Spark笔记(一)

Spark笔记(一)
1. 简介
- Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
- Spark是Scala编写，方便快速编程。
1. 总体技术栈
  - Mesos: 一个多租户的集群资源管理器
  - Tachyon: 一个高性能、高容错、基于内存的开源分布式存储系统
  - Spark: 快速的内存优化过的计算执行引擎(有python, java, scala 的API)
  - Spark Streaming: Spark的流计算系统
  - Graphx: 图形计算
  - MLbase: 有好的机器学习
  - Spark SQL
  - 一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎
  - 一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机(Java 有一个OpenMPI的实现)
  - Ad-hoc Queries (即席查询)
    
    即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是由用户自定义查询条件的。
  - Spark 可以做到流处理, 批处理和即席查询一站式运作
2. Spark 与 MapReduce的对比
  - MapReduce
  - Spark
  - 在迭代计算中, Spark会将每次计算的中间计算结果存储到内存中, 而MapReduce在执行迭代计算时, 在 shuffle 阶段需要不断地从HDFS读取数据和写入数据, 大量的磁盘IO存在性能瓶颈, 必然会导致计算时长的延长。所以, 在执行迭代计算时, Spark 的性能比 MapReduce 要高100x倍。
3. Spark 核心
  
  (1). RDD
  - Resilient Distributed DataSet 弹性分布式数据集。
  - RDD五大特性:
    
    RDD 是由一系列的 parition 组成的
    
    函数是作用在每一个partition (split) 上的
    
    RDD 之间有一系列的依赖关系
    
    分区器是作用在 K, V 格式的 RDD 上
    
    RDD 提供一些列最佳的计算位置
  - RDD理解图:
    
    注意点:
    
    textFile方法底层封装的是MR读取文件的方式，读取文件之前先split，默认split大小是一个block大小
    
    RDD 只是数据集的抽象, 分区内部并不会存储具体的数据
    
    什么是 K, V 格式的RDD?
    
    如果RDD中存储的数据都是二元组对象, 那么这个RDD就叫做 K,V 格式的 RDD
    
    哪里体现 RDD 的弹性(容错)?
    
    parition 数量, 大小没有限制且可以自定义, 体现了RDD的弹性
    
    RDD 之间依赖关系, 可以基于上一个RDD重新计算出RDD
    
    哪里体现 RDD 的分布式?
    
    RDD 是由 Partition 组成, parition 是分布在不同节点上的
    
    RDD 提供计算最佳位置, 体现了数据本地化。体现了大数据 "计算移动数据不一定" 的理念
  - Lineage 血统
    
    可以看作一代单传的血统, 通过代来判定程序执行到的位置
  (2). Spark 任务执行原理
  - Driver 和 Worker 是启动在节点上的进程
    
    Driver 与集群节点之间有频繁的通信
    
    Driver 负责任务(tasks)的分发和结果的回收, 任务的调度。如果 task 的计算结果非常大就不要回收了, 否则会造成OOM
    
    Worder 是 Standalone 资源调度框架中资源管理的从节点, 也是JVM进程.
    
    Master 是 Standalone 资源调度框架中资源管理的主节点, 也是JVM进程.
    
    Driver 类比 ApplicationMaster 分发任务给Worker, 获取计算的结果
  (3). Spark 代码流程
  - 创建 SparkConf 对象
    
    可以设置 Application name
    
    可以设置运行模式及资源需求
  - 创建 SparkContext 对象
  - 基于 Spark 的上下文创建一个RDD, 对 RDD进行处理
  - 应用程序中要有Action类算子来触发 Transformation 类算子执行
  - 关闭 Spark 上下文对象 SparkContext
  (4). Transformations 转换算子
  - 概念：
    
    Transformation(转换) 类算子是一类算子, 如 map, flatMap, reduceByKey 等。
    
    Transformation 算子是延迟执行的, 也可被称为懒加载执行的。
  - Transformation 类算子:
    
    filter
    
    过滤符合条件的记录数, true 保留, false 过滤掉
    
    map
    
    将一个RDD中的每个数据项, 通过map中的函数映射变为一个新的元素。
    
    特点: 输入一条, 输出一条数据。
    
    flatMap
    
    先 map 后 flat。与map类似, 每个输入项可以映射为 0 到多个输出项。
    
    sample
    
    随机抽取算子, 根据传进去的小数按比例进行又放回或者无放回的抽样。
    
    reduceByKey
    
    将相同的 key 根据相应的逻辑进行处理。
    
    sortByKey/sortBy
    
    作用在K, V 格式的RDD上, 对 key 进行升序或者降序排序。
  (5). Action 行动算子
  - 概念:
    
    Action 行动算子, 如 foreach, collect, count 等。
    
    Action 类算子是触发执行。
    
    一个application应用程序中有几个 Action 类算子执行, 就有几个job运行。底层都有调用run_job方法。
  - Action 类算子
    
    count
    
    返回数据集中的元素数, 会在结果计算完成后回到 Driver 端
    
    take(n)
    
    返回一个包含数据集前 n 个元素的集合
    
    first
    
    等价于 take(1), 返回数据集中的第一个元素
    
    foreach
    
    循环遍历数据集中的每个元素, 运行相应的逻辑
    
    collect
    
    将计算结果回收到 Driver 端
  (6). 控制算子
  - 概念:
    
    三种控制算子: cache, persist, checkpoint
    
    都可以将RDD持久化, 持久化的单位是 partition
    
    cache 和 persist 都是懒执行的。必须由一个action算子引发
    
    checkpoint 算子不仅能将 RDD 持久化到磁盘, 还能切断 RDD 之间的依赖关系
  - cache:
    
    默认将 RDD 的数据持久化到内存中, 是懒执行
    
    cache() <=> persist() = persist(StorageLevel.Memory_Only)
  - persist:
    
    可以指定持久化的级别。
    
    最常用的是 Memory_Only 和 Memory_AND_DISK
    
    "_2" 表示有副本数
    
    持久化级别:
    
    /** * :: DeveloperApi :: * Flags for controlling the storage of an RDD. Each StorageLevel records whether * to use memory, or ExternalBlockStore, whether to drop the RDD to disk if it * falls out of memory or ExternalBlockStore, whether to keep the data in memory in * a serialized format, and whetherto replicate the RDD partitions on multiple * nodes. * 控制 RDD 存储的标签, 每个存储级别记录了是否使用内存,或额外的块来存储; 是否在 RDD * 内存或额外块溢出时将它存储到磁盘; 是否将存储在内存中的数据按指定格式序列化; * 是否将 RDD 的分区备份到几个节点上 * * The [[org.apache.spark.storage.StorageLevel]] singleton object contains some * static constants for commonly useful storage levels. To create your own storage * level object, use the factory method of the singleton object * (`StorageLevel(...)`). * StorageLevel 是一个包含了一些标识着常用的存储级别的静态常量的单例。 * 你可以通过使用该单例对象的工厂方法来自定义存储级别 */ @DeveloperApi class StorageLevel private( /* 是否使用磁盘存储 */ private var _useDisk: Boolean, /* 是否启用内存存储 */ private var _useMemory: Boolean, /* 是否使用堆外内存 */ private var _useOffHeap: Boolean, /* 是否不使用序列化... 这个有点绕... */ private var _deserialized: Boolean, /* 默认备份为1,可设置 */ private var _replication: Int = 1) extends Externalizable { // TODO: Also add fields for caching priority, dataset ID, and flushing. // 添加用于缓存优先级, 数据集 ID 和内存清洗的域 private def this(flags: Int, replication: Int) { this((flags & 8) != 0, (flags & 4) != 0, (flags & 2) != 0, (flags & 1) != 0, replication) } def this() = this(false, true, false, false) // For deserialization def useDisk: Boolean = _useDisk def useMemory: Boolean = _useMemory def useOffHeap: Boolean = _useOffHeap def deserialized: Boolean = _deserialized def replication: Int = _replication // 断言副本数是否小于 40, 不满足会报错 assert(replication < 40, "Replication restricted to be less than 40 for calculating hash codes") if (useOffHeap) { // 使用序列化才能使用堆外内存 require(!deserialized, "Off-heap storage level does not support deserialized storage") } /** * * 内存模式 */ private[spark] def memoryMode: MemoryMode = { if (useOffHeap) MemoryMode.OFF_HEAP else MemoryMode.ON_HEAP } /** * 克隆, 创建了新对象, 是深拷贝 */ override def clone(): StorageLevel = { new StorageLevel(useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, replication) } /** * * 重载equals方法 */ override def equals(other: Any): Boolean = other match { case s: StorageLevel => s.useDisk == useDisk && s.useMemory == useMemory && s.useOffHeap == useOffHeap && s.deserialized == deserialized && s.replication == replication case _ => false } /** * 判断是否有效 */ def isValid: Boolean = (useMemory || useDisk) && (replication > 0) def toInt: Int = { var ret = 0 if (_useDisk) { ret |= 8 } if (_useMemory) { ret |= 4 } if (_useOffHeap) { ret |= 2 } if (_deserialized) { ret |= 1 } ret } // 额外的写出 override def writeExternal(out: ObjectOutput): Unit = Utils.tryOrIOException { // writeByte: 写出为字节码 out.writeByte(toInt) out.writeByte(_replication) } override def readExternal(in: ObjectInput): Unit = Utils.tryOrIOException { val flags = in.readByte() _useDisk = (flags & 8) != 0 _useMemory = (flags & 4) != 0 _useOffHeap = (flags & 2) != 0 _deserialized = (flags & 1) != 0 _replication = in.readByte() } // 读决定, 获取当前已缓存的等级 @throws(classOf[IOException]) private def readResolve(): Object = StorageLevel.getCachedStorageLevel(this) override def toString: String = { val disk = if (useDisk) "disk" else "" val memory = if (useMemory) "memory" else "" val heap = if (useOffHeap) "offheap" else "" val deserialize = if (deserialized) "deserialized" else "" val output = Seq(disk, memory, heap, deserialize, s"$replication replicas").filter(_.nonEmpty) s"StorageLevel(${output.mkString(", ")})" } override def hashCode(): Int = toInt * 41 + replication def description: String = { var result = "" result += (if (useDisk) "Disk " else "") if (useMemory) { result += (if (useOffHeap) "Memory (off heap) " else "Memory ") } result += (if (deserialized) "Deserialized " else "Serialized ") result += s"${replication}x Replicated" result } } /** * Various [[org.apache.spark.storage.StorageLevel]] defined and utility functions * for creating new storage levels. * 定义的可变存储级别以及创建新存储级别的公用方法 */ object StorageLevel { // 5 个参数依次代表: _useDisk,_useMemory,_useOffHeap,_deserialized,_replication // SER -> serialized 是否序列化; _2 -> 使用副本数 val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false) val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false) val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2) val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true) val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2) val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false) val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2) val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true) val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2) val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false) val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2) val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1) /** * :: DeveloperApi :: * Return the StorageLevel object with the specified name. * 返回特定名称的存储级别对象 */ @DeveloperApi def fromString(s: String): StorageLevel = s match { case "NONE" => NONE case "DISK_ONLY" => DISK_ONLY case "DISK_ONLY_2" => DISK_ONLY_2 case "MEMORY_ONLY" => MEMORY_ONLY case "MEMORY_ONLY_2" => MEMORY_ONLY_2 case "MEMORY_ONLY_SER" => MEMORY_ONLY_SER case "MEMORY_ONLY_SER_2" => MEMORY_ONLY_SER_2 case "MEMORY_AND_DISK" => MEMORY_AND_DISK case "MEMORY_AND_DISK_2" => MEMORY_AND_DISK_2 case "MEMORY_AND_DISK_SER" => MEMORY_AND_DISK_SER case "MEMORY_AND_DISK_SER_2" => MEMORY_AND_DISK_SER_2 case "OFF_HEAP" => OFF_HEAP case _ => throw new IllegalArgumentException(s"Invalid StorageLevel: $s") } /** * :: DeveloperApi :: * Create a new StorageLevel object. * 创建一个新的存储级别对象 */ @DeveloperApi def apply( useDisk: Boolean, useMemory: Boolean, useOffHeap: Boolean, deserialized: Boolean, replication: Int): StorageLevel = { getCachedStorageLevel( new StorageLevel(useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, replication)) } /** * :: DeveloperApi :: * Create a new StorageLevel object without setting useOffHeap. * 创建一个没有设置使用堆外内存的新存储级别对象 */ @DeveloperApi def apply( useDisk: Boolean, useMemory: Boolean, deserialized: Boolean, replication: Int = 1): StorageLevel = { getCachedStorageLevel(new StorageLevel(useDisk, useMemory, false, deserialized, replication)) } /** * :: DeveloperApi :: * Create a new StorageLevel object from its integer representation. * 根据标签的整形代表参数和副本数创建一个新的存储级别对象 */ @DeveloperApi def apply(flags: Int, replication: Int): StorageLevel = { getCachedStorageLevel(new StorageLevel(flags, replication)) } /** * :: DeveloperApi :: * Read StorageLevel object from ObjectInput stream. * 从对象输入流中读取存储级别对象 */ @DeveloperApi def apply(in: ObjectInput): StorageLevel = { val obj = new StorageLevel() obj.readExternal(in) getCachedStorageLevel(obj) } // 调用了 java 并发包的 ConcurrentHashMap, 将两个存储级别作为键值对传入 ConcurrentHashMap 初始化该类的 storageLevelCache对象 private[spark] val storageLevelCache = new ConcurrentHashMap[StorageLevel, StorageLevel]() // 从 storageLevelCache 中获取存储级别对象 private[spark] def getCachedStorageLevel(level: StorageLevel): StorageLevel = { storageLevelCache.putIfAbsent(level, level) storageLevelCache.get(level) } }
  - cache 和 persist 的注意事项
    
    cache 和 persist 都是懒执行, 必须由一个 action 类触发执行
    
    cache 和 persist 的返回值可以赋给一个变量, 在其他job中直接使用该变量就是使用持久化的数据了。持久化单位是partition
  - checkpoint:
    
    checkpoint 将 RDD 持久化到磁盘, 还可以切断 RDD之间的依赖关系
    
    checkpoint 的执行原理:
    
    当 RDD 的 job 执行完毕后, 会从finalRDD 从后往前回溯。
    
    当回溯到某一个调用了 checkpoint 方法时, 会对当前 RDD 做一个标记
    
    Spark 框架会自动启动一个新的job, 重新计算这个RDD的数据, 将数据持久化到HDFS上
    
    优化: 对 RDD 执行checkpoint之前, 最好对这个RDD先执行cache, 这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到 HDFS 上就可以, 省去了重新计算的步骤。
  - 随便写的一个xx练习, 可读性 == shit, 是在不想写wordCount了
    
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```
 ```

 ```scala
 package com.ronnie.scala
 
 import java.io.StringReader
 
 import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader
 import org.apache.spark.rdd.RDD
 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
 object DataExtraction {
 
   def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf()
     conf.setMaster("local").setAppName("WC")
     val sc = new SparkContext(conf)
 
     val input: RDD[String] = sc.textFile("./resources/gpu.csv")
     val result: RDD[Array[String]] = input.map { line =>
       val reader = new CSVReader(new StringReader(line))
       reader.readNext()
     }
     result.foreach(x => {
       x.flatMap(_.split(" ")).foreach(_.split(" ").filter(y =>y.contains("580") ).foreach(_.split(" ").filter(x => x.equals("RX580")).foreach(println)))
     })
   }
   
 }
 ```
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ronnieyuan/p/11716692.html

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