Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

很显然，答案是否定的！

对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。

对于Spark RDD，它是一个分布式的弹性数据集，不真正存储数据。如果你没有在代码中调用persist或者cache算子，Spark是不会真正将数据都放到内存里的。

此外，还要考虑persist/cache的缓存级别，以及对什么进行缓存（比如是对整张表生成的DataSet缓存还是列裁剪之后生成的DataSet缓存）（关于Spark RDD的特性解析参考《Spark RDD详解》

既然Spark RDD不存储数据，那么它内部是如何读取数据的呢？其实Spark内部也实现了一套存储系统：BlockManager。为了更深刻的理解Spark RDD数据的处理流程，先抛开BlockManager本身原理，从源码角度阐述RDD内部函数的迭代体系。

我们都知道RDD算子最终会被转化为shuffle map task和result task，这些task通过调用RDD的iterator方法获取对应partition数据，而这个iterator方法又会逐层调用父RDD的iterator方法获取数据（通过重写scala.collection.iterator的hasNext和next方法实现）。主要过程如下：

首先看ShuffleMapTask和ResultTask中runTask方法的源码：

关键看这部分处理逻辑：

rdd.iterator(partition, context)

getOrCompute方法会先通过当前executor上的BlockManager获取指定blockId的block，如果block不存在则调用computeOrReadCheckpoint，如果要处理的RDD没有被checkpoint或者materialized，则接着调用compute方法进行计算。

compute方法是RDD的抽象方法，由继承RDD的子类具体实现。

以WordCount为例：

sc.textFile(input)
  .flatMap(line => line.split(" "))
  .map(word => (word, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .saveAsTextFile(output)

1. textFile会构建一个HadoopRDD

2. flatMap/map会构建一个MapPartitionsRDD

3. reduceByKey触发shuffle时会构建一个ShuffledRDD

4. saveAsTextFile作为action算子会触发整个任务的执行

以flatMap/map产生的MapPartitionsRDD实现的compute方法为例：

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] =
    f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))

底层调用了parent RDD的iterator方法，然后作为参数传入到了当前的MapPartitionsRDD。而f函数就是对parent RDD的iterator调用了相同的map类函数以执行用户给定的函数。

所以，这是一个逐层嵌套的rdd.iterator方法调用，子RDD调用父RDD的iterator方法并在其结果之上调用Iterator的map函数以执行用户给定的函数，逐层调用直到调用到最初的iterator（比如上述WordCount示例中HadoopRDD partition的iterator）。

而scala.collection.Iterator的map/flatMap方法返回的Iterator就是基于当前Iterator重写了next和hasNext方法的Iterator实例。比如，对于map函数，结果Iterator的hasNext就是直接调用了self iterator的hasNext，next方法就是在self iterator的next方法的结果上调用了指定的map函数。

flatMap和filter函数稍微复杂些，但本质上一样，都是通过调用self iterator的hasNext和next方法对数据进行遍历和处理。

所以，当我们调用最终结果iterator的hasNext和next方法进行遍历时，每遍历一个数据元素都会逐层调用父层iterator的hasNext和next方法。各层的map函数组成一个pipeline，每个数据元素都经过这个pipeline的处理得到最终结果。

这也是Spark的优势之一，map类算子整个形成类似流式处理的pipeline管道，一条数据被该链条上的各个RDD所包裹的函数处理。

再回到WordCount例子。HadoopRDD直接跟数据源关联，内存中存储多少数据跟读取文件的buffer和该RDD的分区数相关（比如buffer*partitionNum，当然这是一个理论值），saveAsTextFile与此类似。MapPartitionsRDD里实际在内存里的数据也跟partition数有关系。ShuffledRDD稍微复杂些，因为牵扯到shuffle，但是RDD本身的特性仍然满足（记录文件的存储位置）。

说完了Spark RDD，再来看另一个问题：Spark SQL对于多表之间join操作，会先把所有表中数据加载到内存再做处理吗？

当然，肯定也不需要！

具体可以查看Spark SQL针对相应的Join SQL的查询计划，以及在之前的文章《Spark SQL如何选择join策略》中，针对目前Spark SQL支持的join方式，任何一种都不要将join语句中涉及的表全部加载到内存。即使是Broadcast Hash Join也只需将满足条件的小表完整加载到内存。

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