Spark join问题

本文分享了作者在学习Spark过程中的心得与经验,重点介绍了Spark优化策略,包括序列化、压缩机制、RDD join的不同场景及其解决方案等内容。

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本篇文章是关于我在学习 Spark 过程中遇到的一些问题及总结,分为Spark优化、RDD join问题、遇到的问题、总结、参考资料几个部分。 

一:Spark优化 
1、设置序列化器为KryoSerializer 
  Spark默认使用的是Java序列化机制,但是Spark也支持使用Kryo序列化库,Kryo序列化机制比Java序列化机制性能高10倍左右 
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2、压缩机制 
  如果数据量很大,在序列化的同时可以考虑使用压缩,lzf的压缩效率要高很多, 当然如果使用了压缩,也会消耗CPU和内存资源 
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3、TDW 表写入禁止覆盖 
  最终写入TDW的RDD可能是多个,因此需要设置TDW表写入禁止覆盖,这样就可以避免使用RDD UNION操作 
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4、启用Spark推测机制 
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5、reduceByKey代替groupByKey 
  groupByKey会将所有的计算放在reduce阶段进行,会导致全量数据在节点间传输,而reduceByKey会在map端对本地数据进行聚合,之后将计算的结果进行shuffle,因此可以大量的减少shuffle的数据,减少网络IO,提高运行效率,在reduceByKey的函数中,还可以去实现某个字段的sum,max,min,count等操作 
6、map和mapPartitions 
  mapPartitions是针对Partitiion进行操作,那么操作中的很多对象和变量都可以复用,比如广播变量等 
  map是处理partitiion中的一条数据,因此mapPartition的效率要高一些,但是mapPartitions也存在缺陷,由于一次处理一个partitiion的数据,在内存不足的时候会因此OOM 
7、foreach和foreachPartitions 
  类似与map和mapPartitions的关系,前者是针对partition中的数据一条条进行处理,后者是针对一个partition进行处理,后者适合在和外部数据库交互操作时使用,比如MySQL,通过这种方法可以避免频繁的创建和销毁链接,还可以进行批处理,比如使用JDBC在mysql数据库中批量插入,同样也存在缺陷,会遇到OOM 
8、cache和persist 
  如果需要重复使用RDD,可以考虑使用缓存操作,cache是将RDD缓存到内存中,适合数据量比较小的RDD,对于persist而言,可以根据不同的业务场景选择不同的持久化级别。 
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二:RDD join 问题 
  程序RDD 的join问题的一些总结:A表join B表,对B表进行更新问题,都可以把表转换成(k,v)的形式(k可以由多个字段拼接而成,v可以是一个对象,也可以是一个字段),最终问题转化为A(k,v) join B(k,v) on A.k = B.k 
1、full join 
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使用场景:A表和B表进行full join,并且A表比B表的数据量不在一个数量级,如果在一个数量级,则直接使用full out join算子执行 
方案: 
①把full out join转化为A表left out join B表 
  ②之后进行map操作,根据A对B进行更新 
  ③map操作中用HashSet记录A 和B交集的key 
  ④根据③中得到的HashSet对B进行filter操作,过滤掉已经left out join的记录,然后对B中剩下的记录进行foreach遍历更新 
  ⑤调用TDW接口把RDD分别写入文件中 
代码: 
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2、小表join大表 
使用场景: 
   一个小表A和一个大表B的连接操作,小表指文件足够小,可以加载到内存中,该算法可以将join算子执行在Map端,无需经历shuffe和reduce等阶段,因此效率很高 
方案: 
  ①把A(k,v)进行广播 
  ②在Map端对B进行过滤和更新 
  ③把更新后的RDD写入文件中 
代码: 
这里写图片描述
3、大表join大表 
使用场景: 
   当两个表数据量非常大,其中任何一个都不能够放到内存中,可以使用Spark的join算子,通过该算子实现reduce-side-join 
概念:RDD依赖关系 
在spark中如何表示RDD之间的依赖关系分为两类: 
①窄依赖:每个父RDD的分区都至多被一个子RDD的分区使用,即为OneToOneDependecies; 
②宽依赖:多个子RDD的分区依赖一个父RDD的分区,即为OneToManyDependecies。 
例如,map操作是一种窄依赖,而join操作是一种宽依赖(除非父RDD已经基于Hash策略被划分过了) 
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  图:宽依赖和窄依赖 
方案: 
   由上图可知,join分为宽依赖和窄依赖,如果RDD有相同的partitioner,那么将不会引起shuffle,因此我们可以对RDD进行Hash分区。分别对A和B用同一个函数进行Partition,比如按照首字母进行Partition,那么A和B都可以分成26个Partition,并且A1只需要和B1进行join,A1不需要和B剩下的25个Partition进行join,这样就大大的减少了join次数,最好的办法是对表进行分区,每次只取两个对应分区的数据进行join操作。具体的Hash Partition函数需要根据具体的应用场景实现,比如:如果key是URL,那么就可以根据域名进行分区。分区大小需要根据task-nums、num-executors以及executor-cores确定。 
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   图:Spark中CoGroupedRDD.Scala源码 
代码: 
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图:分区函数 
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图:对RDD进行分区 
4、RDD join引起 shuffle问题 
  请参考《Spark性能优化指南》系列,里边详细讲解了引起shuffle的原因,以及不通场景的解决办法,强烈推荐。 
   
三:遇到的问题 
   列出我在写Spark程序遇到的两个问题: 
1、RDD的API所引用的所有对象,都必须是可序列化的 
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图:RDD中引用对象 
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图:报错信息

   在RDD的API里所引用的在RDD的API里所引用的所有对象,都必须是可序列化的,因为RDD分布在多台机器是,代码和所引用的对象会序列化,然后复制到多台机器,所以凡是被引用的数据,都必须是可序列化的。否则会报java.lang.NotSerializableException: scala.util.Random 异常,解决办法就是把引用对象序列化 extends Serializable或者使用kryo序列化。 
在一个RDD的api里不可以引用另外一个RDD 
  SPARK-5063 in spark,Spark does not support nested RDDs or performing Spark actions inside of transformations; this usually leads to NullPointerExceptions (seeSPARK-718 as one example). The confusing NPE is one of the most common sources of Spark questions on StackOverflow: 
  上边英文大致意思是:Spark的transformation算子中不支持嵌套RDD,会导致空指针,如果其中一个RDD数据量不大,则可以用文章中提高的广播变量解决这个问题,如果数据量很大使用广播变量会导致OOM,那么就要从其他方面进行优化或者从业务逻辑进行出发。

四:总结 
  这一个月我的主要工作是把Sql转化成Spark程序,以及去不断的去优化,提高效率。在把Sql转化成Spark程序有很多可以优化的点,我选择了其中一个点进行了总结,总结的有不妥的地方,欢迎拍砖,一起交流。 
  时间过的很快,在这里已经实习一个月了,在导师dezhiliu和小组成员的帮助下 ,自己成长了很多,也学到了很多东西,不仅仅是Spark相关的。特别的感谢我的导师和我的小伙伴们。

五:参考资料 
[1]、Spark性能优化指南——基础篇 
  http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 
[2]、Spark性能优化指南——高级篇 
  http://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 
[3]、Apache Spark探秘:实现Map-side Join和Reduce-side Join http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-join-two-tables/ 
[4]、Spark排错与优化 
  http://blog.youkuaiyun.com/lsshlsw/article/details/49155087 
[5]、Spark官方文档 
  http://spark.apache.org/docs/latest/

1
<think>好的,用户想比较和理解Spark Join与MapReduce Join的区别及用法。首先,我需要回顾一下这两个框架的基本原理,以及它们在处理数据连接时的不同方法。 首先,MapReduce是Hadoop的经典计算模型,基于分治思想,分为Map和Reduce两个阶段。而Spark是基于内存计算的分布式框架,引入了弹性分布式数据集(RDD)和更丰富的操作符。两者的执行机制不同,这会影响Join操作的实现方式。 接下来,执行流程的区别。MapReduce Join通常需要在Reduce阶段进行数据合并,需要将相同键的数据通过网络传输到同一个Reducer,这可能导致较大的网络开销。而SparkJoin操作可以利用内存计算和更灵活的分区策略,可能减少数据移动,提高效率。 然后,数据分发的机制。MapReduce依赖Shuffle过程,所有相同键的数据必须传输到同一个节点,这在处理大规模数据时可能成为瓶颈。Spark的优化策略如Broadcast Join可以将小表广播到各个节点,避免大规模的Shuffle,这对于大小表连接特别有效。 性能方面,Spark的内存计算和DAG调度器能优化任务执行顺序,减少磁盘I/O,而MapReduce每一步都需要写磁盘,速度较慢。另外,Spark支持多种Join策略(如SortMergeJoin、BroadcastHashJoin),根据数据大小自动选择最优策略,而MapReduce的Join策略相对固定,需要手动优化。 使用场景方面,MapReduce适合超大规模数据且对延迟不敏感的场景,比如离线批处理。而Spark更适合需要低延迟和迭代计算的场景,比如机器学习或实时分析,尤其是在需要多次操作同一数据集时,Spark的内存优势明显。 此外,用户可能还想了解具体的优化方法,比如在Spark中如何选择Join类型,或者如何调整分区策略来优化性能。同时,他们可能对两种框架的API和易用性感兴趣,比如Spark的DataFrame API比MapReduce的Java代码更简洁。 需要检查引用内容是否有相关支持。引用3提到Spark的BroadcastHashJoinExec和如何通过ChildDistribution优化数据分布,这可以解释Spark的广播连接机制。引用4提到高级API如Hive优化执行计划,可能涉及Spark SQL的优化器。这些都可以作为回答的支撑。 总结,用户需要明确的对比点包括执行机制、性能、优化策略、适用场景以及易用性。需要结构清晰,分点说明,并引用相关技术细节来增强可信度。同时,生成的相关问题要引导用户进一步探索优化方法和实际应用案例。</think>### Spark Join与MapReduce Join的对比分析 #### 一、执行机制差异 1. **MapReduce Join** 采用分阶段Shuffle机制,需通过Map阶段输出键值对,Reduce阶段完成数据合并。例如处理表$A$和表$B$的Join时: - 两表数据按Join Key哈希分区 - 所有相同Key的数据通过网络传输到同一Reducer - 实现方式包括**Reduce端Join**(通用但效率低)和**Map端Join**(需小表预加载到内存)[^3] ```python # MapReduce伪代码示例(Reduce端Join) def map(key, value): emit(join_key, (table_tag, value)) def reduce(key, values): for (tag, data) in values: if tag == 'A': a_list.append(data) else: b_list.append(data) for a in a_list: for b in b_list: emit(key, (a,b)) ``` 2. **Spark Join** 基于内存计算和DAG优化,支持多种Join策略: - **Broadcast Hash Join**:小表广播到所有Executor,避免Shuffle(适用于$小表 \bowtie 大表$)[^3] - **Sort Merge Join**:大表间Join时先分区排序再合并(类似MapReduce但内存优化) - 自动选择策略(通过`spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`配置) #### 二、性能关键指标对比 | 维度 | MapReduce Join | Spark Join | |---------------------|---------------------------------|--------------------------------| | **数据移动** | 强制全量Shuffle | 可避免Shuffle(如Broadcast) | | **磁盘I/O** | 每阶段写磁盘 | 内存优先,减少磁盘交互 | | **延迟** | 分钟级~小时级 | 秒级~分钟级 | | **适用数据量** | 超大规模数据(PB级) | 中小规模数据(TB级以下更优) | #### 三、典型应用场景 1. **MapReduce Join适用场景** - 离线批处理(如每日全量用户日志分析) - 数据规模极大且硬件资源有限 - 需与Hadoop生态系统深度集成(如Hive on MapReduce) 2. **Spark Join优势场景** - 迭代计算(如机器学习特征关联) - 实时性要求较高的ETL流水线 - 多数据源混合处理(通过Spark SQL统一操作) - 需要复杂Join条件(如`df1.join(df2, expr("a.id = b.id AND a.ts > b.ts"))`) #### 四、优化实践对比 - **MapReduce优化** - 使用Combiner减少数据传输量 - 手动实现布隆过滤器过滤无效Key[^3] - **Spark优化** - 调整`spark.sql.shuffle.partitions`控制并行度 - 利用`cache()`缓存复用数据集 - 通过AQE(Adaptive Query Execution)动态优化Join策略[^4] #### 五、代码复杂度对比 ```python # Spark实现Join(Python API) df_result = df1.join(df2, "join_key", "inner") # MapReduce实现同等功能需约200行Java代码 ``` Spark通过高阶API将复杂性隐藏在运行时优化中[^4],而MapReduce需手动控制数据流。 ---
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