理解Spark的核心RDD.docx

RDD，全稱為Resilient Distributed Datasets(彈性分布式數(shù)據(jù)集)，是一個(gè)容錯(cuò)的、并行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以讓用戶顯式地將數(shù)據(jù)存儲到磁盤和內(nèi)存中，并能控制數(shù)據(jù)的分區(qū)。同時(shí)，RDD還提供了一組豐富的操作來操作這些數(shù)據(jù)。在這些操作中，諸如map、flatMap、filter等轉(zhuǎn)換操作實(shí)現(xiàn)了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD還提供了諸如join、groupBy、reduceByKey等更為方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常見的數(shù)據(jù)運(yùn)算。通常來講，針對數(shù)據(jù)處理有幾種常見模型，包括：Iterative Algorithms，Relational Queries，MapReduce，Stream Processing。例如Hadoop MapReduce采用了MapReduces模型，Storm則采用了Stream Processing模型。RDD混合了這四種模型，使得Spark可以應(yīng)用于各種大數(shù)據(jù)處理場景。RDD作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本質(zhì)上是一個(gè)只讀的分區(qū)記錄集合。一個(gè)RDD可以包含多個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)就是一個(gè)dataset片段。RDD可以相互依賴。如果RDD的每個(gè)分區(qū)最多只能被一個(gè)Child RDD的一個(gè)分區(qū)使用，則稱之為narrow dependency；若多個(gè)Child RDD分區(qū)都可以依賴，則稱之為wide dependency。不同的操作依據(jù)其特性，可能會產(chǎn)生不同的依賴。例如map操作會產(chǎn)生narrow dependency，而join操作則產(chǎn)生wide dependency。Spark之所以將依賴分為narrow與wide，基于兩點(diǎn)原因。首先，narrow dependencies可以支持在同一個(gè)cluster node上以管道形式執(zhí)行多條命令，例如在執(zhí)行了map后，緊接著執(zhí)行filter。相反，wide dependencies需要所有的父分區(qū)都是可用的，可能還需要調(diào)用類似MapReduce之類的操作進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)傳遞。其次，則是從失敗恢復(fù)的角度考慮。narrow dependencies的失敗恢復(fù)更有效，因?yàn)樗恍枰匦掠?jì)算丟失的parent partition即可，而且可以并行地在不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重計(jì)算。而wide dependencies牽涉到RDD各級的多個(gè)Parent Partitions。下圖說明了narrow dependencies與wide dependencies之間的區(qū)別：本圖來自Matei Zaharia撰寫的論文An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters。圖中，一個(gè)box代表一個(gè)RDD，一個(gè)帶陰影的矩形框代表一個(gè)partition。RDD如何保障數(shù)據(jù)處理效率？RDD提供了兩方面的特性persistence和patitioning，用戶可以通過persist與patitionBy函數(shù)來控制RDD的這兩個(gè)方面。RDD的分區(qū)特性與并行計(jì)算能力(RDD定義了parallerize函數(shù))，使得Spark可以更好地利用可伸縮的硬件資源。若將分區(qū)與持久化二者結(jié)合起來，就能更加高效地處理海量數(shù)據(jù)。例如：input.map(parseArticle _).partitionBy(partitioner).cache()partitionBy函數(shù)需要接受一個(gè)Partitioner對象，如：val partitioner = new HashPartitioner(sc.defaultParallelism)RDD本質(zhì)上是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)集，在訪問RDD時(shí)，指針只會指向與操作相關(guān)的部分。例如存在一個(gè)面向列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中一個(gè)實(shí)現(xiàn)為Int的數(shù)組，另一個(gè)實(shí)現(xiàn)為Float的數(shù)組。如果只需要訪問Int字段，RDD的指針可以只訪問Int數(shù)組，避免了對整個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的掃描。RDD將操作分為兩類：transformation與action。無論執(zhí)行了多少次transformation操作，RDD都不會真正執(zhí)行運(yùn)算，只有當(dāng)action操作被執(zhí)行時(shí)，運(yùn)算才會觸發(fā)。而在RDD的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)機(jī)制中，底層接口則是基于迭代器的，從而使得數(shù)據(jù)訪問變得更高效，也避免了大量中間結(jié)果對內(nèi)存的消耗。在實(shí)現(xiàn)時(shí)，RDD針對transformation操作，都提供了對應(yīng)的繼承自RDD的類型，例如map操作會返回MappedRDD，而flatMap則返回FlatMappedRDD。當(dāng)我們執(zhí)行map或flatMap操作時(shí)，不過是將當(dāng)前RDD對象傳遞給對應(yīng)的RDD對象而已。例如：def mapU: ClassTag(f: T = U): RDDU = new MappedRDD(this, sc.clean(f)這些繼承自RDD的類都定義了compute函數(shù)。該函數(shù)會在action操作被調(diào)用時(shí)觸發(fā)，在函數(shù)內(nèi)部是通過迭代器進(jìn)行對應(yīng)的轉(zhuǎn)換操作：privatesparkclass MappedRDDU: ClassTag, T: ClassTag(prev: RDDT, f: T = U) extends RDDU(prev) override def getPartitions: ArrayPartition = firstParentT.partitions override def compute(split: Partition, context: TaskContext) = firstParentT.iterator(split, context).map(f)RDD對容錯(cuò)的支持支持容錯(cuò)通常采用兩種方式：數(shù)據(jù)復(fù)制或日志記錄。對于以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)而言，這兩種方式都非常昂貴，因?yàn)樗枰缂壕W(wǎng)絡(luò)拷貝大量數(shù)據(jù)，畢竟帶寬的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于內(nèi)存。RDD天生是支持容錯(cuò)的。首先，它自身是一個(gè)不變的(immutable)數(shù)據(jù)集，其次，它能夠記住構(gòu)建它的操作圖（Graph of Operation），因此當(dāng)執(zhí)行任務(wù)的Worker失敗時(shí)，完全可以通過操作圖獲得之前執(zhí)行的操作，進(jìn)行重新計(jì)算。由于無需采用replication方式支持容錯(cuò)，很好地降低了跨網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸成本。不過，在某些場景下，Spark也需要利用記錄日志的方式來支持容錯(cuò)。例如，在Spark Streaming中，針對數(shù)據(jù)進(jìn)行update操作，或者調(diào)用Streaming提供的window操作時(shí)，就需要恢復(fù)執(zhí)行過程的中間狀態(tài)。此時(shí)，需要通過Spark提供的checkpoint機(jī)制，以支持操作能夠從checkpoint得到恢復(fù)。針對RDD的wide dependency，最有效的容錯(cuò)方式同樣還是采用checkpoint機(jī)制。不過，似乎Spark的最新版本仍然沒有引入aut