Spark 概念学习系列之Spark存储管理机制

Spark存储管理机制

　　概要

　　　　01 存储管理概述

　　　　02 RDD持久化

　　　　03 Shuffle数据存储

　　　　04 广播变量与累加器

01 存储管理概述

　　思考：

　　　RDD，我们可以直接使用而无须关心它的实现细节，RDD是Spark的基础，但是有个问题大家也许会比较关心：RDD所操作的数据究竟在哪里？它是如何存储的。

　　回顾：

　　1.1 、存储管理模块架构—从架构上来看

　　　　　　1.1.1 通信层

　　　　　　　　　　通信层面采用主从方式实现通信（主从节点间互换消息）

　　　　　　1.1.2 　 存储层

　　　　　　　　　　　存储层负责提供接口来存储数据（可把数据存储到内存，磁盘，或者远端）

　　1.2 存储管理模块架构—从功能上来看

　　　　　　1.2.1 RDD缓存

　　　　　　　　　　整个存储管理模块主要的工作是作为RDD的缓存，包括基于内存和磁盘的缓存

　　　　　　1.2.2 Shuffle数据的持久化

　　　　　　　　　　　　Shuffle中间结果的数据也是交由存储管理模块进行管理的。Shuffle性能的好坏直接影响了Spark应用程序整体的性能，因此存储管理模块中对于Shuffle数据的处理有别于传统的RDD。

　　　　　　1.2.3 缓存

　　　　　　　　　　　　　　注意：还有其他数据的存储，请移步。见

　　　　　　　　　　　　　　储模块由操作类BlockManager统一对外提供服务

　　1.3 存储管理模块架构—通信层

　　1.4 存储管理模块架构—通信层--BlockManager

　　　　　　（1）BlockManager类通过BlockManagerMaster进行通信；

　　　　　　（2）主节点的BlockManager会包含所有从节点的BlockManager信息；

　　　　　　（3）主从节点之间通过各自的BlockManagerMasterActor来进行相互通信；

　　1.5 存储管理模块架构—存储层

　　1.6 存储管理模块架构—数据块与分区的关系

　　　　我们知道，RDD是基于分区(partition)来计算的。

　　　　在存储管理中，存储是以block为单位的。实际上RDD的partition与block是一一对应的。他两是通过映射关系联系到一起的。

　　　　具体映射关系：block名=“rddID+分区索引号”。

02 RDD持久化

　　2.1 回顾—RDD控制操作

　　　　　persist操作，可以将RDD持久化到不同层次的存储介质，以便后续操作重复使用。

　　　　　　　　1.cache:RDD[T]

　　　　　　　　2.persist:RDD[T]

　　　　　　　　3.persist(level:StorageLevel):RDD[T]

　　　　　首次使用RDD的时候，我们可以选择对RDD进行持久化，当再次使用RDD是就可以直接从之前的缓存中获取而无需再次进行计算。对于需要反复使用的RDD会带来很大的性能改善。

　　2.2 持久化级别

　　2.3 如何选择持久化级别

　　　　　　首选MEMORY_ONLY；其次选MEMORY_ONLY_SER；

　　　　　　如果数据量大且重新计算的开销大，那就用MEMORY_AND_DISK；

　　　　　　如果要确保快速的恢复机制，那就选MEMORY_ONLY_2，

　　　　　　MEMORY_AND_DISK_2（因为有备份）

　　　　　　注意：具体选择时需要结合应用特点以及机器性能做出权衡

　　2.4 缓存淘汰机制

　　　　　　当数据超过缓存阈值时：Spark会丢弃一部分内存中的数据或者将一部分数据从内存移出到磁盘中(LRU)，具体情况依据RDD的持久化选项。

　　　　　　如果是直接丢弃数据的话，程序会否报错呢？

　　　　　　答案是不一定的。如果被删除的数据的祖先是可被回溯到的，那么可以通过重新计算得到丢失的数据；相反，程序会报错哦。

　　　　　　RDD 还有一个方法叫作unpersist()，调用该方法可以手动把持久化的RDD 从缓存中移除

03 Shuffle数据持久化

　　shuffle数据必须是在磁盘上进行缓存，不能选择在内存中缓存；

　　RDD在磁盘持久化时一个block对应一个文件，而shuffle数据块只是逻辑上的概念，存储方式因实现方式不同而不同：0

　　默认将shuffle数据块，也就是一个bucket映射成文件(文件过多)

　　另外一种方式是将shuffle数据块映射成文件中的一段（将spark.shuffle.consolidateFiles设置为TRUE）

04、广播变量和累加器

　　4.1 广播变量--Broadcast Variables

　　　　实现数据在每个节点上都有一份拷贝

　　　　广播变量也是存储模块来管理的，以MEMORY_AND_DISK方式存储

 val signPrefixes = sc.broadcast(loadCallSignTable())

            val countryContactCounts = contactCounts.map{case (sign, count) =>

                val country = lookupInArray(sign, signPrefixes.value)

                (country, count)

            }.reduceByKey((x, y) => x + y)

            countryContactCounts.saveAsTextFile(outputDir + "/countries.txt")

　　4.2 累加器--Accumulators

　　　　提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法

    val sc = new SparkContext(...)

            val file = sc.textFile("file.txt")

            val blankLines = sc.accumulator() // 创建Accumulator[Int]并初始化为0

            val callSigns = file.flatMap(line => {

            if (line == "") {

            blankLines +=  // 累加器加1

            }

            line.split(" ")

            })

            callSigns.saveAsTextFile("output.txt")

            println("Blank lines: " + blankLines.value)