Spark技术内幕：究竟什么是RDD

2022-11-14 23:06:53

RDD是Spark最基本，也是最根本的数据抽象。http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 是关于RDD的论文。如果觉得英文阅读太费时间，可以看这篇译文：http://shiyanjun.cn/archives/744.html

本文也是基于这篇论文和源码，分析RDD的实现。

第一个问题，RDD是什么？Resilient Distributed Datasets（RDD，）弹性分布式数据集。RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称之为转换，如map、filter、groupBy、join（转换不是程开发人员在RDD上执行的操作）。

RDD不需要物化。RDD含有如何从其他RDD衍生（即计算）出本RDD的相关信息（即Lineage），据此可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。

看一下内部实现对于RDD的概述：

Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependencies on other RDDs
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
* an HDFS file)

每个RDD有5个主要的属性：

一组分片（partition），即数据集的基本组成单位
一个计算每个分片的函数
对parent RDD的依赖，这个依赖描述了RDD之间的lineage
对于key-value的RDD，一个Partitioner
一个列表，存储存取每个partition的preferred位置。对于一个HDFS文件来说，存储每个partition所在的块的位置。

org.apache.spark.rdd.RDD是一个抽象类，定义了RDD的基本操作和属性。这些基本操作包括map，filter和persist。另外，org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions定义了key-value类型的RDD的操作，包括groupByKey，join，reduceByKey，countByKey，saveAsHadoopFile等。org.apache.spark.rdd.SequenceFileRDDFunctions包含了所有的RDD都适用的saveAsSequenceFile。

RDD支持两种操作：转换（transformation）从现有的数据集创建一个新的数据集；而动作（actions）在数据集上运行计算后，返回一个值给驱动程序。例如，map就是一种转换，它将数据集每一个元素都传递给函数，并返回一个新的分布数据集表示结果。另一方面，reduce是一种动作，通过一些函数将所有的元素叠加起来，并将最终结果返回给Driver程序。（不过还有一个并行的reduceByKey，能返回一个分布式数据集）

Spark中的所有转换都是惰性的，也就是说，他们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住应用到基础数据集（例如一个文件）上的这些转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这个设计让Spark更加有效率的运行。例如，我们可以实现：通过map创建的一个新数据集，并在reduce中使用，最终只返回reduce的结果给driver，而不是整个大的新数据集。

默认情况下，每一个转换过的RDD都会在你在它之上执行一个动作时被重新计算。不过，你也可以使用persist(或者cache)方法，持久化一个RDD在内存中。在这种情况下，Spark将会在集群中，保存相关元素，下次你查询这个RDD时，它将能更快速访问。在磁盘上持久化数据集，或在集群间复制数据集也是支持的。

下表列出了Spark中的RDD转换和动作。每个操作都给出了标识，其中方括号表示类型参数。前面说过转换是延迟操作，用于定义新的RDD；而动作启动计算操作，并向用户程序返回值或向外部存储写数据。

表1 Spark中支持的RDD转换和动作
转换	map(f : T ) U) : RDD[T] ) RDD[U] filter(f : T ) Bool) : RDD[T] ) RDD[T] flatMap(f : T ) Seq[U]) : RDD[T] ) RDD[U] sample(fraction : Float) : RDD[T] ) RDD[T] (Deterministic sampling) groupByKey() : RDD[(K, V)] ) RDD[(K, Seq[V])] reduceByKey(f : (V; V) ) V) : RDD[(K, V)] ) RDD[(K, V)] union() : (RDD[T]; RDD[T]) ) RDD[T] join() : (RDD[(K, V)]; RDD[(K, W)]) ) RDD[(K, (V, W))] cogroup() : (RDD[(K, V)]; RDD[(K, W)]) ) RDD[(K, (Seq[V], Seq[W]))] crossProduct() : (RDD[T]; RDD[U]) ) RDD[(T, U)] mapValues(f : V ) W) : RDD[(K, V)] ) RDD[(K, W)] (Preserves partitioning) sort(c : Comparator[K]) : RDD[(K, V)] ) RDD[(K, V)] partitionBy(p : Partitioner[K]) : RDD[(K, V)] ) RDD[(K, V)]
动作	count() : RDD[T] ) Long collect() : RDD[T] ) Seq[T] reduce(f : (T; T) ) T) : RDD[T] ) T lookup(k : K) : RDD[(K, V)] ) Seq[V] (On hash/range partitioned RDDs) save(path : String) : Outputs RDD to a storage system, e.g., HDFS

注意，有些操作只对键值对可用，比如join。另外，函数名与Scala及其他函数式语言中的API匹配，例如map是一对一的映射，而flatMap是将每个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map类似）。

除了这些操作以外，用户还可以请求将RDD缓存起来。而且，用户还可以通过Partitioner类获取RDD的分区顺序，然后将另一个RDD按照同样的方式分区。有些操作会自动产生一个哈希或范围分区的RDD，像groupByKey，reduceByKey和sort等。

从一个例子开始

下面的例子摘自RDD的论文，实现了处理一个HDFS日志文件中错误日志的逻辑。

lines = spark.textFile("hdfs://...")  // lines is a org.apache.spark.rdd.MappedRDD

errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR")) // errors is a org.apache.spark.rdd.FilteredRDD

errors.cache() // persist 到内存中

errors.count() // 触发action，计算errors有多少个，即ERROR的多少行

// Count errors mentioning MySQL:

errors.filter(_.contains("MySQL")).count()

// Return the time fields of errors mentioning

// HDFS as an array (assuming time is field

// number 3 in a tab-separated format):

errors.filter(_.contains("HDFS"))

        .map(_.split('\t')(3))

        .collect()

spark是一个org.apache.spark.SparkContext的实例，基本上spark的应用都是以定义一个SparkContext开始的。textFile的定义如下：

 /**

   * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any

   * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.

   */

  def textFile(path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = {

    hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],

      minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)

  }

hadoopFile创建了一个org.apache.spark.rdd.HadoopRDD，而在HadoopRDD上调用map则生成了一个MappedRDD：

  /**

   * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.

   */

  def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = new MappedRDD(this, sc.clean(f))

errors.cache()并不会立即执行，它的作用是在RDD的计算完成后，将结果cache起来，以供以后的计算使用，这样的话可以加快以后运算的速度。

errors.count() 就触发了一个action，这个时候就需要向集群提交job了：

 /**

   * Return the number of elements in the RDD.

   */

  def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum

提交后，SparkContext会将runJob提交到DAGScheduler，DAGScheduler会将当前的DAG划分成Stage，然后生成TaskSet后通过TaskScheduler的submitTasks提交tasks，而这又会调用SchedulerBackend，SchedulerBackend会将这些任务发送到Executor去执行。

如何划分Stage？如何生成tasks？接下来会进行解析。明天要上班了，今天早点休息吧。

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从一个例子开始

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