖，由于分区的依赖关系是确定的，其转换操作可以在同一个线程执行，所以可以划分到同一个执行阶段；
  • 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，只能在父RDD(s)被Shuffle处理完成后，才能开始接下来的计算，因此遇到宽依赖就需要重新划分阶段。

参考资料

  1. 张安站 . Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与实现原理[M] . 机械工业出版社 . 2015-09-01
  2. RDD Programming Guide
  3. RDD：基于内存的集群计算容错抽象
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