Spark相关总结（1）

1.大数据处理框架

1.1 四层结构

大数据处理框架一般可以大致分为四层结构：

• 用户层
• 分布式数据并行处理层
• 资源管理与任务调度层
• 物理执行层

下面分别就四层进行详细解释。

1.1.1 用户层

主要包括：

• 输入数据：考虑数据如何高效读取（减少磁盘I/O）、批式和流式不同的读取方式等
• 用户代码
• 配置参数：分为资源相关的配置参数和数据相关的配置参数

1.1.2 分布式数据并行处理层

将用户提交的任务转换成较小的计算任务，然后通过调度层实现并行执行。

Spark中应用转换过程包含两个阶段：

• 逻辑处理流程：构建DAG，其中的节点是RDD
• 执行阶段和执行任务划分：对逻辑处理流程进行划分，生成物理执行计划，包含多个stage（根据RDD之间的依赖关系划分），每个stage包含多个task（一般与分区数一致）

1.1.3 资源管理和任务调度层

大数据框架一般都是Master-Slave结构，主节点负责接收用户的应用提交，处理请求，管理整个应用的生命周期。从节点主要负责任务的执行，即具体的数据处理，同时执行过程中向主节点汇报任务的执行状态。

典型的任务调度器包括FIFO（包括应用调度器和任务调度器，分别决定多个应用和多个任务的执行顺序）调取器和Fair调度器。

1.1.4 物理执行层

负责启动task，执行每个task的数据处理步骤。在MR中，每个task对应一个进程，而在Spark中，每个task对应JVM中的一个线程，task共享JVM内存空间。

2.Spark基本架构

2.1 安装部署

Spark的部署方式主要有以下几种：

• Standalone
• Mesos
• YARN
• Kubernetes

2.2 系统架构

• Master节点：常驻Master进程，负责管理应用和任务，收集任务运行信息，监控Worker节点存活状态等
• Worker节点：常驻Worker进程，负责执行任务，与Master节点通信，每个Worker进程上存在一个或多个ExecutorRunner对象，每个ExecutorRunner对象管理一个Executor，Executor持有一个线程池，每个线程执行一个task
• Appcation：一个可运行的Spark程序
• Driver：运行Spark应用中main()函数并且创建SparkContext的进程，独立于Master进程
• Executor：Spark计算资源的一个单位，是一个JVM进程，Spark以Executor为单位占用集群资源，然后将具体的计算任务分配给Executor执行（Worker进程只负责启停和观察Executor的执行情况）
• task：Spark的计算任务，Driver运行Spark应用的main()函数时，将应用拆分为多个计算任务，分配给多个Executor执行。task是Spark中最小的计算单位，以线程方式运行在Executor进程中，Executor的内存空间由多个task共享

3.Spark逻辑处理流程

Spark在运行应用程序前，首先需要将应用程序转化为逻辑处理流程（Logical Plan），主要包含四部分：

1. 数据源：包括本地文件系统和分布式文件系统，还可以是内存数据结构、网络流等
2. 数据模型：Spark将输入/输出、中间数据抽象为统一的数据模型RDD，其与普通的数据结构主要区别有两点，一是RDD只是一个逻辑概念，在内存中并不会为其分配存储空间，除非该RDD需要被缓存，二是RDD可以包含多个数据分区，不同数据分区可以由不同的task在不同的节点进行处理
3. 数据操作：Spark中将数据操作主要分为transformation()和action()操作，action操作触发Spark提交job真正执行任务
4. 计算结果处理：分为两种方式，一种是直接将计算结果存放到分布式文件系统中，这种方式一般不需要在Driver端进行集中计算，另一种方式是需要在Driver端进行集中计算

3.1 Spark逻辑处理流程生成

Spark需要有一套通用的方法来将应用程序转化为确定性的逻辑处理流程，需要考虑三个问题。

3.1.1 如何产生RDD以及产生什么样的RDD

需要多种类型的RDD来表示不同数据类型、不同计算逻辑以及不同数据以来的RDD，Spark实际产生的RDD类型和个数与transformation()的计算逻辑有关

3.1.2 如何建立RDD之间的数据依赖关系

包含两方面：RDD之间的依赖关系和RDD自身分区之间的依赖关系

主要包括三个问题：

1. RDD之间的依赖关系如何建立：对于一元操作，子RDD只依赖父RDD，二元操作，子RDD同时依赖多个父RDD，二元以上的类比
2. 新生成的RDD应该包含多少分区：分区数由用户和父RDD共同决定，用户可以指定分区个数，如果不指定，取父RDD的分区个数最大值
3. 分区之间的依赖关系：分为窄依赖和宽依赖

窄依赖

• 一对一：map()、filter()
• 范围依赖：union()
• 多对一：join()、cogroup()
• 多对多：cartesian()

宽依赖

表示新生成的子RDD中的分区依赖父RDD中的每个分区的一部分，和窄依赖的区别在于：子RDD的各个分区是否完全依赖父RDD的一个或多个分区，如果父RDD中的一个分区中的数据全部流入子RDD的一个或者多个分区，则是窄依赖，如果一部分流入RDD的一个分区，一部分流入另一个分区，则是宽依赖

3.1.3 如何计算RDD中的数据

确定数据依赖关系之后，使用transformation(func)处理每个分区的输入数据，将生成的数据再推送到子RDD中对应的分区即可

3.2 常用的transformation算子

• map：对每条记录进行处理，输出一条新的record
• mapValues：对k,v类型的record，对其value进行处理，输出新的record
• filter：对record进行过滤，保留判断结果为true的record
• filterByRange：保留lower和upper之间的record（判断key）
• flatMap：对每个元素进行操作，得到新元素，然后将所有元素组合
• flatMapValues：只针对value进行操作
• sample：对数据进行抽样
• mapPartitions：对每个分区进行操作，输出一组新的数据（该操作可以用来实现数据库操作）
• mapPartitionsWithIndex：分区中的数据带有索引，表示record属于哪个分区
• partitionBy：使用新的分区器进行重新分区
• groupByKey：将<k,v>结构按照key聚合在一起，形成<k,CompactBuffer(v)>结构（会进行shuffle操作）
• reduceByKey：与groupByKey类似，包括两步聚合，首先对RDD中每个分区的数据进行一个本地化的combine，然后执行reduce操作，不形成新的RDD，然后生成新的ShuffledRDD，将RDD1中不同分区且具有相同key的数据聚合在一起，再进行一次reduce操作，该算子只能对record一个一个连续处理，中间计算结构必须和value是同一类型，效率相比groupByKey更高
• aggregateByKey：由于reduceByKey算子灵活性较低，所以需要定义一个通用的聚合算子
• combineByKey：该算子的createCombiner是一个初始化函数，相比aggregateByKey包含的zeroValue是一个值，功能更加强大
• foldByKey：简化的aggregateByKey，seqOp和combineOp共用一个func，功能介于aggregateByKey和reduceByKey之间
• coGroup：将多个RDD中具有相同key的value聚合在一起
• join：将两个RDD中的数据关联在一起
• cartesian：计算两个RDD的笛卡尔积
• sortByKey：对RDD<k,v>中record按照key进行排序（如何对value进行排序？二次排序或者先使用groupByKey将数据聚合，再使用mapValues对value进行排序）
• coalesce：改变RDD的分区数，可以选择true或false决定是否进行shuffle
• repartition：相当于参数为true的coalesce
• repartitionAndSortWithinPartitions：类似于repartition，可以使用各种分区器，对RDD2中的每个分区按照key进行排序，比repartiiton+sortByKey效率高
• intersection：求两个RDD的交集
• distinct：去重
• union：合并两个RDD中的元素
• zip：将两个RDD中的元素一一对应连接成<k,v>，要求两个RDD分区数相同，每个分区包含元素个数相等
• zipPartitions：将两个RDD中的分区按照一一对应连接，要求分区个数相同，但不要求每个分区包含的元素个数相同
• zipWithIndex：对RDD中的数据进行编号，从0开始按序递增
• zipWithUniqueId：对RDD中的数据进行编号，round-robin方式
• subtractByKey：计算key在RDD1中但是不在RDD2中的record
• subtract：计算在RDD1中但是不在RDD2中的record，适用面更广，可以针对非<k,v>类型的RDD
• sortBy：基于func计算结果对RDD中的record进行排序
• glom：将RDD中每个分区的record合并到一个list中

3.3 常用的action算子

• count：计算RDD中的record个数
• countByKey：计算RDD中每个key出现的次数，RDD需要是<k,v>类型，返回Map
• countByValue：计算RDD中每个record出现的次数，返回Map
• collect：将RDD中的record收集到Driver端
• collectAsMap：将RDD中的<k,v>record收集到Driver端，得到<k,v>Map
• foreach：将RDD中的每个record按照func进行处理
• foreachPartition：将RDD中的每个分区中的数据按照func进行处理
• fold：语义与foldByKey一样，区别是foldByKey生成一个新的RDD，而fold直接计算出结果
• reduce：语义与reduceByKey一样，区别同上
• aggregate：语义与aggregateByKey一样，区别同上，需要这几个操作的原因是，我们需要全局聚合，而前面的操作只能对每个分区，以及跨分区且具有相同key的record进行聚合，不能对所有record进行全局聚合，存在的问题是Driver单点merge，存在效率和空间限制问题，优化为treeAggregate和treeReduce
• treeAggregate：使用树形聚合方法，减轻Driver端聚合压力，采用flodByKey来实现非根节点的聚合，使用fold来实现根节点的聚合
• treeReduce：类似
• reduceByKeyLocality：和reduceByKey不同在于首先在本地进行局部reduce，然后将数据汇总到Driver端进行全局Reduce，返回结果保存在HashMap中而不是RDD中
• take：取RDD中前n个record
• first：取RDD中第一个record
• takeOrdered：取RDD中最小的n个record
• top：取RDD中最大的n个record
• max：计算RDD中record的最大值
• min：计算RDD中record的最小值
• isEmpty：判断RDD是否为空
• lookup：找出RDD中包含特定key的value，组成list
• saveAsTextFile：将RDD保存为文本文件
• saveAsObjectFile：将RDD保存为序列化对象形式的文件
• saveAsSequenceFile：将RDD保存为SequenceFile形式的文件
• saveAsHadoopFile：将RDD保存为HDFS文件系统支持的文件

4.Spark物理执行计划

4.1 执行步骤

1. 根据action操作将应用划分为job
2. 根据每个job中的ShuffleDependency依赖关系，将job划分为stage
3. 在每个stage中根据最后生成的RDD的分区个数生成多个task

5.总结及相关问题

这篇文档主要总结了大数据处理框架的通用结构，Spark的基本架构以及Spark的逻辑处理流程和物理执行流程，后面将对具体细节进行总结。

问题1：Spark为什么以线程方式运行task而不是进程方式？

用进程运行任务的好处是task之间相互独立，每个task独享资源，不会相互干扰，但是坏处是task之间不方便共享数据，会造成重复加载等问题，同时进程的启动和停止需要做很多工作，会降低执行效率。Spark采用线程为最小执行单位，好处是数据可以共享，并且提高执行效率，但是缺点是线程间会有资源竞争。

问题2：Spark中为什么要拆分为执行阶段？

主要有三个好处：

1. 将job拆分为stage，使得stage中生成的task不会太大也不会太小，并且是同构的，便于并行执行
2. 可以将多个操作放在一个task里面执行，进行串行、流水式处理，提高数据处理效率
3. stage可以方便容忍错误，如果一个stage失效，重新运行该stage即可，不需要运行整个job

问题3：对数据依赖进行分类有什么好处？

1. 明确RDD分区之间的数据依赖关系
2. 有利于生成物理执行计划
3. 有利于代码实现