Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第四节 Spark编程模型（一)-阿里云开发者社区

作者：周志湖
网名：摇摆少年梦
微信号：zhouzhihubeyond

本节主要内容

Spark重要概念
弹性分布式数据集（RDD）基础

1. Spark重要概念

本节部分内容源自官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html

（1）Spark运行模式

目前最为常用的Spark运行模式有：
- local：本地线程方式运行，主要用于开发调试Spark应用程序
- Standalone：利用Spark自带的资源管理与调度器运行Spark集群，采用Master/Slave结构，为解决单点故障，可以采用ZooKeeper实现高可靠（High Availability，HA)
- Apache Mesos ：运行在著名的Mesos资源管理框架基础之上，该集群运行模式将资源管理交给Mesos，Spark只负责进行任务调度和计算
- Hadoop YARN : 集群运行在Yarn资源管理器上，资源管理交给Yarn，Spark只负责进行任务调度和计算
Spark运行模式中Hadoop YARN的集群运行方式最为常用，本课程中的第一节便是采用Hadoop YARN的方式进行Spark集群搭建。如此Spark便与Hadoop生态圈完美搭配，组成强大的集群，可谓无所不能。

（2）Spark组件（Components）

一个完整的Spark应用程序，如前一节当中SparkWordCount程序，在提交集群运行时，它涉及到如下图所示的组件：
这里写图片描述

各Spark应用程序以相互独立的进程集合运行于集群之上，由SparkContext对象进行协调，SparkContext对象可以视为Spark应用程序的入口，被称为driver program，SparkContext可以与不同种类的集群资源管理器(Cluster Manager），例如Hadoop Yarn、Mesos等 进行通信，从而分配到程序运行所需的资源，获取到集群运行所需的资源后，SparkContext将得到集群中其它工作节点（Worker Node） 上对应的Executors （不同的Spark应用程序有不同的Executor，它们之间也是独立的进程，Executor为应用程序提供分布式计算及数据存储功能），之后SparkContext将应用程序代码分发到各Executors，最后将任务（Task）分配给executors执行。

Term（术语)	Meaning（解释)
Application（Spark应用程序）	运行于Spark上的用户程序，由集群上的一个driver program（包含SparkContext对象）和多个executor线程组成
Application jar（Spark应用程序JAR包）	Jar包中包含了用户Spark应用程序，如果Jar包要提交到集群中运行，不需要将其它的Spark依赖包打包进行，在运行时
Driver program	包含main方法的程序，负责创建SparkContext对象
Cluster manager	集群资源管理器，例如Mesos，Hadoop Yarn
Deploy mode	部署模式，用于区别driver program的运行方式:集群模式(cluter mode)，driver在集群内部启动；客户端模式（client mode），driver进程从集群外部启动
Worker node	工作节点，集群中可以运行Spark应用程序的节点
Executor	Worker node上的进程，该进程用于执行具体的Spark应用程序任务，负责任务间的数据维护（数据在内存中或磁盘上)。不同的Spark应用程序有不同的Executor
Task	运行于Executor中的任务单元，Spark应用程序最终被划分为经过优化后的多个任务的集合（在下一节中将详细阐述）
Job	由多个任务构建的并行计算任务，具体为Spark中的action操作，如collect,save等)
Stage	每个job将被拆分为更小的task集合，这些任务集合被称为stage，各stage相互独立（类似于MapReduce中的map stage和reduce stage），由于它由多个task集合构成，因此也称为TaskSet

2. 弹性分布式数据集（RDD）基础

弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），由Berkeley实验室于2011年提出，原始论文名字：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 原始论文非常值得一读，是研究RDD的一手资料，本节内容大部分将基于该论文。

（1）RDD设计目标

RDD用于支持在并行计算时能够高效地利用中间结果，支持更简单的编程模型，同时也具有像MapReduce等并行计算框架的高容错性、能够高效地进行调度及可扩展性。RDD的容错通过记录RDD转换操作的lineage关系来进行，lineage记录了RDD的家族关系，当出现错误的时候，直接通过lineage进行恢复。RDD最合数据挖掘, 机器学习及图计算，因此这些应用涉及到大家的迭代计算，基于内存能够极大地提升其在分布式环境下的执行效率；RDD不适用于诸如分布式爬虫等需要频繁更新共享状态的任务。

下面给出的是在spark-shell中如何查看RDD的Lineage

//textFile读取hdfs根目录下的README.md文件，然后筛选出所有包括Spark的行
scala> val rdd2=sc.textFile("/README.md").filter(line => line.contains("Spark"))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at filter at <console>:21
//toDebugString方法会打印出RDD的家族关系
//可以看到textFile方法会生成两个RDD，分别是HadoopRDD
//MapPartitionsRDD，而filter同时也会生成新的MapPartitionsRDD
scala> rdd2.toDebugString
15/09/20 01:35:27 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
res0: String = 
(2) MapPartitionsRDD[2] at filter at <console>:21 []
 |  MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:21 []
 |  /README.md HadoopRDD[0] at textFile at <console>:21 []

（2）RDD抽象

RDD在Spark中是一个只读的（val类型）、经过分区的记录集合。RDD在Spark中只有两种创建方式：（1）从存储系统中创建；（2）从其它RDD中创建。从存储中创建有多种方式，可以是本地文件系统，也可以是分布式文件系统，还可以是内存中的数据。
下面的代码演示的是从HDFS中创建RDD

scala> sc.textFile("/README.md")
res1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[4] at textFile at <console>:22

下面的代码演示的是从内存中创建RDD

//内存中定义了一个数组
scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
data: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
//通过parallelize方法创建ParallelCollectionRDD
scala> val distData = sc.parallelize(data)
distData: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:23

下面的代码演示的是从其它RDD创建新的RDD

//filter函数将distData RDD转换成新的RDD
scala> val distDataFiletered=distData.filter(e=>e>2)
distDataFiletered: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at filter at <console>:25
//触发action操作（后面我们会讲)，查看过滤后的内容
//注意collect只适合数据量较少时使用
scala> distDataFiltered.collect
res3: Array[Int] = Array(3, 4, 5)

（3）RDD编程模型

在前面的例子中，我们已经接触过到如何利用RDD进行编程，前面我们提到的

//filter函数将distData RDD转换成新的RDD
scala> val distDataFiletered=distData.filter(e=>e>2)
//触发action操作（后面我们会讲)，查看过滤后的内容
//注意collect只适合数据量较少时使用
scala> distDataFiltered.collect

这段代码它已经给我们解释了RDD编程模型的核心思想：“filter函数将distData RDD转换成新的RDD”，“触发action操作”。也就是说RDD的操作包括Transformations（转换)、Actions两种。

transformations操作会将一个RDD转换成一个新的RDD，需要特别注意的是所有的transformation都是lazy的，如果对scala中的lazy了解的人都知道，transformation之后它不会立马执行，而只是会记住对相应数据集的transformation，而到真正被使用的时候才会执行，例如distData.filter(e=>e>2) transformation后，它不会立即执行，而是等到distDataFiltered.collect方法执行时才被执行，如下图所示
这里写图片描述
从上图可以看到，在distDataFiltered.collect方法执行之后，才会触发最终的transformation执行。

从transformation的介绍中我们知道，action是解决程序最终执行的诱因，action操作会返回程序执行结果如collect操作或将运行结果保存，例如SparkWordCount中的saveAsTextFile方法。

Spark 1.5.0支持的transformation包括：

（1）map
map函数方法参数：

/**
   * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
   */
  def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]

//使用示例

scala> val rdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4)).map(x=>2*x).collect
rdd1: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

（2）filter
方法参数：

/**
   * Return a new RDD containing only the elements that satisfy a predicate.
   */
  def filter(f: T => Boolean): RDD[T]

使用示例

scala> val rdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4)).filter(x=>x>1).collect
rdd1: Array[Int] = Array(2, 3, 4)

（3）flatMap
方法参数：

/**
   *  Return a new RDD by first applying a function to all elements of this
   *  RDD, and then flattening the results.
   */
  def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U]

使用示例：

scala>  val data =Array(Array(1, 2, 3, 4, 5),Array(4,5,6))
data: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4, 5), Array(4, 5, 6))

scala> val rdd1=sc.parallelize(data)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Int]] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:23

scala> val rdd2=rdd1.flatMap(x=>x.map(y=>y))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[3] at flatMap at <console>:25

scala> rdd2.collect
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 6)

（4）mapPartitions(func)
本mapPartitions例子来源于：https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。它的函数定义为：

def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> def myfunc[T](iter: Iterator[T]) : Iterator[(T, T)] = {
    var res = List[(T, T)]() 
    var pre = iter.next 
    while (iter.hasNext) {
        val cur = iter.next; 
        res .::= (pre, cur)
        pre = cur;
    } 
    res.iterator
}
scala> a.mapPartitions(myfunc).collect
res0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))

上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。
mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。

（5）mapPartitionsWithIndex

mapPartitionsWithIndex函数是mapPartitions函数的一个变种，它的函数参数如下：

def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag](
f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

```
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
//函数带分区索引，返回的集合第一个元素为分区索引
scala> def myfunc[T](index:T,iter: Iterator[T]) : Iterator[(T,T,T)] = {
    var res = List[(T,T, T)]() 
    var pre = iter.next 
    while (iter.hasNext) {
        val cur = iter.next
        res .::= (index,pre, cur) 
        pre = cur
    } 
    res.iterator
}
scala> a.mapPartitionsWithIndex(myfunc).collect
res11: Array[(Int, Int, Int)] = Array((0,2,3), (0,1,2), (1,5,6), (1,4,5), (2,8,9), (2,7,8))

这里写图片描述

（6）sample
方法参数：

 /**
   * Return a sampled subset of this RDD.
   *
   * @param withReplacement can elements be sampled multiple times (replaced when sampled out)
   * @param fraction expected size of the sample as a fraction of this RDD's size
   *  without replacement: probability that each element is chosen; fraction must be [0, 1]
   *  with replacement: expected number of times each element is chosen; fraction must be >= 0
   * @param seed seed for the random number generator
   */
  def sample(
      withReplacement: Boolean,
      fraction: Double,
      seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T]

使用示例：

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:21

scala> val smapledA=a.sample(true,0.5)
smapledA: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[13] at sample at <console>:23
scala> smapledA.collect
res12: Array[Int] = Array(3, 3, 3, 5, 6, 8, 8)

scala> val smapledA2=a.sample(false,0.5).collect
smapledA2: Array[Int] = Array(1, 4)

这里写图片描述

添加公众微信号，可以了解更多最新Spark、Scala相关技术资讯
这里写图片描述

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第四节 Spark编程模型（一)

本节主要内容

1. Spark重要概念

（1）Spark运行模式

（2）Spark组件（Components）

2. 弹性分布式数据集（RDD）基础

（1）RDD设计目标

（2）RDD抽象

（3）RDD编程模型

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书