Spark学习笔记

gigiwangs

发布于 2020-06-16 16:17:06

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简述

Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。

Hadoop 和 Spark 的关系

Hadoop Google 在 2003 年和 2004 年先后发表了 Google 文件系统 GFS 和 MapReduce 编程模型论文. 基于这两篇开源文档,2006 年 Nutch 项目子项目之一的 Hadoop 实现了两个强有力的开源产品:HDFS 和 MapReduce. Hadoop 成为了典型的大数据批量处理架构,由 HDFS 负责静态数据的存储,并通过 MapReduce 将计算逻辑分配到各数据节点进行数据计算和价值发现.之后以 HDFS 和 MapReduce 为基础建立了很多项目,形成了 Hadoop 生态圈.
Spark Spark 则是UC Berkeley AMP lab 所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架, 专门用于大数据量下的迭代式计算.是为了跟 Hadoop 配合而开发出来的,不是为了取代 Hadoop. Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载.

Spark 的主要特点还包括:

(1)提供 Cache 机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享,减少数据读取的 IO 开销;
(2)提供了一套支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架,减少多次计算之间中间结果写到 Hdfs 的开销;
(3)使用多线程池模型减少 Task 启动开稍, shuffle 过程中避免不必要的 sort 操作并减少磁盘 IO 操作。(Hadoop 的 Map 和 reduce 之间的 shuffle 需要 sort)

Spark计算框架

伯克利大学将 Spark 的整个生态系统成为伯克利数据分析栈(BDAS),在核心框架 Spark 的基础上,主要提供四个范畴的计算框架:

Spark SQL: 提供了类 SQL 的查询,返回 Spark-DataFrame 的数据结构(类似 Hive)
Spark Streaming: 流式计算,主要用于处理线上实时时序数据(类似 storm)
MLlib: 提供机器学习的各种模型和调优
GraphX: 提供基于图的算法,如 PageRank

系统架构

Spark遵循主从架构。它的集群由一个主服务器和多个从服务器组成。 Spark架构依赖于两个抽象：

弹性分布式数据集(RDD)
有向无环图(DAG)

应用程序(Application): 基于Spark的用户程序，包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor；
驱动(Driver): 运行Application的main()函数并且创建SparkContext;
执行单元(Executor): 是为某Application运行在Worker Node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的Executors;
集群管理程序(Cluster Manager): 在集群上获取资源的外部服务(例如：Local、Mesos或Yarn等集群管理系统)；
操作(Operation): 作用于RDD的各种操作分为Transformation和Action.

底层详细细节介绍:

　　使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。
    YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。
　在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码。Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。Task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑（也就是我们自己编写的某个代码片段），只是每个Task处理的数据不同而已。一个stage的所有Task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。下一个stage的Task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。
　Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个Task可能都会从上一个stage的Task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作（比如reduceByKey()算子接收的函数）。这个过程就是shuffle。
　当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个Task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。
　因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让Task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让Task通过shuffle过程拉取了上一个stage的Task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。
　Task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个Task，都是以每个Task一条线程的方式，多线程并发运行的。如果CPU core数量比较充足，而且分配到的Task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些Task线程。

　　在实际编程中,我们不需关心以上调度细节.只需使用 Spark 提供的指定语言的编程接口调用相应的 API 即可. 在 Spark API 中, 一个应用(Application) 对应一个 SparkContext 的实例。一个应用可以用于单个 Job，或者分开的多个 Job 的 session，或者响应请求的长时间生存的服务器。与 MapReduce 不同的是，一个应用的进程（我们称之为 Executor)，会一直在集群上运行，即使当时没有 Job 在上面运行。　　而调用一个Spark内部的 Action 会产生一个 Spark job 来完成它。为了确定这些job实际的内容，Spark 检查 RDD 的DAG再计算出执行 plan 。这个 plan 以最远端的 RDD 为起点（最远端指的是对外没有依赖的 RDD 或者数据已经缓存下来的 RDD），产生结果 RDD 的 Action 为结束。并根据是否发生 shuffle 划分 DAG 的 stage.

RDD

RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。

Transformation 和 Action

Spark 的设计思想中,为了减少网络及磁盘 IO 开销,需要设计出一种新的容错方式,于是才诞生了新的数据结构 RDD. RDD 是一种只读的数据块,可以从外部数据转换而来,你可以对RDD 进行函数操作(Operation),包括 Transformation 和 Action. 在这里只读表示当你对一个 RDD 进行了操作,那么结果将会是一个新的 RDD, 这种情况放在代码里,假设变换前后都是使用同一个变量表示这一 RDD,RDD 里面的数据并不是真实的数据,而是一些元数据信息,记录了该 RDD 是通过哪些 Transformation 得到的,在计算机中使用 lineage 来表示这种血缘结构,lineage 形成一个有向无环图 DAG, 整个计算过程中,将不需要将中间结果落地到 HDFS 进行容错,加入某个节点出错,则只需要通过 lineage 关系重新计算即可.

Transformation 操作不是马上提交 Spark 集群执行的,Spark 在遇到 Transformation 操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正启动计算过程进行计算.针对每个 Action,Spark 会生成一个 Job, 从数据的创建开始,经过 Transformation, 结尾是 Action 操作.这些操作对应形成一个有向无环图(DAG),形成 DAG 的先决条件是最后的函数操作是一个Action

RDD 主要特点

1.它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象;
2.通过并行转换的方式来创建(如 Map、 filter、join 等);
3.失败自动重建;
4.可以控制存储级别(内存、磁盘等)来进行重用;
5.必须是可序列化的;
6.是静态类型的(只读)。

创建RDD

有两种方法可以用来创建RDD：

并行化驱动程序中的现有数据 parallelize
引用外部存储系统中的数据集，例如：共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop InputFormat的数据源

Spark SQL & DataFrame

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。

DataFrame

DataFrame（表）= Schema（表结构） + Data（表数据）

DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化 DataFrame相比RDD多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化

创建DataFrame

方式1：使用case class定义表
方式2：使用SparkSession对象创建DataFrame spark.createDataFrame
方式3：直接读取格式化的文件（json,csv

shuffle 和 stage

shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤. 　　RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生 shuffle 操作. 窄依赖是子 RDD的各个分片(partition)不依赖于其他分片,能够独立计算得到结果,宽依赖指子 RDD 的各个分片会依赖于父RDD 的多个分片,所以会造成父 RDD 的各个分片在集群中重新分片, 看如下两个示例:

// Map: "cat" -> c, cat
val rdd1 = rdd.Map(x => (x.charAt(0), x))
// groupby same key and count
val rdd2 = rdd1.groupBy(x => x._1).
                Map(x => (x._1, x._2.toList.length))

　　第一个 Map 操作将 RDD 里的各个元素进行映射, RDD 的各个数据元素之间不存在依赖,可以在集群的各个内存中独立计算,也就是并行化,第二个 groupby 之后的 Map 操作,为了计算相同 key 下的元素个数,需要把相同 key 的元素聚集到同一个 partition 下,所以造成了数据在内存中的重新分布,即 shuffle 操作.shuffle 操作是 spark 中最耗时的操作,应尽量避免不必要的 shuffle. 　　宽依赖主要有两个过程: shuffle write 和 shuffle fetch. 类似 Hadoop 的 Map 和 Reduce 阶段.shuffle write 将 ShuffleMapTask 任务产生的中间结果缓存到内存中, shuffle fetch 获得 ShuffleMapTask 缓存的中间结果进行 ShuffleReduceTask 计算,这个过程容易造成OutOfMemory.

性能优化

缓存

　　Spark中对于一个RDD执行多次算子(函数操作)的默认原理是这样的：每次你对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处计算一遍，计算出那个RDD来，然后再对这个RDD执行你的算子操作。这种方式的性能是很差的。 首先要认识到的是, .Spark 本身就是一个基于内存的迭代式计算,所以如果程序从头到尾只有一个 Action 操作且子 RDD 只依赖于一个父RDD 的话,就不需要使用 cache 这个机制, RDD 会在内存中一直从头计算到尾,最后才根据你的 Action 操作返回一个值或者保存到相应的磁盘中.需要 cache 的是当存在多个 Action 操作或者依赖于多个 RDD 的时候, 可以在那之前缓存RDD.

shuffle优化

当进行联合的规约操作时，避免使用 groupByKey
当输入和输入的类型不一致时，避免使用 reduceByKey
生成新列的时候,避免使用单独生成一列再 join 回来的方式,而是直接在数据上生成.
当需要对两个 RDD 使用 join 的时候,如果其中一个数据集特别小,小到能塞到每个 Executor 单独的内存中的时候,可以不使用 join, 使用 broadcast 操作将小 RDD 复制广播到每个 Executor 的内存里 join.