Spark RDD 编程模型详解_spark+rdd+编程-优快云博客

Spark RDD编程模型详解

RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心抽象，代表一个不可变、分区化的元素集合，可以并行操作。它是Spark最早也是最基础的编程模型，提供了强大的容错能力和高效的数据处理能力。

一、RDD核心特性（五大特性）

1. 分区列表（Partitions）

RDD由多个分区组成，每个分区是数据的子集
分区是并行处理的基本单位
分区数决定并行度

val rdd = sc.parallelize(1 to 100, 10) // 10个分区
println(rdd.partitions.size) // 输出：10

2. 计算函数（Compute Function）

每个分区都有相同的计算函数
函数作用于分区内的数据元素

val squared = rdd.map(x => x * x) // 计算函数：平方

3. 依赖关系（Dependencies）

RDD之间存在依赖关系（血统）
窄依赖：父RDD的每个分区最多被子RDD的一个分区使用
宽依赖：父RDD的每个分区可能被子RDD的多个分区使用

4. 分区器（Partitioner）

决定数据如何分区
核心分区器：
- HashPartitioner：哈希分区（默认）
- RangePartitioner：范围分区

val partitioned = rdd.partitionBy(new HashPartitioner(5))

5. 数据位置（Preferred Locations）

优先将计算任务调度到数据所在节点
"移动计算而非移动数据"原则

val hadoopRDD = sc.newAPIHadoopFile(...)
hadoopRDD.preferredLocations(hadoopRDD.partitions(0))

二、RDD创建方式

1. 从集合创建

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data, 3) // 3个分区

2. 从外部存储创建

// 文本文件
val textRDD = sc.textFile("hdfs://path/to/file.txt")

// Hadoop输入格式
val hadoopRDD = sc.newAPIHadoopFile(...)

3. 从其他RDD转换

val filtered = textRDD.filter(line => line.contains("error"))

三、RDD操作类型

1. 转换操作（Transformations）

惰性操作，只记录转换关系
返回新RDD
常见转换：
- map()：一对一转换
- filter()：过滤元素
- flatMap()：一对多转换
- groupByKey()：按键分组（宽依赖）
- reduceByKey()：按键聚合（优化版groupByKey）

val words = textRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

2. 行动操作（Actions）

触发实际计算
返回结果或写入外部存储
常见行动：
- count()：返回元素总数
- collect()：返回所有元素（数组）
- take(n)：返回前n个元素
- saveAsTextFile(path)：保存到文件系统

println(wordCounts.count())
wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://output/wordcount")

四、RDD依赖关系

1. 窄依赖（Narrow Dependencies）

每个父分区最多被一个子分区使用
无shuffle操作
高效容错（只需重算丢失分区）
示例：map, filter, union

2. 宽依赖（Wide Dependencies）

父分区可能被多个子分区使用
需要shuffle操作
容错代价高（需重算所有父分区）
示例：groupByKey, reduceByKey, join

五、RDD持久化（Persistence）

1. 持久化级别

级别	描述	空间使用	CPU时间	内存	磁盘
`MEMORY_ONLY`	默认级别	高	低	是	否
`MEMORY_ONLY_SER`	序列化存储	低	高	是	否
`MEMORY_AND_DISK`	内存不足溢写到磁盘	中等	中等	是	部分
`DISK_ONLY`	仅磁盘存储	低	高	否	是

2. 使用方式

val rdd = sc.textFile("large-file.txt").persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

// 或使用快捷方法
rdd.cache() // 等同于 MEMORY_ONLY

六、RDD编程最佳实践

1. 避免使用groupByKey

// 低效：传输所有数据
rdd.groupByKey().mapValues(_.sum)

// 高效：局部聚合
rdd.reduceByKey(_ + _)

2. 合理设置并行度

// 读取时指定分区数
val rdd = sc.textFile("data", 100)

// 重分区
val repartitioned = rdd.repartition(200)

// 减少分区（无shuffle）
val coalesced = rdd.coalesce(50)

3. 广播变量优化

val lookupTable = Map(1 -> "A", 2 -> "B")
val broadcastVar = sc.broadcast(lookupTable)

rdd.map(x => broadcastVar.value.getOrElse(x, "Unknown"))

4. 累加器使用

val errorCounter = sc.longAccumulator("ErrorCounter")

rdd.foreach { x =>
  if (x < 0) errorCounter.add(1)
}

println(s"Total errors: ${errorCounter.value}")

七、RDD执行流程

DAG构建：根据RDD转换操作构建有向无环图
Stage划分：以宽依赖为边界划分Stage
任务调度：将Stage分解为TaskSet
任务执行：Executor执行具体任务
结果返回：将结果返回Driver或写入存储

八、RDD与DataFrame对比

特性	RDD	DataFrame
数据类型	任意Java/Scala对象	结构化数据（Row对象）
优化	无	Catalyst优化器
序列化	Java序列化（慢）	Tungsten二进制格式（快）
内存使用	高	低（列式存储）
API	函数式	SQL+DSL
执行引擎	基础执行引擎	Tungsten优化引擎

九、RDD应用场景

非结构化数据处理：文本、日志、二进制数据
精细控制操作：自定义分区、精确内存管理
底层算法实现：实现新的分布式算法
遗留系统兼容：迁移旧版Spark代码

十、RDD编程示例：词频统计

// 创建RDD
val textRDD = sc.textFile("hdfs://logs/access.log", 100)

// 转换操作
val words = textRDD.flatMap(line => line.split("\\s+"))
val cleanWords = words.filter(_.length > 3)
val wordPairs = cleanWords.map(word => (word, 1))
val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _)

// 持久化中间结果
wordCounts.cache()

// 行动操作
val top10 = wordCounts.takeOrdered(10)(Ordering.by(-_._2))
top10.foreach(println)

// 保存结果
wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://output/wordcount")

十一、RDD性能调优

1. 数据本地化

// 检查本地化级别
spark.ui.taskLocality

// 提高本地化策略
conf.set("spark.locality.wait", "10s")

2. 内存管理

// 调整内存分配比例
conf.set("spark.memory.fraction", "0.7")
conf.set("spark.memory.storageFraction", "0.5")

3. Shuffle优化

// 调整缓冲区大小
conf.set("spark.shuffle.file.buffer", "64k")

// 启用堆外内存
conf.set("spark.shuffle.unsafe.file.output.buffer", "128k")

4. 数据倾斜处理

// 加盐处理
val saltedRDD = rdd.map {
  case (key, value) => 
    val salt = (key.hashCode % 10).toString
    (salt + "_" + key, value)
}

// 两阶段聚合
val partialAgg = saltedRDD.reduceByKey(_ + _)
val finalAgg = partialAgg.map {
  case (saltedKey, value) =>
    val key = saltedKey.split("_")(1)
    (key, value)
}.reduceByKey(_ + _)