spark学习（三）RDD初窥

The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is a collection of elements partitioned across the nodes of the cluster that can be operated on in parallel.
以上时spark官网对RDD的描述，下面让我们进入RDD的世界吧！

• RDD：每个spark应用都有一个driver端，主要运行main函数并负责任务分配。RDD是spark中一组分布式存储数据，它可以并行操作。RDD可以从文件中读取（例如分布式文件系统HDFS），也可以由driver端转化（转化操作）本地数据获得。如果要反复使用RDD数据，最好对这个RDD数据进行缓存，这样下次使用时（多个行动操作）可以直接从缓存读取，不然需要依靠lineage重新计算RDD，费时。同样当节点出现故障后，RDD可以通过lineage重新建立起来，有很强的容错性。

• 共享变量：并行计算的程序中共享变量十分重要，因此引入了广播和累加器。其中广播变量可以在不同节点的内存中换成数据；累加器变量可以在集群中做一些加法操作；

• 初始化spark

  SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);
  JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
  

  • 通过以上代码完成了spark程序的初始化，setAppName()方法用于设置spark程序的名称，用户可以在web UI界面看到spark程序名称。

• 初始化RDD

  List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  JavaRDD<Integer> distData = sc.parallelize(data);   
  JavaRDD<String> distFile = sc.textFile("data.txt");
  

  • 以上代码完成了RDD的初始化，可以通过driver端本地创建RDD也可以通过读取外部文件完成RDD的创建。
  • 本例中，前两行代码是通过driver端本地创建RDD，第三行代码通过读取外部文件创建RDD，外部文件指driver端可以访问的外部文件，包括HDFS和s3上的文件等（如访问HDFS文件需要添加前缀hdfs://*** ，访问s3文件也需要添加前缀s3://*** ，访问本地文件可以添加前缀file://***）并且支持文本文件和Hadoop所支持的输入文件。如果读取本地文件时，需要保证各个节点都可以访问本地文件。spark支持读取各种路径，例如文件夹、通配符、gz压缩文件（gz压缩文件不可以分片，bz2可以，所有在程序中尽量读取bz2文件）等。默认情况下，spark读取文件后，为每一个block创建的一个partiton，例如HDFS上每个block为128M；当然用户也可以自定义创建更多的partition，但注意不能创建比默认值少的partition。

• 转化操作：从已有的RDD中创建一个新的RDD；例如map操作，对RDD中每个元素做一次函数操作然后返回一个新的RDD。

• 行动操作：计算RDD，并将结果返回到driver端；例如reduce操作，它将聚合所有的RDD元素做一次函数操作，最后将结果返回给driver。

• 转化操作算子

  • map(func)；返回一个新的分布式数据集，其中每个元素都是由源RDD中一个元素经func转换得到的。
  • filter(func)；返回一个新的数据集，其中包含的元素来自源RDD中元素经func过滤后（func返回true时才选中）的结果；
  • flatMap(func)；类似于map，但每个输入元素可以映射到0到n个输出元素（所以要求func必须返回一个Seq而不是单个元素）。
  • mapPartitions(func)；类似于map，但基于每个RDD分区（或者数据block）独立运行，所以如果RDD包含元素类型为T，则 func 必须是 Iterator<T> => Iterator<U> 的映射函数。使用此方法要小心，相对于map算子，mapPartitions会对每个partition进行操作，容易造成OOM问题。
  • mapPartitionsWithIndex(func)；类似于 mapPartitions，只是func 多了一个整型的分区索引值，因此如果RDD包含元素类型为T，则 func 必须是 Iterator<T> => Iterator<U> 的映射函数。
  • sample(withReplacement, fraction, seed)；采样部分（比例取决于 fraction ）数据，同时可以指定是否使用回置采样（withReplacement：true抽取放回，false抽取不放回。），以及随机数种子(seed)。
  • union(otherDataset)；返回源数据集和参数数据集（otherDataset）的并集。
  • intersection(otherDataset)；返回源数据集和参数数据集（otherDataset）的交集。
  • distinct([numTasks]))；返回对源数据集做元素去重后的新数据集。
  • groupByKey([numTasks])；只对包含键值对的RDD有效，如源RDD包含 (K, V) 对，则该算子返回一个新的数据集包含 (K, Iterable<V>) 对。注意：如果你需要按key分组聚合的话（如sum或average），推荐使用 reduceByKey或者 aggregateByKey 以获得更好的性能。注意：默认情况下，输出计算的并行度取决于源RDD的分区个数。当然，你也可以通过设置可选参数 numTasks 来指定并行任务的个数。
  • reduceByKey(func, [numTasks])；如果源RDD包含元素类型 (K, V) 对，则该算子也返回包含(K, V) 对的RDD，只不过每个key对应的value是经过func聚合后的结果，而func本身是一个 (V, V) => V 的映射函数。另外，和 groupByKey 类似，可以通过可选参数 numTasks 指定reduce任务的个数。
  • aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])；如果源RDD包含 (K, V) 对，则返回新RDD包含 (K, U) 对，其中每个key对应的value都是由 combOp 函数 和 一个“0”值zeroValue 聚合得到。允许聚合后value类型和输入value类型不同，避免了不必要的开销。和 groupByKey 类似，可以通过可选参数 numTasks 指定reduce任务的个数。
  • sortByKey([ascending], [numTasks])；如果源RDD包含元素类型 (K, V) 对，其中K可排序，则返回新的RDD包含 (K, V) 对，并按照 K 排序（升序还是降序取决于 ascending 参数）。
  • join(otherDataset, [numTasks])；如果源RDD包含元素类型 (K, V) 且参数RDD（otherDataset）包含元素类型(K, W)，则返回的新RDD中将包含内关联后key对应的 (K, (V, W)) 对。外关联(Outer joins)操作请参考 leftOuterJoin、rightOuterJoin 以及 fullOuterJoin 算子。
  • cogroup(otherDataset, [numTasks])；如果源RDD包含元素类型 (K, V) 且参数RDD（otherDataset）包含元素类型(K, W)，则返回的新RDD中包含 (K, (Iterable<V>, Iterable<W>))。该算子还有个别名：groupWith
    cartesian(otherDataset) 如果源RDD包含元素类型 T 且参数RDD（otherDataset）包含元素类型 U，则返回的新RDD包含前二者的笛卡尔积，其元素类型为 (T, U) 对。
  • pipe(command, [envVars])；以shell命令行管道处理RDD的每个分区，如：Perl 或者 bash 脚本。RDD中每个元素都将依次写入进程的标准输入（stdin），然后按行输出到标准输出（stdout），每一行输出字符串即成为一个新的RDD元素。
  • coalesce(numPartitions)； 将RDD的分区数减少到numPartitions。当以后大数据集被过滤成小数据集后，减少分区数，可以提升效率。
  • repartition(numPartitions)；将RDD数据重新混洗（reshuffle）并随机分布到新的分区中，使数据分布更均衡，新的分区个数取决于numPartitions。该算子总是需要通过网络混洗所有数据。
  • repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)；根据partitioner（spark自带有HashPartitioner和RangePartitioner等）重新分区RDD，并且在每个结果分区中按key做排序。这是一个组合算子，功能上等价于先 repartition 再在每个分区内排序，但这个算子内部做了优化（将排序过程下推到混洗同时进行），因此性能更好。

• 行动操作算子

  • reduce(func)；将RDD中元素按func进行聚合（func是一个 (T,T) => T 的映射函数，其中T为源RDD元素类型，并且func需要满足 交换律 和 结合律 以便支持并行计算）。
  • collect()；将数据集中所有元素以数组形式返回驱动器（driver）程序。通常用于，在RDD进行了filter或其他过滤操作后，将一个足够小的数据子集返回到驱动器内存中。使用此操作时需要注意driver内存是否能够存储所有返回数据，不然可能会造成OOM。
  • count()；返回数据集中元素个数。
  • first()；返回数据集中首个元素（类似于 take(1) ）。
  • take(n)；返回数据集中前 n 个元素。
  • takeSample(withReplacement,num, [seed])；返回数据集的随机采样子集，最多包含 num 个元素，withReplacement 表示是否使用回置采样，最后一个参数为可选参数seed，随机数生成器的种子。
  • takeOrdered(n, [ordering])；按元素排序（可以通过 ordering 自定义排序规则）后，返回前 n 个元素。
  • saveAsTextFile(path)；将数据集中元素保存到指定目录下的文本文件中（或者多个文本文件），支持本地文件系统、HDFS 或者其他任何Hadoop支持的文件系统。保存过程中，Spark会调用每个元素的toString方法，并将结果保存成文件中的一行。
  • saveAsSequenceFile(path)(Java and Scala)；将数据集中元素保存到指定目录下的Hadoop Sequence文件中，支持本地文件系统、HDFS 或者其他任何Hadoop支持的文件系统。适用于实现了Writable接口的键值对RDD。在Scala中，同样也适用于能够被隐式转换为Writable的类型（Spark实现了所有基本类型的隐式转换，如：Int，Double，String 等）。
  • saveAsObjectFile(path)(Java and Scala)；将RDD元素以Java序列化的格式保存成文件，保存结果文件可以使用 SparkContext.objectFile 来读取。
  • countByKey()；只适用于包含键值对(K, V)的RDD，并返回一个哈希表，包含 (K, Int) 对，表示每个key的个数。
  • foreach(func)；在RDD的每个元素上运行 func 函数。通常被用于累加操作，如：更新一个累加器（Accumulator ） 或者 和外部存储系统互操作。

• 所有的转化操作都是惰性求值，也就是说转化操作不会马上执行，当有一个行动操作要将计算结果返回个driver时，转化操作才会得到执行。这种设计使得spark有更高的执行效率，因为转化操作不用马上算出结果，它只需要在行动操作时将结果传递给行动操作。如果一组转化操作需要支撑多个行动操作，那么每个行动操作都会触发一遍转化操作，很浪费时间，这个时候可以对最后一个转化操作的RDD进行缓存，这样多个行动操作只需要执行一次转化操作用于生成RDD，后面的行动操作可以从缓存中获得RDD。

• shuffle操作

  • shuffle是spark中的一种机制，它的作用是重新分配数据，结果是对不同分区的数据按照规则分组。shuffle操作时会在不同的executor和机器间进行I/O操作，导致性能降低。
  • 当执行shuffle算子时会进行stage划分，其中shuffle算子会将相同的key写在同一个或临近的磁盘上，此过程为shuffle write；在下一个stage中会读取这些数据，此过程了shuffle read 。执行shuffle操作时由于key分布不均匀，容易造成数据倾斜。
  • 由于shuffle算子操作会对性能产生影响，开发中尽量减少shuffle类算子使用，并且优先使用map-side预聚合的shuffle操作，例如reduceByKey等，这类操作首先在自己节点上聚合，在整体聚合。
  • 常见的的shuffle操作包括，groupByKey，cogroup，subtractByKey，reduceByKey，foldByKey，sortByKey，partitionBy，coalesce，repartitionAndSortWithinPartitions，aggregateByKey。

• 好了，这节就分享到这里吧，下个章节会进一步的介绍RDD相关操作，RDD缓存，广播变量和累加器等。