spark是怎么将java代码解析成作业图

spark是怎么将java代码解析成作业图？ 举例说明

 
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在 Apache Spark 中，用户编写的 Java 或 Scala 代码会被解析成一个 逻辑作业图（Logical Plan） ，然后通过优化器生成 物理执行计划（Physical Plan） ，最终被转换为分布式任务运行在集群上。以下是详细的解析过程和示例说明。

 

1. Spark 的作业图生成流程

Spark 使用 Catalyst 优化器 和 Tungsten 执行引擎 来将用户代码解析为作业图。以下是主要步骤：

 

a) 用户代码解析

  • 用户编写的代码（例如 DataFrame API、RDD 操作或 SQL 查询）会被 Spark 解析成一个逻辑操作序列。
  • 每个操作（如 map、filter、groupBy 等）都会被封装为一个逻辑节点。
 

b) 构建逻辑计划（Logical Plan）

  • Spark 将所有的操作构建成一棵 逻辑计划树 ，表示数据的处理流程。
  • 逻辑计划是平台无关的，描述了数据如何被处理，但不涉及具体的执行细节。
 

c) 优化逻辑计划

  • Catalyst 优化器会对逻辑计划进行优化，例如：
    • 谓词下推（Predicate Pushdown） ：将过滤条件尽可能提前执行。
    • 列裁剪（Column Pruning） ：只读取需要的列。
    • 常量折叠（Constant Folding） ：对静态表达式进行预计算。
  • 优化后的逻辑计划会更高效。
 

d) 生成物理计划（Physical Plan）

  • 优化后的逻辑计划会被转换为 物理计划 ，描述了如何在集群上执行任务。
  • 物理计划包括分区策略、Shuffle 操作等。
 

e) 生成执行任务

  • 物理计划被进一步分解为多个 Stage ，每个 Stage 包含一组可以流水线化的任务。
  • 最终，这些任务会被分发到集群中的 Executor 上执行。
 

2. 示例：从 Java 代码到作业图

以下是一个简单的例子，展示如何从用户代码生成作业图。

 

示例代码

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;
 
public class SparkUDFExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建 SparkSession
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark UDF Example")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
 
// 注册 UDF
spark.udf().register("upperCase", (String input) -> input == null ? null : input.toUpperCase());
 
// 创建输入 DataFrame
spark.read().json("input.json").createOrReplaceTempView("MyTable");
 
// 使用 UDF 进行查询
spark.sql("SELECT id, upperCase(name) FROM MyTable WHERE id > 10").show();
 
// 停止 SparkSession
spark.stop();
}
}

 

 

2.1 用户代码解析

上述代码的主要逻辑如下：

  1. 创建了一个 SparkSession。
  2. 注册了一个 UDF upperCase，用于将字符串转换为大写。
  3. 从 JSON 文件中加载数据并注册为临时表 MyTable。
  4. 使用 SQL 查询调用 UDF，并过滤 id > 10 的记录。
  5. 显示结果。
 

2.2 构建逻辑计划

Spark 会将上述代码解析为以下逻辑计划：

  1. 读取数据 ：
    • 从文件 input.json 中读取数据。
    • 数据被抽象为一个逻辑表 MyTable。
  2. 应用过滤条件 ：
    • WHERE id > 10 是一个过滤操作，对应逻辑计划中的 Filter 节点。
  3. 调用 UDF ：
    • upperCase(name) 是一个 UDF 调用，对应逻辑计划中的 Project 节点。
  4. 输出结果 ：
    • SELECT id, upperCase(name) 是一个投影操作，选择特定的列。
 

逻辑计划可以用伪代码表示为：

Project [id, upperCase(name)]
Filter (id > 10)
Relation [id, name] <- input.json
 
 

2.3 优化逻辑计划

Catalyst 优化器会对逻辑计划进行优化。例如：

  • 谓词下推 ：将 id > 10 的过滤条件尽可能提前执行，减少数据读取。
  • 列裁剪 ：只读取 id 和 name 列，忽略其他列。
 

优化后的逻辑计划可能变为：

 
Project [id, upperCase(name)]
Filter (id > 10)
Relation [id, name] <- input.json (仅读取 id 和 name 列)
 
 

2.4 生成物理计划

优化后的逻辑计划会被转换为物理计划，描述了如何在集群上执行任务。例如：

  1. 读取文件 ：
    • 使用 Hadoop InputFormat 读取 input.json 文件。
  2. 分区与 Shuffle ：
    • 数据被划分为多个分区，分配给不同的 Executor。
  3. 执行过滤 ：
    • 在每个分区中执行 id > 10 的过滤操作。
  4. 调用 UDF ：
    • 对过滤后的数据调用 upperCase UDF。
  5. 合并结果 ：
    • 将所有分区的结果收集到 Driver 并显示。
 

物理计划可以用伪代码表示为：

 
Execute on Executor:
ReadFile(input.json) -> Filter(id > 10) -> Map(upperCase(name))
 
Collect Results to Driver:
Show results
 
 

2.5 生成执行任务

物理计划会被分解为多个 Stage，每个 Stage 对应一个独立的执行单元。例如：

  1. Stage 1 ：
    • 读取文件并过滤 id > 10。
  2. Stage 2 ：
    • 调用 UDF upperCase。
  3. Stage 3 ：
    • 收集结果到 Driver 并显示。
 

最终，这些任务会被分发到集群中的 Executor 上执行。

 

3. 总结

Spark 将用户代码解析为作业图的过程可以总结为以下几个阶段：

  1. 解析用户代码 ：将操作（如 map、filter、SQL 查询）解析为逻辑节点。
  2. 构建逻辑计划 ：生成描述数据处理流程的逻辑计划。
  3. 优化逻辑计划 ：使用 Catalyst 优化器对逻辑计划进行优化。
  4. 生成物理计划 ：将优化后的逻辑计划转换为物理执行计划。
  5. 生成执行任务 ：将物理计划分解为多个 Stage，并分发到集群中执行。
 

这一流程确保了 Spark 能够高效地处理大规模数据。如果你有更具体的场景或问题，请进一步提供细节，我可以为你提供更有针对性的解答！

posted @ 2025-06-04 23:01  lvmxh  阅读(22)  评论(0)    收藏  举报