Spark源码分析之分区器的作用

最近因为手抖，在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑。为了解决这个问题，顺便研究了下Spark分区器的原理，趁着周末加班总结一下~

先说说数据倾斜

数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候，每个RDD内部的分区包含的数据不平均。比如一共有5个分区，其中一个占有了90%的数据，这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活，结果四个人不怎么干活，工作全都压到一个人身上了。遇到这种问题，网上有很多的解决办法：

比如这篇写的就不错：http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html

但是如果是底层数据的问题，无论怎么优化，还是无法解决数据倾斜的。

比如你想要对某个rdd做groupby，然后做join操作，如果分组的key就是分布不均匀的，那么真样都是无法优化的。因为一旦这个key被切分，就无法完整的做join了，如果不对这个key切分，必然会造成对应的分区数据倾斜。

不过，了解数据为什么会倾斜还是很重要的，继续往下看吧！

分区的作用

在PairRDD即（key,value）这种格式的rdd中，很多操作都是基于key的，因此为了独立分割任务，会按照key对数据进行重组。比如groupbykey

重组肯定是需要一个规则的，最常见的就是基于Hash，Spark还提供了一种稍微复杂点的基于抽样的Range分区方法。

下面我们先看看分区器在Spark计算流程中是怎么使用的：

Paritioner的使用

就拿groupbykey来说：

def groupByKey(): JavaPairRDD[K, JIterable[V]] =
    fromRDD(groupByResultToJava(rdd.groupByKey()))

它会调用PairRDDFunction的groupByKey()方法

def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope {
    groupByKey(defaultPartitioner(self))
  }

在这个方法里面创建了默认的分区器。默认的分区器是这样定义的：

def defaultPartitioner(rdd: RDD[_], others: RDD[_]*): Partitioner = {
    val bySize = (Seq(rdd) ++ others).sortBy(_.partitions.size).reverse
    for (r <- bySize if r.partitioner.isDefined && r.partitioner.get.numPartitions > 0) {
      return r.partitioner.get
    }
    if (rdd.context.conf.contains("spark.default.parallelism")) {
      new HashPartitioner(rdd.context.defaultParallelism)
    } else {
      new HashPartitioner(bySize.head.partitions.size)
    }
  }

首先获取当前分区的分区个数，如果没有设置spark.default.parallelism参数，则创建一个跟之前分区个数一样的Hash分区器。

当然，用户也可以自定义分区器，或者使用其他提供的分区器。API里面也是支持的：

// 传入分区器对象
def groupByKey(partitioner: Partitioner): JavaPairRDD[K, JIterable[V]] =
    fromRDD(groupByResultToJava(rdd.groupByKey(partitioner)))
// 传入分区的个数
def groupByKey(numPartitions: Int): JavaPairRDD[K, JIterable[V]] =
    fromRDD(groupByResultToJava(rdd.groupByKey(numPartitions)))

HashPatitioner

Hash分区器，是最简单也是默认提供的分区器，了解它的分区规则，对我们处理数据倾斜或者设计分组的key时，还是很有帮助的。

class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {
  require(partitions >= 0, s"Number of partitions ($partitions) cannot be negative.")

  def numPartitions: Int = partitions

  // 通过key计算其HashCode，并根据分区数取模。如果结果小于0，直接加上分区数。
  def getPartition(key: Any): Int = key match {
    case null => 0
    case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
  }

  // 对比两个分区器是否相同，直接对比其分区个数就行
  override def equals(other: Any): Boolean = other match {
    case h: HashPartitioner =>
      h.numPartitions == numPartitions
    case _ =>
      false
  }

  override def hashCode: Int = numPartitions
}

这里最重要的是这个Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions),它决定了数据进入到哪个分区。

def nonNegativeMod(x: Int, mod: Int): Int = {
    val rawMod = x % mod
    rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
  }

说白了，就是基于这个key获取它的hashCode，然后对分区个数取模。由于HashCode可能为负，这里直接判断下，如果小于0，再加上分区个数即可。

因此，基于hash的分区，只要保证你的key是分散的，那么最终数据就不会出现数据倾斜的情况。

RangePartitioner

这个分区器，适合想要把数据打散的场景，但是如果相同的key重复量很大，依然会出现数据倾斜的情况。

每个分区器，最核心的方法，就是getPartition

def getPartition(key: Any): Int = {
    val k = key.asInstanceOf[K]
    var partition = 0
    if (rangeBounds.length <= 128) {
      // If we have less than 128 partitions naive search
      while (partition < rangeBounds.length && ordering.gt(k, rangeBounds(partition))) {
        partition += 1
      }
    } else {
      // Determine which binary search method to use only once.
      partition = binarySearch(rangeBounds, k)
      // binarySearch either returns the match location or -[insertion point]-1
      if (partition < 0) {
        partition = -partition-1
      }
      if (partition > rangeBounds.length) {
        partition = rangeBounds.length
      }
    }
    if (ascending) {
      partition
    } else {
      rangeBounds.length - partition
    }
  }

在range分区中，会存储一个边界的数组，比如[1,100,200,300,400]，然后对比传进来的key，返回对应的分区id。

那么这个边界是怎么确定的呢？

这就是Range分区最核心的算法了，大概描述下，就是遍历每个paritiion，对里面的数据进行抽样，把抽样的数据进行排序，并按照对应的权重确定边界。

有几个比较重要的地方：

• 1 抽样
• 2 确定边界

关于抽样，有一个很常见的算法题，即在不知道数据规模的情况下，如何以等概率的方式，随机选择一个值。

最笨的办法，就是遍历一次数据，知道数据的规模，然后随机一个数，取其对应的值。其实这样相当于遍历了两次（第二次的取值根据不同的存储介质，可能不同）。

在Spark中，是使用水塘抽样这种算法。即首先取第一个值，然后依次往后遍历；第二个值有二分之一的几率替换选出来的值；第三个值有三分之一的几率替换选出来的值；...；直到遍历到最后一个值。这样，通过依次遍历就取出来随机的数值了。

算法参考源码：

private var rangeBounds: Array[K] = {
    if (partitions <= 1) {
      Array.empty
    } else {
      // This is the sample size we need to have roughly balanced output partitions, capped at 1M.
      // 最大采样数量不能超过1M。比如，如果分区是5，采样数为100
      val sampleSize = math.min(20.0 * partitions, 1e6)
      // Assume the input partitions are roughly balanced and over-sample a little bit.
      // 每个分区的采样数为平均值的三倍，避免数据倾斜造成的数据量过少
      val sampleSizePerPartition = math.ceil(3.0 * sampleSize / rdd.partitions.size).toInt

      // 真正的采样算法(参数1:rdd的key数组， 采样个数)
      val (numItems, sketched) = RangePartitioner.sketch(rdd.map(_._1), sampleSizePerPartition)
      if (numItems == 0L) {
        Array.empty
      } else {
        // If a partition contains much more than the average number of items, we re-sample from it
        // to ensure that enough items are collected from that partition.
        // 如果有的分区包含的数量远超过平均值，那么需要对它重新采样。每个分区的采样数/采样返回的总的记录数
        val fraction = math.min(sampleSize / math.max(numItems, 1L), 1.0)
        //保存有效的采样数
        val candidates = ArrayBuffer.empty[(K, Float)]
        //保存数据倾斜导致的采样数过多的信息
        val imbalancedPartitions = mutable.Set.empty[Int]

        sketched.foreach { case (idx, n, sample) =>
          if (fraction * n > sampleSizePerPartition) {
            imbalancedPartitions += idx
          } else {
            // The weight is 1 over the sampling probability.
            val weight = (n.toDouble / sample.size).toFloat
            for (key <- sample) {
              candidates += ((key, weight))
            }
          }
        }
        if (imbalancedPartitions.nonEmpty) {
          // Re-sample imbalanced partitions with the desired sampling probability.
          val imbalanced = new PartitionPruningRDD(rdd.map(_._1), imbalancedPartitions.contains)
          val seed = byteswap32(-rdd.id - 1)
          //基于RDD获取采样数据
          val reSampled = imbalanced.sample(withReplacement = false, fraction, seed).collect()
          val weight = (1.0 / fraction).toFloat
          candidates ++= reSampled.map(x => (x, weight))
        }
        RangePartitioner.determineBounds(candidates, partitions)
      }
    }
  }

  def sketch[K : ClassTag](
      rdd: RDD[K],
      sampleSizePerPartition: Int): (Long, Array[(Int, Long, Array[K])]) = {
    val shift = rdd.id
    // val classTagK = classTag[K] // to avoid serializing the entire partitioner object
    val sketched = rdd.mapPartitionsWithIndex { (idx, iter) =>
      val seed = byteswap32(idx ^ (shift << 16))
      val (sample, n) = SamplingUtils.reservoirSampleAndCount(
        iter, sampleSizePerPartition, seed)
      //包装成三元组，（索引号，分区的内容个数，抽样的内容）
      Iterator((idx, n, sample))
    }.collect()
    val numItems = sketched.map(_._2).sum
    //返回（数据条数，（索引号，分区的内容个数，抽样的内容））
    (numItems, sketched)
  }

真正的抽样算法在SamplingUtils中,由于在Spark中是需要一次性取多个值的，因此直接去前n个数值，然后依次概率替换即可：

def reservoirSampleAndCount[T: ClassTag](
      input: Iterator[T],
      k: Int,
      seed: Long = Random.nextLong())
    : (Array[T], Long) = {
    //创建临时数组
    val reservoir = new Array[T](k)
    // Put the first k elements in the reservoir.
    // 取出前k个数，并把对应的rdd中的数据放入对应的序号的数组中
    var i = 0
    while (i < k && input.hasNext) {
      val item = input.next()
      reservoir(i) = item
      i += 1
    }

    // If we have consumed all the elements, return them. Otherwise do the replacement.
    // 如果全部的元素，比要抽取的采样数少，那么直接返回
    if (i < k) {
      // If input size < k, trim the array to return only an array of input size.
      val trimReservoir = new Array[T](i)
      System.arraycopy(reservoir, 0, trimReservoir, 0, i)
      (trimReservoir, i)

    // 否则开始抽样替换
    } else {
      // If input size > k, continue the sampling process.
      // 从刚才的序号开始，继续遍历
      var l = i.toLong
      // 随机数
      val rand = new XORShiftRandom(seed)
      while (input.hasNext) {
        val item = input.next()
        // 随机一个数与当前的l相乘，如果小于采样数k，就替换。（越到后面，替换的概率越小...）
        val replacementIndex = (rand.nextDouble() * l).toLong
        if (replacementIndex < k) {
          reservoir(replacementIndex.toInt) = item
        }
        l += 1
      }
      (reservoir, l)
    }
  }

确定边界

最后就可以通过获取的样本数据，确定边界了。

def determineBounds[K : Ordering : ClassTag](
      candidates: ArrayBuffer[(K, Float)],
      partitions: Int): Array[K] = {
    val ordering = implicitly[Ordering[K]]
    // 数据格式为（key，权重）
    val ordered = candidates.sortBy(_._1)
    val numCandidates = ordered.size
    val sumWeights = ordered.map(_._2.toDouble).sum
    val step = sumWeights / partitions
    var cumWeight = 0.0
    var target = step
    val bounds = ArrayBuffer.empty[K]
    var i = 0
    var j = 0
    var previousBound = Option.empty[K]
    while ((i < numCandidates) && (j < partitions - 1)) {
      val (key, weight) = ordered(i)
      cumWeight += weight
      if (cumWeight >= target) {
        // Skip duplicate values.
        if (previousBound.isEmpty || ordering.gt(key, previousBound.get)) {
          bounds += key
          target += step
          j += 1
          previousBound = Some(key)
        }
      }
      i += 1
    }
    bounds.toArray
  }

直接看代码，还是有些晦涩难懂，我们举个例子，一步一步解释下：

按照上面的算法流程，大致可以理解：

抽样-->确定边界（排序）

首先对spark有一定了解的都应该知道，在spark中每个RDD可以理解为一组分区，这些分区对应了内存块block,他们才是数据最终的载体。那么一个RDD由不同的分区组成，这样在处理一些map,filter等算子的时候，就可以直接以分区为单位并行计算了。直到遇到shuffle的时候才需要和其他的RDD配合。

在上面的图中，如果我们不特殊设置的话，一个RDD由3个分区组成，那么在对它进行groupbykey的时候，就会按照3进行分区。

按照上面的算法流程，如果分区数为3，那么采样的大小为：

val sampleSize = math.min(20.0 * partitions, 1e6)

即采样数为60，每个分区取60个数。但是考虑到数据倾斜的情况，有的分区可能数据很多，因此在实际的采样时，会按照3倍大小采样：

val sampleSizePerPartition = math.ceil(3.0 * sampleSize / rdd.partitions.size).toInt

也就是说，最多会取60个样本数据。

然后就是遍历每个分区，取对应的样本数。

val sketched = rdd.mapPartitionsWithIndex { (idx, iter) =>
      val seed = byteswap32(idx ^ (shift << 16))
      val (sample, n) = SamplingUtils.reservoirSampleAndCount(
        iter, sampleSizePerPartition, seed)
      //包装成三元组，（索引号，分区的内容个数，抽样的内容）
      Iterator((idx, n, sample))
    }.collect()

然后检查，是否有分区的样本数过多，如果多于平均值，则继续采样，这时直接用sample 就可以了

sketched.foreach { case (idx, n, sample) =>
          if (fraction * n > sampleSizePerPartition) {
            imbalancedPartitions += idx
          } else {
            // The weight is 1 over the sampling probability.
            val weight = (n.toDouble / sample.size).toFloat
            for (key <- sample) {
              candidates += ((key, weight))
            }
          }
        }
        if (imbalancedPartitions.nonEmpty) {
          // Re-sample imbalanced partitions with the desired sampling probability.
          val imbalanced = new PartitionPruningRDD(rdd.map(_._1), imbalancedPartitions.contains)
          val seed = byteswap32(-rdd.id - 1)
          //基于RDD获取采样数据
          val reSampled = imbalanced.sample(withReplacement = false, fraction, seed).collect()
          val weight = (1.0 / fraction).toFloat
          candidates ++= reSampled.map(x => (x, weight))
        }

取出样本后，就到了确定边界的时候了。

注意每个key都会有一个权重，这个权重是 【分区的数据总数/样本数】

RangePartitioner.determineBounds(candidates, partitions)

首先排序val ordered = candidates.sortBy(_._1)，然后确定一个权重的步长

val sumWeights = ordered.map(_._2.toDouble).sum
val step = sumWeights / partitions

基于该步长，确定边界，最后就形成了几个范围数据。

然后分区器形成二叉树，遍历该数确定每个key对应的分区id

partition = binarySearch(rangeBounds, k)

实践 —— 自定义分区器

自定义分区器，也是很简单的，只需要实现对应的两个方法就行：

public class MyPartioner extends Partitioner {
    @Override
    public int numPartitions() {
        return 1000;
    }

    @Override
    public int getPartition(Object key) {
        String k = (String) key;
        int code = k.hashCode() % 1000;
        System.out.println(k+":"+code);
        return  code < 0?code+1000:code;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if(obj instanceof MyPartioner){
            if(this.numPartitions()==((MyPartioner) obj).numPartitions()){
                return true;
            }
            return false;
        }
        return super.equals(obj);
    }
}

使用的时候，可以直接new一个对象即可。

pairRdd.groupbykey(new MyPartitioner())

这样自定义分区器就完成了。

参考

• https://www.iteblog.com/archives/1368.html
• https://www.iteblog.com/archives/1522.html
• https://www.iteblog.com/archives/1525.html
• http://blog.csdn.net/zongzhiyuan/article/details/49965021