Spark 程式設計模型(上)

初識RDD

什麼是RDD？

定義:Resilient distributed datasets (RDD), an efficient, general-purpose and fault-tolerant abstraction for sharing data in cluster applications.

• RDD 是隻讀的。
• RDD 是分割槽記錄的集合。
• RDD 是容錯的。— lineage
• RDD 是高效的。
• RDD 不需要物化。—物化：進行實際的變換並最終寫入穩定的儲存器上
• RDD 可以快取的。—可指定快取級別

RDD是spark的核心，也是整個spark的架構基礎，RDD是彈性分散式集合（Resilient Distributed Datasets）的簡稱，是分散式只讀且已分割槽集合物件。這些集合是彈性的，如果資料集一部分丟失，則可以對它們進行重建。

RDD介面

RDD的本質特徵

RDD–partitions

Spark中將1~100的陣列轉換為rdd。

通過第15行的size獲得rdd的partition的個數，此處建立rdd顯式指定定分割槽個數2，預設數值是這個程式所分配到的資源的cpu核的個數。

RDD-preferredLocations

返回此RDD的一個partition的資料塊資訊，如果一個資料塊（block）有多個備份在返回所有備份的location地址資訊：主機ip或域名。

作用：spark在進行任務排程室儘可能根據block的地址做到本地計算。

RDD-dependencies

RDD之間的依賴關係分為兩類：

● 窄依賴

每個父RDD的分割槽都至多被一個子RDD的分割槽使用，即為OneToOneDependecies。

● 寬依賴

多個子RDD的分割槽依賴一個父RDD的分割槽，即為ShuffleDependency 。例如，map操作是一種窄依賴，而join操作是一種寬依賴（除非父RDD已經基於Hash策略被劃分過了，co-partitioned）。

窄依賴相比寬依賴更高效資源消耗更少

• 允許在單個叢集節點上流水線式執行，這個節點可以計算所有父級分割槽。例如，可以逐個元素地依次執行filter操作和map操作。
• 相反，寬依賴需要所有的父RDD資料可用並且資料已經通過類MapReduce的操作shuffle完成。

在窄依賴中，節點失敗後的恢復更加高效。

• 因為只有丟失的父級分割槽需要重新計算，並且這些丟失的父級分割槽可以並行地在不同節點上重新計算。

• 與此相反，在寬依賴的繼承關係中，單個失敗的節點可能導致一個RDD的所有先祖RDD中的一些分割槽丟失，導致計算的重新執行。

RDD-compute

分割槽計算：Spark對RDD的計算是以partition為最小單位的，並且都是對迭代器進行復合，不需要儲存每次的計算結果。

RDD- partitioner

分割槽函式：目前spark中提供兩種分割槽函式：

• HashPatitioner（雜湊分割槽）
• RangePatitioner（區域分割槽）

且partitioner只存在於（K，V）型別的RDD中，rdd本身決定了分割槽的數量。

RDD- lineage
val lines = sc.textFile("hdfs://...")
// transformed RDDs
val errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR"))
val messages = errors.map(_.split("\t")).map(r => r(1))
messages.cache()
// action 1
messages.filter(_.contains("mysql")).count()
// action 2
messages.filter(_.contains("php")).count()

RDD經過trans或action後產生一個新的RDD，RDD之間的通過lineage來表達依賴關係，lineage是rdd容錯的重要機制，rdd轉換後的分割槽可能在轉換前分割槽的節點記憶體中。

典型RDD的特徵

不同角度看RDD

Scheduler Optimizations

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