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14.RDD深度解析

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开篇:spark各种库,sparksqlsparkmachicelearning,等这么多库底层都是封装的RDD。意味着

1RDD本身提供了通用的抽象,

2spark现在有5个子框架,sqlStreaming,流式处理,机器学习,图计算,sparkR可以根据具体领域的内容建模,建第6个库,第7个库。必须掌握spark的这个通用抽象基石-RDD.

 

1:RDD,基于工作集分布式函数编程的应用抽象。MapReduce是基于数据集的。他们的共同特征是位置感知容错负载均衡是数据集和工作集都有的。

基于数据集的处理:工作方式是从物理存储设备上,加载数据,然后操作数据,然后写入物理存储设备。但它不适应的场景有:

       1)不适合于大量的迭代。

       2)不适合于交互式查询,每次查询都要从磁盘上读取数据,然后查询,然后写回数据结果、如果复杂的查询有多个步骤,则要多次基于磁盘,这还是次要的,只是速度影响。重点是基于数据流的方式,不能复用曾经的结果或者中间的计算结果,这才是致命的,例如有几千人并发操作一个数据仓库,假如有一百人的查询完全是一样的,它也会重新加载数据,重新查询,而spark会对结果重用,复用中间计算结果,就是前面10个步骤是一样的,算过,数据集不会复用,spark则会复用

RDD(ResillientDistributedDataset)是基于工作集的,有前面讲过的

4大弹性:

弹性1自动的进行内存和磁盘数据存储的切换;

弹性2基于Lineage的高校容错;

弹性3Task如果失败会自动进行特定次数的重试;

弹性4Stage如果失败会自动进行特定次数的重试,而且重试的时候只会计算失败的分片

弹性5checkpointpersist,链条比较长,计算比较笨重的时候,我们把数据都放在磁盘/HDFS上,这是checkpoint。而persist,是在内存中或者磁盘中对数据进行复用。这是效率和容错的延伸点。

弹性6数据调度弹性,DAG  TASK和资源管理无关。

弹性7数据分片的高度弹性,如计算过程中会产生很多数据碎片,这时partition就特别小。每次都消耗一个线程去处理的话,这会降低处理效率。这时会考虑把很多partion合并成一个大的partition提升效率。另一个方面,内存不是那么多,但是partition数据比较大,数据block比较大。会考虑把它变成更小的分片,这样让spark有更多的处理批次,但是不会出现OOM。这样数据分片,我们可以人工提高并行度,降低并行度,是弹性的高度体现,而且它完全有数据本地性。

 

 

而从一万个分片变成10万个分片,则一般可能需要shuffleRDD本身容许用户在执行多个查询时,显示的将工作集缓存在内存中。以后其它人来查询就可以重用工作集。自然极大提升查询速度。

提示:spark的位置感知比hadoop的位置感知好很多,hadoop进行partition的时候,就不管位置在哪里,spark进行partition的时候,进行下一步stage操作,是会确定这个位置的,它更精致化

 

2Spark Streaming为什么老是用checkpoint,因为经常要用到以前的东西。假设Spark如果有1000RDD,一般不会产生1000个中间结果。假设Stage内部有一千个步骤,它中间不会产生999次中间结果,默认情况下,它只是产生一次中间结果,而hadoop会产生1000次中间结果。由于SparkRDD它本身是只读分区集合,但又为了应对它只对数据标记,不做计算的计算模型,所以它是lazy级别的,所以每次transformation构建的新的RDD,也都是以父RDD为自己的第一个参数传进去的,由此构成了一个链条,在计算的由最后action的时候再触发,所以只有一个中间结果,也所以这就构成了一个从后往前回溯的过程,就是一个函数展开的过程,从源码也看到它是这种从后往前的链条依赖关系,所以它容错的开销会非常低,为什么呢?

因为常规的容错方式有

1数据检查点它的工作方式要通过数据中心的网络连接不同的机器,每次操作的时候都要复制整个数据集。每次都有一个拷贝,是要通过网络的,因为要复制到其他机器上,而带宽就是分布式的瓶颈,这对存储资源也是非常大的消耗)以及

2记录数据的更新(每次数据变化了,我们都记录下,但这个第一复杂,第2耗性能,重算的时候比较难处理),既然这么多缺点?

spark为什么在记录数据更新上就这么高效呢?

       1RDD是不可变的所以每次操作就会变成新的RDD+lazy,不存在全局修改的问题,控制难度极大的下降。又产生了链条,可以很方便的容错。

       2是粗粒度模式记录更新的成本低,(RDD的写操作是粗粒度的,读操作既可以是粗粒度也可以是细粒度的(也就是可以读一条记录)).(spark 不适合细粒度和异步更新操作场景比如爬虫)最简单的想,RDD就是一个List或者ArrayRDD是分布式函数式编程的抽象。基于RDD编程一般都采用高级函数。

       3Stage结束,数据会写磁盘。是粗粒度模式,是为了效率,为了简化。如果是更新力度太细太多,记录成本非常高,效率就不是那么高了。对RDD的具体的数据的改变操作(写操作)都是粗粒度的。RDD的写操作是粗粒度的(限制了它的使用场景,网络爬虫这件事就不适合Rdd去做),但是RDD的读操作,既可以是粗粒度的也可以是细粒度的。Partition本身是一个很普通的数据结构,指向我们的具体的数据本身,即计算时知道数据在哪里。而且这系列数据分片的计算逻辑都是一样的。

 

 

 

4compute为什么所有RDD操作返回都是迭代器?好处是让所有框架无缝集成,结果流处理,机器学习都可以互调,无论是机器学习操作sql,还是sql操作机器学习,还是流处理操作图计算,还是流处理操作sql,大家都是基于RDD,我才不管你是什么东西,只关心你是RDD。第2点,又有可以调用子类的具体东西,所以是不是流处理可以直接调用机器学习的具体功能去训练。因为有this.type(),所以可以通过运行时runtime,来具体把实际的实例赋值给RDD,你转过来就可以去操作它,这样使用了接口,还能调用接口下面的子类。

5Scala中使用了接口,还能调用接口下面的子类无缝集成的基础上,可以使用各自的功能。产生核裂变:如果我是做金融方面的,开发了一个金融类的子框架,子框架可以直接在代码中调机器学习,调图计算进行什么分享预测,行为分析,模式分析。也可以调sql进行数据挖掘。你写了个子框架,遵循RDD的规范,机器学习转过来可以调用我的金融框架。因为无缝集成,写个电商框架也可以调金融框架,每增强一个,可以让所有的增强。每提出一个新的框架,是不是可以使用其它所有的功能。

 

 

6:由于有了PreferedLocation,Spark可以处理一切数据,每次都符合完美的数据本地性。Spark就是要做一体化多元化的数据处理框架,不仅仅只是大数据。兼容一切文件系统,一切操作系统,一切文件格式。任何格式的数据,第一计算更快,第2使用更简单。但是Spark做实时事务性处理,反应没那么快,控制难度大。如银行转账。做实时处理是可以的。除此之外,Spark要一统数据处理的天下!

7RDD的弊端:目前不支持细粒度的写操作(如网络爬虫)以及增量迭代计算(每次迭代的时候,只迭代其中的一部分数据,本身是粗粒度,不能很好的支持增量迭代(Flink支持))

 

注:本内容原型来自 IMP 课程笔记

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