[DB] Spark Core (2)

RDD

WordCount处理流程

• sc.textFile("/root/temp/data.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

调用任务过程

• 客户端将任务通过SparkContext对象提交给Manager
• Manager将任务分配给Worker
• 客户端将任务提交给Worker

特性

• 由分区组成，每个分区运行在不同的worker上
• 通过算子（函数）处理每个分区中的数据
• RDD之间存在依赖关系（宽依赖、窄依赖），根据依赖关系，划分任务的Stage（阶段）

创建

• 通过集合创建：SparkContext.parallelize
• 通过读取外部数据源：HDFS，本地目录

算子（函数）

• Transformation：由一个RDD生成一个新的RDD。延时加载（计算）
  • map(func)：对原来的RDD进行某种操作，返回一个新的RDD
  • filter(func)：过滤
  • flatMap(func)：压平，类似Map
  • mapPartitions(func)：对RDD中的每个分区进行操作
  • sample(withReplacement, fraction, seed)
  • union(otherDataset)：集合操作
  • distinct([numTasks])：去重
  • groupByKey([numTasks])：聚合操作（分组）
  • sortByKey([ascending],[numTasks])：排序（针对<key,value>）
  • sortBy()
• Action：对RDD计算出一个结果
  • reduce(func)
  • collect()：
  • foreach(func)：类似map，但没有返回值

缓存

• 默认将RDD的数据缓存在内存中
• 提高性能
• 表示RDD可以被缓存，函数：persist 或 cache

容错

• 检查点（Checkpoint）
• 复习：HDFS中，由SecondaryNameNode进行日志的合并
• 一种容错机制，Lineage（血统）表示任务执行的声明周期（整个任务的执行过程）
• 血统越长，出错概率越大，出错时不需要从头计算，从最近检查点的位置往后计算即可
• 命令（本地模式和集群模式操作一样）：
  • sc.setCheckpointDir("/root/temp/spark")：指定检查点文件保存目录
  • rdd1.checkpoint：标识RDD可以生成检查点

依赖

• 单步WordCount程序：
  • val rdd1 = sc.textFile("/root/temp/input/data.txt")
  • val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
  • val rdd3 = rdd2.map((_,1)) 完整: val rdd3 = rdd2.map((word:String)=>(word,1) )
  • val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
  • rdd4.collect
• 根据依赖关系划分任务执行的Stage（阶段）
• 宽依赖（类似“超生”）：多个RDD的分区依赖了同一个父RDD分区（左父右子），如groupBy
• 窄依赖（类似“独生子女”）：每个父RDD分区，最多被一个RDD的分区使用，如map
• 宽依赖是划分stage的依据

参考

官方API
http://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.package