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  • Spark使用总结

    1)spark通常把shuffle操作定义为划分stage的边界,其实stage的边界有两种:ShuffleMapTask和ResultTask。ResultTask就是输出结果,输出结果的称为ResultTask,都为引起stage的划分,比如以下代码:

    rdd.parallize(1 to 10).foreach(println)

    每个stage内部,一定有一个ShuffleMapTask或者是ResultTask,因为这两者是划分stage的依据,是stage之间的边界。一个stage中的所有task最后会以taskSet的形式提交给TaskScheduler去执行,Spark实现了三种不同的TaskScheduler,包括LocalShedulerClusterSchedulerMesosScheduler

    2)actions(动作)会生成一个job,触发job的提交,所以我们从客户端提交的一个作业可能会被划分为多个job。但是,如果一个action后没有其他操作,也就是这个action是最后一个操作的话,这个action就独立为一个stage,而非提交一个job。(参考0

    3)task分为ShuffleMapTask和ResultTask(参考1)。

    4)广播变量应该广播RDD对应的值,也就是广播RDD.collect()而不是RDD本身,可以使用spark-shell测试。(参考2

    5)使用mapPartitions以分区为单位处理RDD时,定义的函数返回值必须是Iterator类型,同样的,mapPartitionsWithIndex,也必须返回Iterator类型。mapPartitions(iter:Iterator[])有一个Iterator类型的参数,使用以下方式使用mapPartitions:

     1 val rdd1=....
     2 val rdd2=rdd1.mapPartitions(processPartitions)//如果我们定义的函数除了Iterator之外,没有别的参数,就可以以这种方式来使用mapPartitions
     3 
     4 val rdd3=rdd1.mapPartitions((x,y)=>processPartitions2(x,y))//其中x是Iterator类型,y是broad
     5 
     6 //定义processPartitions
     7 .mapPartitions只有一个Iterator参数,所以我们自定义的函数也必须包含这个参数
     8 def processPartitions(iter:Iterator[Int]){//假设分区中每个元素类型是Int
     9 ...
    10 
    11 }
    12 
    13 def processPartitions2(iter:Iterator[Int],broad:Array[Double]){//假设分区中每个元素类型是Int
    14 ...
    15 
    16 }

       mapPartitionsIndex的使用与mapPartitions类似,只是mapPartitionsIndex(Idx:Int,iter:Iterator[U])多了一个参数Idx,Idx就是分区的编号。参考3

     6)使用rdd1.zipPartitions(rdd2)(substractTwoPatitionsValue),在iter.hasNext之前,不能使用调用iter变量做任何的操作,这会导致iter变为空,等到使用iter.hasNext时取不到值,错误代码如下:

    def substractTwoPatitionsValue(iter1:Iterator[(Int,Array[Double])],iter2:Iterator[(Int,Array[Double])]): Iterator[(Int,Array[Double])] ={
          val matRows=iter1.length//这里在hasNext之前使用Iter1,可以得到正确值
          println("matRows:"+matRows)//522
        println("iter1 length:"+iter1.length)//第二次使用iter就不能取到值了,结果是0
        //println("iter2 length:"+iter2.length)
        val resMatrixColumns=21025//21025
        val u=Array.ofDim[Double](matRows,resMatrixColumns)
        val keyIndexArray=new Array[Int](matRows)//分区中的key值
        var keyCounter=(-1)
        //var keyIndex=0
        var Value=new Array[Double](resMatrixColumns)
        var cur:(Int,Array[Double])=(0,new Array[Double](resMatrixColumns))
        println("before iter1")
        while(iter1.hasNext){
          keyCounter+=1
          println("in iter1")
          cur=iter1.next()
          keyIndexArray(keyCounter)=cur._1//这里每个分区里的key/value是按照key逆序排列
          Value=cur._2
          for(k<-0 until resMatrixColumns){//right matrix cols
            u(keyCounter)(k)=Value(k)//将顺序读取到的分区里的值,存储到u中
          }
          //println(cur._2(1))
        }
        /************************以上就完成了读取第1个rdd中1个分区的数据的任务*************************************************************/
    
        /************************接下来读取第2个rdd中1个分区的数据,并根据key和第1个rdd中分区值相加************************************************************/
        //var cc:(Int,Array[Double])=(0,new Array[Double](resMatrixColumns))
        var keyIndex=0
        var positionInMatrixu=0
        println("before iter2")
        while(iter2.hasNext){
          println("in iter2")
          cur=iter2.next()
          keyIndex=cur._1
          Value=cur._2
          positionInMatrixu=keyIndexArray.indexOf(keyIndex)//存储数据时,keyIndexArray和u的索引值通过keyCounter一样对应
          for(k<-0 until resMatrixColumns){//right matrix cols
            u(positionInMatrixu)(k)-=Value(k)//完成两个分区值的相加
          }
        }
        val newIter=keyIndexArray.zip(u).iterator //结果是有序的,不像SRdd中key是无序的
        newIter
        /* 使用以上方式产生迭代子
        keyCounter=(-1)
        val newIter=u.map(x=>{
          keyCounter+=1
          //println("keyIndex:"+keyIndex)
          (keyIndexArray(keyCounter),x)}).toIterator
        newIter
        */
      }

    也就是说,在zipPartitions里,各个RDD的迭代子iter1以下面这种形式使用,并且只能使用一次:

    while(iter1.hasNext){
    .....
    }

     7)运行spark作业的时候有时候会出现“Task deserialization Time”过长的问题,如下所示:

    也就是“任务反序列化时间”过长,原因是调用rdd的转换操作时,使用了“外部变量”(driver中的一个数组),解决方法是使用“广播变量”将此“外部变量”进行广播。

    8)同步、异步、阻塞、非阻赛:参考

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lz3018/p/5428250.html
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