从RDD角度来剖析Spark内部原理

旧城等待， 2022-06-06 13:28 188阅读 0赞

**从RDD角度来剖析Spark内部原理**

**1 Spark的核心 — RDD？**

1.1 RDD的5个属性

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1.2 RDD的特性

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1.3 What's RDD？

*  在物理上，RDD对象实质上是一个 元数据结构，存储着 Block、Node等的映射关系，以及其他的元数据信息。
 *  一个RDD就是一组分区，在物理存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存中，当内存不够时可以存储在磁盘上。
 *  如果数据是从HDFS等外部存储作为输入数据源，数据按照HDFS中的数据分布策略进行数据分区，HDFS中的一个Block对应Spark的一个分区。
 *  RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集

1.4 Spark的核心 — RDD

Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得Spark可以容易扩展，比如 Spark Streaming、Spark SQL、Machine Learning、Graph都是在 Spark RDD上面进行的扩展，足以看出RDD的核心地位。

**2 RDD的管理和操作（算子）**

2.1 RDD的管理

*  RDD是一个分布式数据集，即数据分布存储在多台机器上。从上面也可以看到，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上。
 *  在Spark任务运行时，Driver节点的BlockManagerMaster保存Block的元数据，并且管理RDD与Block的关系；Executor会启动一个BlockManagerSlave，管理Block数据并向BlockManagerMaster注册该Block。
 *  当RDD不再需要存储时，BlockManagerMaster将向BlockManagerSlave发送指令删除相应的Block。

2.2 RDD的操作（算子）

RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据，这种操作叫做算子。比如map、flatMap、filter、join、groupBy、reduceByKey等。

RDD算子有四大类：创建算子、Transformation算子、缓存算子、Action算子

*  创建算子：sc.textFile()，sc.makeRdd()，sc.parallelize()
 *  Transformation: 对value类型RDD进行转换的算子，对K/V类型RDD进行转换的算子
 *  缓存算子：cache
 *  Action：count()、collect()等

**3 常用的Spark算子**

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**4 从RDD角度来剖析Spark内部原理 — WordCount**

**4.1 WordCount**

val file = sc.textFile("hdfs://data/test.txt")
    
    val data = file.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _)

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**4.2 WordCount执行流程**

![Spark 程序具体的流程图][Spark]

###      4.3 DAG（RDD的依赖关系） ###

4.3.1 两种依赖

Spark中的依赖分为两种: narrow 和 shuffle / wide。原因如下:

a) 首先，narrow dependencies 可以支持在同一个 cluster node 上，以 pipeline 形式执行多条命令，例如在执行了 map 后，紧接着执行 filter。

相反，shuffle / wide dependencies 需要所有的父分区都是可用的，可能还需要调用类似MR之类的操作进行跨节点传递。

b) 其次，则是从失败恢复的角度考虑。narrow dependencies 的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的 parent partition 即可，而且是并行地在不同节点进行重计算。

相反，shuffle / wide dependencies 牵涉 RDD 各级的多个 parent partition。

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总的来说，RDD的每个partition，仅仅依赖于父 RDD中的一个partition，这才是窄。（子RDD的partition和父RDD的partition是一对一就是窄依赖）。

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之前总感觉上图关系是窄依赖，其实RDD1的partition0依赖父RDD0的partition0和partition1，所以是宽依赖。

4.3.2 依赖的实现

所有的依赖都要实现 trait Dependency\[T\]:

abstract class Dependency[T] extends Serializable {
        def rdd: RDD[T]
    }

4.3.2.1 窄依赖的实现

abstract class NarrowDependency[T](_rdd: RDD[T]) extends Dependency[T] {
        //返回子RDD的partitionId依赖的所有的parent RDD的Partition(s)
        def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]
        override def rdd: RDD[T] = _rdd
    }

窄依赖有两种具体实现:

（1） 一对一的依赖，即OneToOneDependency:

class OneToOneDependency[T](rdd: RDD[T]) extends NarrowDependency[T](rdd) {
        override def getParents(partitionId: Int) = List(partitionId)

由此不难看出，RDD仅仅依赖于 parent RDD相同ID的Partition。

（2）范围的依赖，即RangeDependency，它仅仅被 org.apache.spark.rdd.UnionRDD使用

override def getParents(partitionId: Int) = {
        if(partitionId >= outStart && partitionId < outStart + length) {
           List(partitionId - outStart + inStart)
        } else {
           Nil
        }
    }

其中，inStart是parent RDD中partition的起始位置，outStart是在UnionRDD中的起始位置，length就是parent RDD中Partition的数量。

4.3.2.2 宽依赖的实现

只有一种实现: ShuffleDependency。子RDD依赖于parent RDD的所有partition，因此需要Shuffle过程。

class ShuffleDependency[K, V, C](
        @transient _rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]],
        val partitioner: Partitioner,
        val serializer: Option[Serializer] = None,
        val keyOrdering: Option[Ordering[K]] = None,
        val aggregator: Option[Aggregator[K, V, C]] = None,
        val mapSideCombine: Boolean = false)
    extends Dependency[Product2[K, V]] {
     
    override def rdd = _rdd.asInstanceOf[RDD[Product2[K, V]]]
    //获取新的shuffleId
    val shuffleId: Int = _rdd.context.newShuffleId()
    //向ShuffleManager注册Shuffle的信息
    val shuffleHandle: ShuffleHandle =
    _rdd.context.env.shuffleManager.registerShuffle(
        shuffleId, _rdd.partitions.size, this)
     
        _rdd.sparkContext.cleaner.foreach(_.registerShuffleForCleanup(this))
    }

宽依赖支持两种Shuffle Manager：

org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager（基于Hash的Shuffle机制）

org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager（基于排序的Shuffle机制）

**4.4 Stage的划分**

Spark Application Job的Stage划分规则：

（1）RDD在调用 transformation 类型的函数时候形成 DAG 执行图（RDD的依赖）

（2）RDD在调用 action 类型函数时候会触发 job 的执行

（3）在 Driver 中使用 DAGScheduler 对 DAG图进行 Stage的划分

从DAG图的最后一步（结果输出的那一步）往前推，如果发现API是宽依赖（ShuffledRDD），就结束推断，将此时构成的DAG图称为一个 Stage，然后继续往前推断，直到第一个RDD ————> Stage与Stage之间的分割是宽依赖。

Reference Link

\[1\] Spark的算子的分类: [https://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html][https_www.cnblogs.com_zlslch_p_5723857.html]

\[2\] 常见的RDD转换和行动算子：[http://blog.csdn.net/bitbyteworld/article/details/53612089][http_blog.csdn.net_bitbyteworld_article_details_53612089]

\[3\] Spark函数详解系列之RDD基本转换: [https://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5373256.html][https_www.cnblogs.com_MOBIN_p_5373256.html]

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[https_www.cnblogs.com_zlslch_p_5723857.html]: https://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html
[http_blog.csdn.net_bitbyteworld_article_details_53612089]: http://blog.csdn.net/bitbyteworld/article/details/53612089
[https_www.cnblogs.com_MOBIN_p_5373256.html]: https://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5373256.html