Spark:The Definitive Guide--读书小结（一）

最新推荐文章于 2022-02-25 18:13:58 发布

置顶小糖宝

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个人读后小结，如有不对，欢迎批评指正

前言
第Ⅰ部分大数据与Spark概述
第Ⅱ部分结构化API--DataFrame、SQL和Dataset
第Ⅲ部分低级API
第Ⅳ部分生产与应用
第Ⅴ部分流处理
第Ⅵ部分高级分析与机器学习
第Ⅶ部分生态系统

前言

大概花了一个月（2020-09~2020-10）左右的时间，看完了整本书。笔者毕业后，主要从事机器学习、数据挖掘方向的相关工作。由于Spark作为目前主流的分布式计算引擎，个人也一直在用Spark进行相关的数据分析与建模工作。通读全书，感觉比较适合入门级学习，主要介绍了Spark 2.0相关API及Spark生态。涵盖Spark SQL、Struct Streaming、GraphX、MLlib等内容。对初学者而言是一本不错的书籍。

数据、源码链接: https://github.com/databricks/Spark-The-Definitive-Guide.

第Ⅰ部分大数据与Spark概述

Spark是加州伯克利分校AMP实验室开发的通用内存计算框架，Spark主要包括Spark SQL(数据分析)、Struct Streaming(流计算)、ML(机器学习)、GraphX(图计算)等组件。使得Spark成为大数据一站式处理平台，在企业项目中得到广泛应用。目前Spark已经进入3.0时代，速度较2.0版本有较大的提升。在可预见的未来，Spark任将是企业进行大数据分析的基石。在这里插入图片描述

第Ⅱ部分结构化API–DataFrame、SQL和Dataset

结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件、半结构化的CSV文件、以及高度结构化的Parquet文件。结构化API主要指以下三种核心分布式集合类型的API：Dataset类型、DataFrame类型、SQL表和视图。

Dataset和DataFrame的比较：
DataFrame是一个分布式的类型为Row的对象集合，Dataset可以使用Java/Scala类定义DataFrame中的每条记录。DataFrame可以看作是Dataset中对象为Row时的特例。Row类型是Spark用于支持内存计算而优化的数据格式。Dataset在编译时检查类型是否符合规范，而DataFrame在运行时检查类型是否与Schema中指定的一致。但Dataset与DataFrame的操作几乎完全一样。
在这里插入图片描述
DataFrame的转Dataset:

case class Flight(DEST_COUNTRY_NAME:String,ORIGIN_COUNTRY_NAME:String,count:BigInt)
val flightDF = spark.read.parquet("fileName")
val flights = flights.as[Flight]

RDD、DataFrame、Dataset演变：
在这里插入图片描述
DataFrame与RDD相比，更像是传统的二维表，除了记录了表数据，还记录了数据的结构信息：
目前基于RDD的API已经进入了维护阶段，基于DataFrame与Dataset的API今后将成为Spark的核心API。

Spark结构化API执行过程：

编写DataFrame、Dataset、SQL代码，
如果代码能有效执行，Spark将其转化为一个逻辑执行计划（Logical Plan）
Spark将此逻辑计划转化成一个物理执行计划（Physical Plan），检查可行的优化策略，并在此检查过程中进行优化
Spark将生成的不同的物理执行计划，通过代价模型进行比较分析，最终在Spark集群上执行代价最小的物理执行计划（RDD操作）

详细过程见图解：
在这里插入图片描述

结构化操作介绍

本文基于伯克利开发的databricks进行操作演示（类似于python 的Jupyter Notebook），仅介绍部分操作，常见的操作不再赘述。数据目录结构如下：

在这里插入图片描述

SQL表达式、DataFrame执行效率：
SQL表达式与DataFrame API代码在执行前会编译成相同的底层逻辑树，这意味着SQL表达式与DataFrame的性能是一样的。个人更倾向于使用DatFrame API。
select、selectExpr：
select 函数与selectExpr函数支持在DataFrame上使用类SQL查询，可用其操作DataFrame列。selectExpr可以看作是select(expr(…))操作的简化版。其中" * "包含所有原始表中的列。

注意事项：混淆Column对象和字符串，编译报错。
在这里插入图片描述

字面量（literal）：
当需要增加一项常数列时，可采用字面量函数
链式过滤
一般为了书写方便，多个过滤条件通常会放在一个表达式中，尽管方式可行，但并不总是有效。因为Spark会同时执行所有过滤条件，不管过滤条件的先后顺序。不过我还是喜欢组合后一起过滤，除非表达式很长，才会拆分成链式过滤。
sample、randomSplit
sample函数按一定比例从DataFrame中随机抽取，可以指定是否为放回采样。randomSplit随机切分数据集，机器学习中常用来划分训练集、测试集。
null值排序
通过asc_nulls_first、desc_nulls_first指定排序后空值出现的位置
sortWithinPartitions
出于性能优化的目的，最好在进行别的转换操作之前，先对每个分区进行内部排序。
describe、summary
两者都是输出列的统计信息，summary可输出分位数信息
monotonically_increasing_id
为每行添加一个唯一的ID,每个partition内的ID编号连续，分区编号不连续，partition1(0-100),partition2(150-200),partition3(400-500)…
regx_replace、translate
两者都可以进行字符串替换
var agrs
Spark 可以接受不定量参数，采用var args可以更加简单的处理contains的问题
na处理null值
数值型填充时，应注意保持数据类型一致。
Struct结构体
spark可以组合多列构成一个结构体
数组列
根据某字符串列可生成数组列，供后续explode拆分
explode
列主要功能是拆分array_col列中的每个值为一行。同时可以对map_col拆分成key-value两列
JSON字符串
Spark可以采用get_json_object解JSON对象，to_json可转化成JSON对象
UDF函数
Spark最强大的功能之一就是自定义函数，UDF可以让用户编写自定义转化操作。UDF函数需要在Spark Driver端进行序列化，并将他通过网络传送到worker端。一般来说，避免使用UDF函数是一个很好的优化策略。因为他们强制将数据表示为JVM对象。应该尽可能的使用结构化API来执行操作。
window函数
使用window函数可以执行某些特殊的聚类操作。具体指在数据窗口上执行聚合操作。window通常结合rank和dense_rank函数使用。示例如下：
rollup、cube分组操作
cube比rollup多了一组col1:null，col2:noNull具体见红色
pivot
根据某列中的不同行创建多个列，注意区分groupBy
left_semi、left_anti
left_semi(左半连接)，实际上并不包含右边DataFrame中的任何值，它只是查看左侧DataFrame的值是否存在于右侧DataFrame，如果存在则在连接结果中保留。

left_anti(左反连接)，它实际上并不包含右边DataFrame的任何值，只是查看该值左侧DataFrmae的值是否存在于右侧DataFrame,不存在则在连接结果中保留
复杂连接
shuffle join与broadcast join
Spark以两种不同的方式采取集群间的通信问题，它要么执行all-to-all通信的shuffle join,要么执行broadcast join。当用一个大表连接另一个大表时，最终就是shuffle join。大表与小表间的连接，通常可以将小表广播出去，也就是将较小的DataFrame复制到集群上的所有节点中，听起来很耗时间，但可以避免all-to-all的join,但整体性能要好于all-to-all join。但如果广播的表太大，可能导致driver端节点奔溃。
http://hbasefly.com/2017/03/19/sparksql-basic-join/

大表 join 极小表
大表 join 小表

大表 join 大表

在这里插入图片描述

并行读写数据库
设置numPartitions可以保证在读取和写入数据库时不会导致数据库过载
查询下推
谓词下推就是指将各个条件先应用到对应的数据上，而不是根据写入的顺序执行，这样就可以先过滤掉部分数据，降低join等一系列操作的数据量级，提高运算速度。谓词下推（predicate pushdown）属于逻辑优化。优化器可以将谓词过滤下推到数据源，从而使物理执行跳过无关数据。
滑动窗口分区.
Spark repatition采用的分区方式是key 的hash分区，可以指定阈值，采用基于阈值范围的滑动窗口分区
gzip文件压缩（推荐采用gzip压缩格式的parquet）
gzip相比snappy压缩率更高，df.write.option(“compression”,“gzip”).parquet(path)
数据划分、数据分桶、maxRecordsPerFile
基于某列对DataFrame进行划分，这使得你在之后读取文件时，可以跳过大量不相关的数据。比如常见的按时间列进行划分,但当某列存在大量不同的数据时，将生成很多小文件。此时，可以考虑数据分桶。maxRecordsPerFile可以限制每个文件的最大记录数，当maxRecordsPerFile与分区数量发生冲突时，以maxRecordsPerFile为准。