弹性式数据集RDDs
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罗祥
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3729e8a4b4
@ -23,15 +23,15 @@
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## 一、RDD简介
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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。RDD可以由外部数据集或其他RDD转换而来。其具备高度的容错性，允许开发人员在大型集群上执行基于内存的并行计算。它具有以下特性：
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`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：
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+ 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，则采用程序所分配到的CPU的核心数；
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+ 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；
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+ RDD拥有一个用于计算分区的函数compute；
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+ 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；
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+ 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)；
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+ 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。
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RDD[T]抽象类的部分相关代码如下：
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`RDD[T]`抽象类的部分相关代码如下：
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```scala
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// 由子类实现以计算给定分区
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@ -89,7 +89,7 @@ val dataRDD = sc.parallelize(data,2)
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### 2.2 引用外部存储系统中的数据集
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引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或支持Hadoop InputFormat的任何数据源。
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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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```scala
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val fileRDD = sc.textFile("/usr/file/emp.txt")
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@ -97,22 +97,20 @@ val fileRDD = sc.textFile("/usr/file/emp.txt")
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fileRDD.take(1)
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```
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使用外部存储系统有以下三点需要注意：
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使用外部存储系统时需要注意以下两点：
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+ 支持本地文件系统，也支持HDFS，s3a等文件系统；
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+ 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；
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+ 如果Spark是以集群的方式运行，且需要从本地文件系统读取数据，则该文件必须在所有节点机器上都存在，且路径相同；
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+ 文件格式支持目录，压缩文件，文件路径支持通配符。
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+ 支持目录路径，支持压缩文件，支持使用通配符。
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### 2.3 textFile & wholeTextFiles
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两者都可以用来读取外部文件，但是返回格式是不同的：
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+ 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；
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+ 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；
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+ **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；
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+ **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；
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+ 两者都提供第二个参数来控制最小分区数；
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+ 默认情况下，Spark为文件的每个块创建一个分区（HDFS中默认为128MB）。
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+ 从HDFS上读取文件时，Spark会为每个块创建一个分区。
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```scala
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def textFile(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {...}
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@ -123,7 +121,7 @@ def wholeTextFiles(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[
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## 三、操作RDD
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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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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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```scala
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val list = List(1, 2, 3)
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@ -138,28 +136,28 @@ sc.parallelize(list).map(_ * 10).foreach(println)
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### 4.1 缓存级别
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Spark速度非常快的一个原因是RDD支持缓存。当缓存一个RDD到内存中后，如果之后的操作使用到了该数据集，则从缓存获取。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。
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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。
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Spark支持多种缓存级别，见下表：
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| Storage Level（存储级别） | Meaning（含义） |
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| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| 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。 |
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| 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。 |
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| MEMORY_ONLY_SER<br/>(仅支持 Java and Scala) | 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。 |
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| MEMORY_AND_DISK_SER<br/>(仅支持 Java and Scala) | 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。 |
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| DISK_ONLY | 只在磁盘上缓存RDD |
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| MEMORY_ONLY_2, <br/>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两个节点上建立副本。 |
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| 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。 |
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| Storage Level<br/>（存储级别） | Meaning（含义） |
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| ------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| `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。 |
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| `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。 |
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| `MEMORY_ONLY_SER`<br/>(仅支持 Java and Scala) | 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。 |
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| `MEMORY_AND_DISK_SER`<br/>(仅支持 Java and Scala) | 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。 |
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| `DISK_ONLY` | 只在磁盘上缓存RDD |
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| `MEMORY_ONLY_2`, <br/>`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。 |
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| `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。 |
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> 启动堆外内存需要配置两个参数：
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>
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> + spark.memory.offHeap.enabled ：是否开启堆外内存，默认值为false,需要设置为true;
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> + 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。
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> + **spark.memory.offHeap.enabled** ：是否开启堆外内存，默认值为false，需要设置为true；
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> + **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。
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### 4.2 使用缓存
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RDD上有两个可选的方法用于缓存数据：`persist`和`cache` ，cache内部调用的也是persist，其等价于`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。
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缓存数据的方法有两个：`persist`和`cache` 。`cache`内部调用的也是`persist`，其等价于`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。
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```scala
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// 所有存储级别均定义在StorageLevel对象中
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@ -177,7 +175,7 @@ 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
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### 5.1 shuffle介绍
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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。
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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`。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-reducebykey.png"/> </div>
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@ -185,15 +183,15 @@ Spark中，一个任务对应一个分区，通常不会跨分区操作数据。
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### 5.2 Shuffle的影响
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Shuffle是一项昂贵的操作，因为它通常会跨节点操作数据，这必然会涉及磁盘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，因为它们使用内存中的数据结构来组织数据并传输。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`参数指定这些文件临时存储目录。
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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`参数指定这些临时文件的存储目录。
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### 5.3 导致Shuffle的操作
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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：
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+ 涉及到重新分区操作： 如`repartition` 和 `coalesce`;
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+ 所有涉及到ByKey的操作（counting除外）：如`groupByKey`和`reduceByKey`;
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+ 联结操作：如`cogroup`和`join`。
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+ **涉及到重新分区操作**： 如`repartition` 和 `coalesce`；
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+ **所有涉及到ByKey的操作**：如`groupByKey`和`reduceByKey`，但`countByKey`除外；
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+ **联结操作**：如`cogroup`和`join`。
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@ -201,10 +199,10 @@ Shuffle是一项昂贵的操作，因为它通常会跨节点操作数据，这
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RDD和它的父RDD(s)之间的依赖关系分为两种不同的类型：
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- 窄依赖(narrow dependency)：父RDDs的一个分区最多被子RDDs一个分区所依赖；
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- 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。
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- **窄依赖(narrow dependency)**：父RDDs的一个分区最多被子RDDs一个分区所依赖；
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- **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。
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如下图：每一个方框表示一个 RDD，带有颜色的矩形表示分区
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如下图，每一个方框表示一个RDD，带有颜色的矩形表示分区：
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-窄依赖和宽依赖.png"/> </div>
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@ -212,16 +210,14 @@ RDD和它的父RDD(s)之间的依赖关系分为两种不同的类型：
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区分这两种依赖是非常有用的：
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+ 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；而宽依赖则需要首先计算好所有父分区的数据，然后在节点之间进行Shuffle，这与MapReduce类似。
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+ 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Shuffle。
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+ 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。
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+ 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。
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## 六、DAG的生成
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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。
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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)：
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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)：
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+ 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；
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+ 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。
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