spark记录（1）spark Core之RDD

 

部分摘自：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html

Spark运行模式

• Local

多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。

• Standalone

Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。

• Yarn

Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。

• Mesos

资源调度框架。

¬  要基于Yarn来进行资源调度，必须实现AppalicationMaster接口，Spark实现了这个接口，所以可以基于Yarn。

1.概念

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

2.RDD的五大特性：

https://blog.csdn.net/zym1117/article/details/79532458

2.1RDD是由一系列的partition组成的

　　RDD是一个由多个partition（某个节点里的某一片连续的数据）组成的的list；将数据加载为RDD时，一般会遵循数据的本地性（一般一个hdfs里的block会加载为一个partition）。

2.2函数是作用在每一个partition（split）上的

　　一个函数计算每一个分片，RDD的每个partition上面都会有function，也就是函数应用，其作用是实现RDD之间partition的转换。

2.3RDD之间有一系列的依赖关系

　　RDD会记录它的依赖 ，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。为了容错（重算，cache，checkpoint），也就是说在内存中的RDD操作时出错或丢失会进行重算。

2.4分区器是作用在K,V格式的RDD上

　　可选项，如果RDD里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的Partitioner进行重新分区，例如这里自定义的Partitioner是基于key进行分区，那则会将不同RDD里面的相同key的数据放到同一个partition里面

2.5RDD提供一系列最佳的计算位置

　　最优的位置去计算，也就是数据的本地性

3.RDD理解图:

注意：

¬  textFile方法底层封装的是读取MR读取文件的方式，读取文件之前先split，默认split大小是一个block大小。

¬  RDD不存储数据

¬  什么是K,V格式的RDD?

• 如果RDD里面存储的数据都是二元组对象，那么这个RDD我们就叫做K,V格式的RDD。

¬  哪里体现RDD的弹性（容错）？

• partition数量，大小没有限制，体现了RDD的弹性。
• RDD之间依赖关系，可以基于上一个RDD重新计算出RDD。

¬  哪里体现RDD的分布式？

• RDD是由Partition组成，partition是分布在不同节点上的。

¬  RDD提供计算最佳位置，体现了数据本地化。体现了大数据中“计算移动数据不移动”的理念。

3.1WordCount粗图解RDD

其中hello.txt

4.RDD的创建方式

4.1通过读取文件生成的

 由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等

注：通过spark-shell进行编程，系统已经预先定义出sparkcontex,名为sc

4.2　通过并行化的方式创建RDD

由一个已经存在的Scala集合创建。

scala> val array = Array(1,2,3,4)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

scala> val rdd = sc.parallelize(array)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:29

4.3其他方式

读取数据库等等其他的操作。也可以生成RDD。

RDD可以通过其他的RDD转换而来的。

5.RDD编程API

Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action

关于常用算子该文章有详细介绍：https://blog.csdn.net/fortuna_i/article/details/81170565

5.1　Transformation

主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。

常用的Transformation

转换	含义
map(func)	返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
filter(func)	返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）
mapPartitions(func)	类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]
mapPartitionsWithIndex(func)	类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U]
sample(withReplacement, fraction, seed)	根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子
union(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
intersection(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
distinct([numTasks]))	对源RDD进行去重后返回一个新的RDD
groupByKey([numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])	先按分区聚合 再总的聚合   每次要跟初始值交流 例如：aggregateByKey(0)(_+_,_+_) 对k/y的RDD进行操作
sortByKey([ascending], [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
sortBy(func,[ascending], [numTasks])	与sortByKey类似，但是更灵活 第一个参数是根据什么排序  第二个是怎么排序 false倒序   第三个排序后分区数  默认与原RDD一样
join(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD  相当于内连接（求交集）
cogroup(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD
cartesian(otherDataset)	两个RDD的笛卡尔积  的成很多个K/V
pipe(command, [envVars])	调用外部程序
coalesce(numPartitions)	重新分区 第一个参数是要分多少区，第二个参数是否shuffle 默认false  少分区变多分区 true   多分区变少分区 false
repartition(numPartitions)	重新分区 必须shuffle  参数是要分多少区  少变多
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)	重新分区+排序  比先分区再排序效率高  对K/V的RDD进行操作
foldByKey(zeroValue)(seqOp)	该函数用于K/V做折叠，合并处理 ，与aggregate类似   第一个括号的参数应用于每个V值  第二括号函数是聚合例如：_+_
combineByKey	合并相同的key的值 rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n)
partitionBy（partitioner）	对RDD进行分区  partitioner是分区器 例如new HashPartition(2
cache	RDD缓存，可以避免重复计算从而减少时间，区别：cache内部调用了persist算子，cache默认就一个缓存级别MEMORY-ONLY ，而persist则可以选择缓存级别
persist
Subtract（rdd）	返回前rdd元素不在后rdd的rdd
leftOuterJoin	leftOuterJoin类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以前面的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。
rightOuterJoin	rightOuterJoin类似于SQL中的有外关联right outer join，返回结果以参数中的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可
subtractByKey	substractByKey和基本转换操作中的subtract类似只不过这里是针对K的，返回在主RDD中出现，并且不在otherRDD中出现的元素

5.2　Action

触发代码的运行，我们一段spark代码里面至少需要有一个action操作。

常用的Action:

动作	含义
reduce(func)	通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是课交换且可并联的
collect()	在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()	返回RDD的元素个数
first()	返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）
take(n)	返回一个由数据集的前n个元素组成的数组
takeSample(withReplacement,num, [seed])	返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子
takeOrdered(n, [ordering])
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本
saveAsSequenceFile(path)	将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。
saveAsObjectFile(path)
countByKey()	针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。
aggregate	先对分区进行操作，在总体操作
reduceByKeyLocally
lookup
top
fold
foreachPartition

6.RDD的宽依赖和窄依赖

6.1　RDD依赖关系的本质内幕

由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系。

从图中可知：

窄依赖：是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter、union等操作都会产生窄依赖；（独生子女）

宽依赖：是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖；（超生）

需要特别说明的是对join操作有两种情况：

（1）图中左半部分join：如果两个RDD在进行join操作时，一个RDD的partition仅仅和另一个RDD中已知个数的Partition进行join，那么这种类型的join操作就是窄依赖，例如图1中左半部分的join操作(join with inputs co-partitioned)；

（2）图中右半部分join：其它情况的join操作就是宽依赖,例如图1中右半部分的join操作(join with inputs not co-partitioned)，由于是需要父RDD的所有partition进行join的转换，这就涉及到了shuffle，因此这种类型的join操作也是宽依赖。

总结：

在这里我们是从父RDD的partition被使用的个数来定义窄依赖和宽依赖，因此可以用一句话概括下：如果父RDD的一个Partition被子RDD的一个Partition所使用就是窄依赖，否则的话就是宽依赖。因为是确定的partition数量的依赖关系，所以RDD之间的依赖关系就是窄依赖；由此我们可以得出一个推论：即窄依赖不仅包含一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖。

一对固定个数的窄依赖的理解：即子RDD的partition对父RDD依赖的Partition的数量不会随着RDD数据规模的改变而改变；换句话说，无论是有100T的数据量还是1P的数据量，在窄依赖中，子RDD所依赖的父RDD的partition的个数是确定的，而宽依赖是shuffle级别的，数据量越大，那么子RDD所依赖的父RDD的个数就越多，从而子RDD所依赖的父RDD的partition的个数也会变得越来越多。

6.2　依赖关系下的数据流视图

在spark中，会根据RDD之间的依赖关系将DAG图（有向无环图）划分为不同的阶段，对于窄依赖，由于partition依赖关系的确定性，partition的转换处理就可以在同一个线程里完成，窄依赖就被spark划分到同一个stage中，而对于宽依赖，只能等父RDD shuffle处理完成后，下一个stage才能开始接下来的计算。

因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。因此在图2中RDD C,RDD D,RDD E,RDDF被构建在一个stage中,RDD A被构建在一个单独的Stage中,而RDD B和RDD G又被构建在同一个stage中。

在spark中，Task的类型分为2种：ShuffleMapTask和ResultTask；

简单来说，DAG的最后一个阶段会为每个结果的partition生成一个ResultTask，即每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的！而其余所有阶段都会生成ShuffleMapTask；之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中；也就是说上图中的stage1和stage2相当于mapreduce中的Mapper,而ResultTask所代表的stage3就相当于mapreduce中的reducer。

在之前动手操作了一个wordcount程序，因此可知，Hadoop中MapReduce操作中的Mapper和Reducer在spark中的基本等量算子是map和reduceByKey;不过区别在于：Hadoop中的MapReduce天生就是排序的；而reduceByKey只是根据Key进行reduce，但spark除了这两个算子还有其他的算子；因此从这个意义上来说，Spark比Hadoop的计算算子更为丰富。