开发者俱乐部

标题: Spark实战（代立冬） [打印本页]

作者: jack 时间: 2016-3-3 02:38
标题: Spark实战（代立冬）
1.Spark简介

什么是Spark?
  Spark是UC BerkeleyAmp实验室开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架
                                                      Spark VS MapReduce
MapReduce：          ①.缺少对迭代计算以及DAG运算的支持
                                 ②.Shuffle过程多次排序和落地，MR之间的数据需要落Hdfs文件系统
Spark:                      ①.提供了一套支持DAG图的分布式并行计算的编程框架，减少多次计算之间中间结果写到hdfs的开销
                                ②.提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销
                               ③.使用多线程池模型来减少task启动开稍，shuffle过程中避免不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作
                                 ④.广泛的数据集操作类型(map,groupby,count,filter)
                                 ⑤.Spark通过提供丰富的Scala, Java，PythonAPI及交互式Shell来提高可用性
                                 ⑥.RDD之间维护了血统关系，一旦RDDfail掉了，能通过父RDD自动重建，保证了容错性。采用容错的、高可伸缩性的akka作为通讯框架


2.Spark生态系统

3.Scala集合简介

vallist2 = List(1,2,3,4,5)
list2.map{x=>x +8}    //{9,10,11,12,13}
list2.filter{x=>x > 3}    //{4,5}
list2.reduce(_ + _)
更多scala学习网址：http://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/collections.html

4.spark的关键组件

•Master
•Worker
•SparkContext(客户端)

5.核心概念：弹性分布式数据集
  Spark围绕的概念是弹性分布式数据集（RDD），这是一个有容错机制并可以被并行操作的元素集合。
RDD的特点：
失败自动重建。对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage(见文章最后介绍)就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint
可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会spill到disk
必须是可序列化的。
目前RDD有两种创建方式：并行集合（ParallelizedCollections）：接收一个已经存在的Scala集合，然后进行各种并行计算。 Hadoop数据集（HadoopDatasets）：在一个文件的每条记录上运行函数。只要文件系统是HDFS，或者hadoop支持的任意存储系统即可。这两种类型的RDD都可以通过相同的方式进行操作。
1.并行集合（Parallelized Collections）
•并行集合是通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。例如，下面的输出，演示了如何从一个数组创建一个并行集合：

•scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
•scala> val distData =sc.parallelize(data)
•一旦分布式数据集（distData）被创建好，它们将可以被并行操作。例如，我们可以调用distData.reduce(_+_ )来将数组的元素相加
2.Hadoop数据集（Hadoop Datasets）
•Spark可以从存储在HDFS，或者Hadoop支持的其它文件系统（包括本地文件,HBase等等）上的文件创建分布式数据集。
•Text file的RDDs可以通过SparkContext’stextFile的方式创建，
•scala> val distFile =sc.textFile("data.txt")

并行集合的一个重要参数是slices，表示数据集切分的份数。Spark将会在集群上为每一份数据起一个任务。典型地，你可以在集群的每个CPU上分布2-4个slices.一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。然而，你也可以通过传递给parallelize的第二个参数来进行手动设置。（例如：sc.parallelize(data,10)).
textFile方法也可以通过输入一个可选的第二参数，来控制文件的分片数目。默认情况下，Spark为每一块文件创建一个分片（HDFS默认的块大小为64MB)，但是你也可以通过传入一个更大的值，来指定一个更高的片值。注意，你不能指定一个比块数更小的片值（和Map数不能小于Block数一样，但是可以比它多）

6.RDD的操作

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。
                                                                                                                     转换（transformation）

转换	含义
map(func)	返回一个新分布式数据集，由每一个输入元素经过func函数转换后组成
filter(func)	返回一个新数据集，由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（因此func应该返回一个序列，而不是单一元素）
distinct([numTasks]))	返回一个包含源数据集中所有不重复元素的新数据集
groupByKey([numTasks])	在一个（K,V）对的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集注意：默认情况下，只有8个并行任务来做操作，但是你可以传入一个可选的numTasks参数来改变它
reduceByKey(func[numTasks])	在一个（K，V)对的数据集上调用时，返回一个（K，V）对的数据集，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起。类似groupByKey，reduce任务个数是可以通过第二个可选参数来配置的
sortByKey([ascending[numTasks])	在一个（K，V)对的数据集上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照Key进行排序的（K，V）对数据集。升序或降序由ascending布尔参数决定
join(otherDataset[numTasks])	在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用时，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K, (V, W))数据集

动作（actions）

动作	含义
reduce(func)	通过函数func（接受两个参数，返回一个参数）聚集数据集中的所有元素。这个功能必须可交换且可关联的，从而可以正确的被并行执行。
collect()	在驱动程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作并返回一个足够小的数据子集后再使用会比较有用。
count()	返回数据集的元素的个数。
first()	返回数据集的第一个元素（类似于take（1））
take(n)	返回一个由数据集的前n个元素组成的数组。注意，这个操作目前并非并行执行，而是由驱动程序计算所有的元素
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，HDFS或者任何其它hadoop支持的文件系统。对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它转换为文件中的文本行
countByKey()	对(K,V)类型的RDD有效，返回一个(K，Int)对的Map，表示每一个key对应的元素个数
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。这通常用于边缘效果，例如更新一个累加器，或者和外部存储系统进行交互，例如HBase

7. RDD依赖

•转换操作，最主要的操作，是Spark生成DAG图的对象，转换操作并不立即执行，在触发行动操作后再提交给driver处理，生成DAG图--> Stage --> Task --> Worker执行。按转化操作在DAG图中作用，可以分成两种：
•窄依赖
»输入输出一对一的操作，且结果RDD的分区结构不变，主要是map、flatMap；
»输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union等；
»从输入中选择部分元素的操作，如filter、distinct、subtract、sample。

•宽依赖，宽依赖会涉及shuffle类，在DAG图解析时以此为边界产生Stage，如图所示。
»对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey；
»对两个RDD基于key进行join和重组，如join等。

Stage的划分

在RDD的论文中有详细的介绍，简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分。在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask，第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，stage的划分也以此为依据，shuffle之前的所有变换是一个stage，shuffle之后的操作是另一个stage。比如rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 这个操作没有shuffle，直接就输出了，那么只有它的task是resultTask，stage也只有一个；如果是rdd.map(x=> (x, 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println),这个job因为有reduce，所以有一个shuffle过程，那么reduceByKey之前的是一个stage，执行shuffleMapTask，输出shuffle所需的数据，reduceByKey到最后是一个stage，直接就输出结果了。如果job中有多次shuffle，那么每个shuffle之前都是一个stage。

8.Wordcount例子

输入文件例子:由空格分隔的
aaabbbccc
ccc bbbddd
计算过程：读入文件，把每行数据，按空格分成单个的单词。对每个单词记数
val  ssc = newSparkContext().setAppName("WordCount")
val lines =ssc.textFile(args(1))//输入
   val words =
   lines.flatMap(x=>x.split(" "))
   words.cache()//缓存
   valwordCounts =
   words.map(x=>(x, 1) )
   val red =wordCounts.reduceByKey( (a,b)=>{a + b})
red.saveAsTextFile(“/root/Desktop/out”) //行动

蓝色的部分，生成相关的上下文，负责和Master，exutor通信，请求资源,搜集task执行的进度等
绿色的部分，仅仅是在定义相关的运算规则（也就是画一张有向无环图），没有执行实际的计算
当红色的部分（action rdd）被调用的时候，才会真正的向spark集群去提交，Dag。。。根据之前代码（也就是绿色的部分）生成rdd链，在根据分区算法生成partition，每个partition对应一个Task，把这些task，交给Excutor去执行

9. 提交job

./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hangzhou-jishuan-DDS0258.dratio.puppet:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 3 \
/opt/spark-1.0.2-bin-hadoop1/lib/spark-examples-1.0.2-hadoop1.0.4.jar \
10
更详细的参数说明参见：http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/25714545

10.  编程接口

Scala
Spark使用Scala开发，默认使用Scala作为编程语言。编写Spark程序比编写HadoopMapReduce程序要简单的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell测试程序。写SparK程序的一般步骤就是创建或使用(SparkContext)实例，使用SparkContext创建RDD，然后就是对RDD进行操作。参见：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html#tab_scala_3
如：
• val sc = new SparkContext(master, appName,[sparkHome], [jars])
• val textFile =sc.textFile("hdfs://.....")
• textFile.map(....).filter(.....).....
•
Java
• JavaSparkContext sc = newJavaSparkContext(...);
• JavaRDD lines =ctx.textFile("hdfs://...");
• JavaRDD words = lines.flatMap(
•    new FlatMapFunction<String,String>() {
•       public Iterable call(String s) {
•          return Arrays.asList(s.split("")); } } );
•
Python
• from pyspark import SparkContext
• sc = SparkContext("local","Job Name", pyFiles=['MyFile.py', 'lib.zip', 'app.egg'])
• words =sc.textFile("/usr/share/dict/words")
• words.filter(lambda w:w.startswith("spar")).take(5)

11. Spark运行架构
Sparkon YARN 运行过程（cluster模式）
1.用户通过bin/spark-submit或bin/spark-class 向YARN提交Application
2.RM为Application分配第一个container，并在指定节点的container上启动SparkContext。
3.SparkContext向RM申请资源以运行Executor
4.RM分配Container给SparkContext，SparkContext和相关的NM通讯，在获得的Container上启动 StandaloneExecutorBackend，StandaloneExecutorBackend启动后，开始向SparkContext注册并申请  Task
5.SparkContext分配Task给StandaloneExecutorBackend执行
6.StandaloneExecutorBackend执行Task并向SparkContext汇报运行状况
7.Task运行完毕，SparkContext归还资源给NM，并注销退出。

12.Spark SQL
Spark SQL是一个即席查询系统，其前身是shark，不过代码几乎都重写了，但利用了shark的最好部分内容。SparkSQL可以通过SQL表达式、HiveQL或者Scala DSL在Spark上执行查询。目前Spark SQL还是一个alpha版本。

13.SparkStreaming

   SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP套接字）进行类似map、reduce、join、window等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。

SparkStreaming流式处理系统特点有：
• 将流式计算分解成一系列短小的(按秒)批处理作业
• 将失败或者执行较慢的任务在其它节点上并行执行
• 较强的容错能力(checkpoint等)
• 使用和RDD一样的语义

./bin/run-exampleorg.apache.spark.examples.streaming.NetworkWordCount localhost 9999
nc-lk 9999

14. 练习题

有一批ip，找出出现次数最多的前50个?
10.129.41.91
61.172.251.20
10.150.9.240
...
答案：
data.map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_).map(word=>(word._2,word._1)).sortByKey(false).map(word=>(word._2,word._1)).take(50)

15.延伸

Lineage（血统）
Spark处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问题时采用血统关系(Lineage)方案。RDD数据集通过所谓的血统关系(Lineage)记住了它是如何从其它RDD中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation）操作（filter, map, join etc.)行为。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过Lineage获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。
RDD在Lineage依赖方面分为两种NarrowDependencies与WideDependencies用来解决数据容错的高效性。NarrowDependencies是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。WideDependencies是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区或所有分区，也就是说存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。对与WideDependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage方法对与输入节点完好，而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是lineage，血统的意思），NarrowDependencies对于数据的重算开销要远小于WideDependencies的数据重算开销。
容错
在RDD计算，通过checkpint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpointdata，一个是loggingthe updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是loggingthe updates方式，通过记录跟踪所有生成RDD的转换（transformations）也就是记录每个RDD的lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。

欢迎光临开发者俱乐部 (http://xodn.com/)