SPARK RDD

最新推荐文章于 2024-11-27 10:40:16 发布

lili_wuwu

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转载自：https://www.cnblogs.com/jechedo/p/5732951.html

官方介绍

　　弹性分布式数据集。 RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。

问题

只要你敢问度娘RDD是什么，包你看到一大片一模一样的答案，都是说这样的概念性的东西，没有任何的价值。

我只想知道 RDD为什么是弹性而不是不弹性， RDD到底是怎么存数据，在执行任务的过程中是咋哪个阶段读取数据。

什么是弹性

我的理解如下（若有误或不足，烦请指出更正）：

1. RDD可以在内存和磁盘之间手动或自动切换

2. RDD可以通过转换成其他的RDD，即血统

3. RDD可以存储任意类型的数据

存储的内容是什么

根据编写Spark任务的代码来看，很直观的感觉是RDD就是一个只读的数据，例如 rdd.foreach(println)

但是不是， RDD其实不存储真是的数据，只存储数据的获取的方法，以及分区的方法，还有就是数据的类型。

百闻不如一见，下面看看RDD的源码：

//其他的代码删除了，主要保留了它的两个抽象方法 abstract class RDD[T: ClassTag](

@transient private var _sc: SparkContext,

@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]

) extends Serializable with Logging {

  //计算某个分区数据的方法，将某个分区的数据读成一个 Iterator def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

//计算分区信息只会被调用一次

protected def getPartitions: Array[Partition]

}

　　通过RDD的这两个抽象方法，我们可以看出：

RDD其实是不存储真是数据的，存储的的只是真实数据的分区信息getPartitions，还有就是针对单个分区的读取方法 compute

到这里可能就有点疑惑，要是RDD只存储这分区信息和读取方法，那么RDD的依赖信息是怎么保存的？

其实RDD是有保存的，只是我粘贴出的只是RDD顶层抽象类，还要一点需要注意，RDD只能向上依赖，而真正实现这两个方法的RDD都是整个任务的输入端，即处于RDD血统的顶层，初代RDD

举个例子：val rdd = sc.textFile(...); val rdd1 = rdd.map(f) . 这里的 rdd是初代RDD，是没有任何依赖的RDD的，所以没就没有保存依赖信息，而 rdd1是子代RDD，那么它就必须得记录下自己是来源于谁，也就是血统，

下面展示的是HadoopRDD和 MapPartitionsRDD

//负责记录数据的分区信息和读取方法

class HadoopRDD[K, V](
　　@transient sc: SparkContext,
　　broadcastedConf: Broadcast[SerializableConfiguration],
　　initLocalJobConfFuncOpt: Option[JobConf => Unit],
　　inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],
　　keyClass: Class[K],
　　valueClass: Class[V],
　　minPartitions: Int)
　　extends RDD[(K, V)](sc, Nil) with Logging {

override def getPartitions: Array[Partition] = { ***篇幅所限自己查看**}

override def compute(theSplit: Partition, context: TaskContext): InterruptibleIterator[(K, V)] = {***篇幅所限自己查看**}

}

//子代RDD的作用起始很简单就是记录初代RDD到底在干了什么才得到了自己

private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag](

 prev: RDD[T], //上一代RDD

f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U], // (TaskContext, partition index, iterator) //初代RDD生成自己的方法

preservesPartitioning: Boolean = false)

extends RDD[U](prev) {

override val partitioner = if (preservesPartitioning) firstParent[T].partitioner else None

override def getPartitions: Array[Partition] = firstParent[T].partitions

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] =

f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))

}

　　到这里，我们就大概了解了RDD到底存储了什么东西，

初代RDD: 处于血统的顶层，存储的是任务所需的数据的分区信息，还有单个分区数据读取的方法，没有依赖的RDD，因为它就是依赖的开始。

子代RDD: 处于血统的下层，存储的东西就是初代RDD到底干了什么才会产生自己，还有就是初代RDD的引用

现在我们基本了解了RDD里面到底存储了些什么东西，那么问题就来了，到底读取数据发生在什么时候。

数据读取发生在什么时候

直接开门见山的说，数据读取是发生在运行的Task中，也就是说，数据是在任务分发的executor上运行的时候读取的，上源码：

private[spark] class ResultTask[T, U](

stageId: Int,

stageAttemptId: Int,

taskBinary: Broadcast[Array[Byte]],

partition: Partition,

@transient locs: Seq[TaskLocation],

val outputId: Int,

internalAccumulators: Seq[Accumulator[Long]])

extends Task[U](stageId, stageAttemptId, partition.index, internalAccumulators)

with Serializable {

@transient private[this] val preferredLocs: Seq[TaskLocation] = {

if (locs == null) Nil else locs.toSet.toSeq

}

override def runTask(context: TaskContext): U = {

// Deserialize the RDD and the func using the broadcast variables.

val deserializeStartTime = System.currentTimeMillis()

val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()

val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](

ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)

_executorDeserializeTime = System.currentTimeMillis() - deserializeStartTime

metrics = Some(context.taskMetrics)

func(context, rdd.iterator(partition, context)) //这里调用了 rdd.iterator ，下面看看RDD的这个方法

}

// This is only callable on the driver side.

override def preferredLocations: Seq[TaskLocation] = preferredLocs

override def toString: String = "ResultTask(" + stageId + ", " + partitionId + ")"

} 

final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
　　if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {

//先判断是否有缓存，有则直接从缓存中取，没有就从磁盘中取出来，然后再执行缓存操作
　　　　SparkEnv.get.cacheManager.getOrCompute(this, split, context, storageLevel)
　　} else {

//直接从磁盘中读取或从检查点中读取
　　　　computeOrReadCheckpoint(split, context)
　　}
}

　　在spark中的任务最终是会被分解成多个TaskSet到executor上运行，TaskSet的划分是根据是否需要shuffle来的。

在spark中就只有两种Task，一种是ResultTask ，一种是ShuffleTask，两种Task都是以相同的方式读取RDD的数据。