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大数据之Spark（4）- SparkCore(下)

后端2024-04-27 19:04:21

1 RDD编程

1.1 Action算子

1.1.1 reduce(func)

  1. 作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。
  2. 需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果。
    （1）创建一个RDD[Int]
scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[85] at makeRDD at <console>:24

（2）聚合RDD[Int]所有元素

scala> rdd1.reduce(_+_)
res50: Int = 55

（3）创建一个RDD[String]

scala> val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("a",1),("a",3),("c",3),("d",5)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at <console>:24

（4）聚合RDD[String]所有数据

scala> rdd2.reduce((x,y)=>(x._1 + y._1,x._2 + y._2))
res51: (String, Int) = (adca,12)

1.1.2 collect()

  1. 作用：在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素。
  2. 需求：创建一个RDD，并将RDD内容收集到Driver端打印
    （1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

（2）将结果收集到Driver端

scala> rdd.collect
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

1.2.3 count()

  1. 作用：返回RDD中元素的个数
  2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数
    （1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

（2）统计该RDD的条数

scala> rdd.count
res1: Long = 10

1.1.4 first()案例

  1. 作用：返回RDD中的第一个元素
  2. 需求：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素
    （1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

（2）统计该RDD的条数

scala> rdd.first
res2: Int = 1

1.1.5 take(n)案例

  1. 作用：返回一个由RDD的前n个元素组成的数组
  2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数
    （1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24

（2）统计该RDD的条数

scala> rdd.take(3)
res10: Array[Int] = Array(2, 5, 4)

1.1.6 takeOrdered(n)案例

  1. 作用：返回该RDD排序后的前n个元素组成的数组
  2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数
    （1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24

（2）统计该RDD的条数

scala> rdd.takeOrdered(3)
res18: Array[Int] = Array(2, 3, 4)

1.1.7 aggregate

  1. 参数：(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ? U, combOp: (U, U) ? U)
  2. 作用：aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。
  3. 需求：创建一个RDD，将所有元素相加得到结果
    （1）创建一个RDD
scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[88] at makeRDD at <console>:24

（2）将该RDD所有元素相加得到结果

scala> rdd.aggregate(0)(_+_,_+_)
res22: Int = 55

1.1.8 fold(num)(func)

  1. 作用：折叠操作，aggregate的简化操作，seqop和combop一样。
  2. 需求：创建一个RDD，将所有元素相加得到结果
    （1）创建一个RDD
scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[88] at makeRDD at <console>:24

（2）将该RDD所有元素相加得到结果

scala> rdd.fold(0)(_+_)
res24: Int = 55

1.1.9 saveAsTextFile(path)

作用：将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本

1.1.10 saveAsSequenceFile(path)

作用：将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。

1.1.11 saveAsObjectFile(path)

作用：用于将RDD中的元素序列化成对象，存储到文件中。

1.1.12 countByKey()

  1. 作用：针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。
  2. 需求：创建一个PairRDD，统计每种key的个数
    （1）创建一个PairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[95] at parallelize at <console>:24

（2）统计每种key的个数

scala> rdd.countByKey
res63: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(3 -> 2, 1 -> 3, 2 -> 1)

1.1.13 foreach(func)

  1. 作用：在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。
  2. 需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印
    （1）创建一个RDD
scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[107] at makeRDD at <console>:24

（2）对该RDD每个元素进行打印

scala> rdd.foreach(println(_))
3
4
5
1
2

1.2 RDD中的函数传递

在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的，这就涉及到了跨进程通信，是需要序列化的。

1.2.1 传递一个方法

1．创建一个类

class Search(s:String){

//过滤出包含字符串的数据
  def isMatch(s: String): Boolean = {
    s.contains(query)
  }

//过滤出包含字符串的RDD
  def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    rdd.filter(isMatch)
  }

  //过滤出包含字符串的RDD
  def getMatche2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    rdd.filter(x => x.contains(query))
  }
}

2．创建Spark主程序

object SeriTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.初始化配置信息及SparkContext
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

//2.创建一个RDD
    val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hadoop", "spark", "hive", "atguigu"))

//3.创建一个Search对象
    val search = new Search()

//4.运用第一个过滤函数并打印结果
    val match1: RDD[String] = search.getMatche1(rdd)
    match1.collect().foreach(println)
    }
}

3．运行程序

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298)
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(ClosureCleaner.scala:288)
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:108)
    at org.apache.spark.SparkContext.clean(SparkContext.scala:2101)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$filter.apply(RDD.scala:387)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$filter.apply(RDD.scala:386)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.filter(RDD.scala:386)
    at com.atguigu.Search.getMatche1(SeriTest.scala:39)
    at com.atguigu.SeriTest$.main(SeriTest.scala:18)
    at com.atguigu.SeriTest.main(SeriTest.scala)
Caused by: java.io.NotSerializableException: com.atguigu.Search

4．问题说明

//过滤出包含字符串的RDD
  def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    rdd.filter(isMatch)
  }

在这个方法中所调用的方法isMatch()是定义在Search这个类中的，实际上调用的是this. isMatch()，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor端。
5．解决方案
使类继承scala.Serializable即可。

class Search() extends Serializable{...}

1.2.2 传递一个属性

1．创建Spark主程序

object TransmitTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.初始化配置信息及SparkContext
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

//2.创建一个RDD
    val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hadoop", "spark", "hive", "atguigu"))

//3.创建一个Search对象
    val search = new Search()

//4.运用第一个过滤函数并打印结果
    val match1: RDD[String] = search.getMatche2(rdd)
    match1.collect().foreach(println)
    }
}

2．运行程序

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298)
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(ClosureCleaner.scala:288)
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:108)
    at org.apache.spark.SparkContext.clean(SparkContext.scala:2101)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$filter.apply(RDD.scala:387)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$filter.apply(RDD.scala:386)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.filter(RDD.scala:386)
    at com.atguigu.Search.getMatche1(SeriTest.scala:39)
    at com.atguigu.SeriTest$.main(SeriTest.scala:18)
    at com.atguigu.SeriTest.main(SeriTest.scala)
Caused by: java.io.NotSerializableException: com.atguigu.Search

3．问题说明

  //过滤出包含字符串的RDD
  def getMatche2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    rdd.filter(x => x.contains(query))
  }

在这个方法中所调用的方法query是定义在Search这个类中的字段，实际上调用的是this. query，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor端。
4．解决方案
1）使类继承scala.Serializable即可。

class Search() extends Serializable{...}

2）将类变量query赋值给局部变量
修改getMatche2为

  //过滤出包含字符串的RDD
  def getMatche2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    val query_ : String = this.query//将类变量赋值给局部变量
    rdd.filter(x => x.contains(query_))
  }

1.3 RDD依赖关系

1.3.1 Lineage

RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。
（1）读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组

scala> val wordAndOne = sc.textFile("/fruit.tsv").flatMap(_.split("\t")).map((_,1))
wordAndOne: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24

（2）统计每一种key对应的个数

scala> val wordAndCount = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
wordAndCount: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26

（3）查看“wordAndOne”的Lineage

scala> wordAndOne.toDebugString
res5: String =
(2) MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24 []
 |  MapPartitionsRDD[21] at flatMap at <console>:24 []
 |  /fruit.tsv MapPartitionsRDD[20] at textFile at <console>:24 []
 |  /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 []

（4）查看“wordAndCount”的Lineage

scala> wordAndCount.toDebugString
res6: String =
(2) ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26 []
 +-(2) MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24 []
    |  MapPartitionsRDD[21] at flatMap at <console>:24 []
    |  /fruit.tsv MapPartitionsRDD[20] at textFile at <console>:24 []
    |  /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 []

（5）查看“wordAndOne”的依赖类型

scala> wordAndOne.dependencies
res7: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.OneToOneDependency@5d5db92b)

（6）查看“wordAndCount”的依赖类型

scala> wordAndCount.dependencies
res8: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@63f3e6a8)

注意：RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。

1.3..2 窄依赖

窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第1张

1.3..3 宽依赖

宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition，会引起shuffle

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第2张

1.3.4 DAG

DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第3张

1.3.5 任务划分

RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task
1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application
2）Job：一个Action算子就会生成一个Job
3）Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第4张

4）Task：Stage是一个TaskSet，将Stage划分的结果发送到不同的Executor执行即为一个Task。
注意：Application->Job->Stage-> Task每一层都是1对n的关系。

1.4 RDD缓存

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。
但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第5张

通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第6张

在存储级别的末尾加上“_2”来把持久化数据存为两份

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第7张

缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。
（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.makeRDD(Array("spark"))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at <console>:24

（2）将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存

scala> val nocache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis)
nocache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[1] at map at <console>:25

（3）多次打印结果

scala> nocache.collect
res0: Array[String] = Array(spark1641648704486)

scala> nocache.collect
res1: Array[String] = Array(spark1641648706011)

scala> nocache.collect
res2: Array[String] = Array(spark1641648708796)

（4）将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存

scala> val cache =  rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis).cache
cache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:25

（5）多次打印做了缓存的结果

scala> cache.collect
res4: Array[String] = Array(spark1641648778868)

scala> cache.collect
res5: Array[String] = Array(spark1641648778868)

scala> cache.collect
res6: Array[String] = Array(spark1641648778868)

1.5 RDD CheckPoint

Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。

为当前RDD设置检查点。该函数将会创建一个二进制的文件，并存储到checkpoint目录中，该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。在checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。

案例实操：
（1）设置检查点

scala> sc.setCheckpointDir("hdfs://cluster/checkpoint")

（2）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array("spark"))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24

（3）将RDD转换为携带当前时间戳并做checkpoint

scala> val ch = rdd.map(_+System.currentTimeMillis)
ch: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[16] at map at <console>:26

scala> ch.checkpoint

（4）多次打印结果

scala> ch.collect
res2: Array[String] = Array(spark1641649020404)

scala> ch.collect
res3: Array[String] = Array(spark1641649020525)

scala> ch.collect
res4: Array[String] = Array(spark1641649020525)

scala> ch.collect
res5: Array[String] = Array(spark1641649020525)

2 键值对RDD数据分区器

Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数
注意：
(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None
(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。

2.1 获取RDD分区

可以通过使用RDD的partitioner 属性来获取 RDD 的分区方式。它会返回一个 scala.Option 对象， 通过get方法获取其中的值。相关源码如下：

def getPartition(key: Any): Int = key match {
  case null => 0
  case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
}
def nonNegativeMod(x: Int, mod: Int): Int = {
  val rawMod = x % mod
  rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}

（1）创建一个pairRDD

scala> val pairs = sc.parallelize(List((1,1),(2,2),(3,3)))
pairs: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24

（2）查看RDD的分区器

scala> pairs.partitioner
res1: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

（3）导入HashPartitioner类

scala> import org.apache.spark.HashPartitioner
import org.apache.spark.HashPartitioner

（4）使用HashPartitioner对RDD进行重新分区

scala> val partitioned = pairs.partitionBy(new HashPartitioner(2))
partitioned: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[4] at partitionBy at <console>:27

（5）查看重新分区后RDD的分区器

scala> partitioned.partitioner
res2: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.HashPartitioner@2)

2.2 Hash分区

HashPartitioner分区的原理：对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数（否则加0），最后返回的值就是这个key所属的分区ID。
示例：

scala> nopar.partitioner
res20: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

scala> val nopar = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(2,4),(2,3),(3,6),(3,8)),8)
nopar: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24

scala>nopar.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ Iterator(index.toString+" : "+iter.mkString("|")) }).collect
res0: Array[String] = Array("0 : ", 1 : (1,3), 2 : (1,2), 3 : (2,4), "4 : ", 5 : (2,3), 6 : (3,6), 7 : (3,8)) 
scala> val hashpar = nopar.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(7))
hashpar: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[12] at partitionBy at <console>:26

scala> hashpar.count
res18: Long = 6

scala> hashpar.partitioner
res21: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.HashPartitioner@7)

scala> hashpar.mapPartitions(iter => Iterator(iter.length)).collect()
res19: Array[Int] = Array(0, 3, 1, 2, 0, 0, 0)

2.3 Ranger分区

HashPartitioner分区弊端：可能导致每个分区中数据量的不均匀，极端情况下会导致某些分区拥有RDD的全部数据。
RangePartitioner作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的。简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。实现过程为：
第一步：先重整个RDD中抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大key值，形成一个Array[KEY]类型的数组变量rangeBounds；
第二步：判断key在rangeBounds中所处的范围，给出该key值在下一个RDD中的分区id下标；该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的

2.4 自定义分区

要实现自定义的分区器，你需要继承 org.apache.spark.Partitioner 类并实现下面三个方法。
（1）numPartitions: Int:返回创建出来的分区数。
（2）getPartition(key: Any): Int:返回给定键的分区编号(0到numPartitions-1)。
（3）equals():Java 判断相等性的标准方法。这个方法的实现非常重要，Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同，这样 Spark 才可以判断两个 RDD 的分区方式是否相同。
需求：将相同后缀的数据写入相同的文件，通过将相同后缀的数据分区到相同的分区并保存输出来实现。
（1）创建一个pairRDD

scala> val data = sc.parallelize(Array((1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6)))
data: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24

（2）定义一个自定义分区类

scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
class CustomerPartitioner(numParts:Int) extends org.apache.spark.Partitioner{

  //覆盖分区数
  override def numPartitions: Int = numParts

  //覆盖分区号获取函数
  override def getPartition(key: Any): Int = {
    val ckey: String = key.toString
    ckey.substring(ckey.length-1).toInt%numParts
  }
}

// Exiting paste mode, now interpreting.

defined class CustomerPartitioner

（3）将RDD使用自定义的分区类进行重新分区

scala> val par = data.partitionBy(new CustomerPartitioner(2))
par: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[2] at partitionBy at <console>:27

（4）查看重新分区后的数据分布

scala> par.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>items.map((index,_))).collect
res3: Array[(Int, (Int, Int))] = Array((0,(2,2)), (0,(4,4)), (0,(6,6)), (1,(1,1)), (1,(3,3)), (1,(5,5)))

使用自定义的 Partitioner 是很容易的:只要把它传给 partitionBy() 方法即可。Spark 中有许多依赖于数据混洗的方法，比如 join() 和 groupByKey()，它们也可以接收一个可选的 Partitioner 对象来控制输出数据的分区方式。

3 数据读取与保存

Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。
文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；
文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。

3.1 文件类数据读取与保存

3.1.1 Text文件

1）数据读取:textFile(String)

scala> val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://cluster/test.txt")
hdfsFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt MapPartitionsRDD[21] at textFile at <console>:24

2）数据保存: saveAsTextFile(String)

scala> hdfsFile.saveAsTextFile("/testOut")

3.1.2 Json文件

如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。
注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。
（1）导入解析json所需的包

scala> import scala.util.parsing.json.JSON

（2）上传json文件到HDFS

[hadoop@hadoop101 spark]$ hdfs dfs -put ./examples/src/main/resources/people.json /

（3）读取文件

scala> val json = sc.textFile("/people.json")
json: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /people.json MapPartitionsRDD[8] at textFile at <console>:24

（4）解析json数据

scala> val result  = json.map(JSON.parseFull)
result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] = MapPartitionsRDD[10] at map at <console>:27

（5）打印

scala> result.collect
res11: Array[Option[Any]] = Array(Some(Map(name -> Michael)), Some(Map(name -> Andy, age -> 30.0)), Some(Map(name -> Justin, age -> 19.0)))

3.1.3 Sequence文件

SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile keyClass, valueClass。
注意：SequenceFile文件只针对PairRDD
（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,2),(3,4),(5,6)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:24

（2）将RDD保存为Sequence文件

scala> rdd.saveAsSequenceFile("file:///opt/modules/spark/seqFile")

（3）查看该文件

[hadoop@hadoop101 seqFile]$ pwd
/opt/modules/spark/seqFile

[hadoop@hadoop101 seqFile]$ ll
总用量 8
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 108 1月  9 10:29 part-00000
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 124 1月  9 10:29 part-00001
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop   0 1月  9 10:29 _SUCCESS

[hadoop@hadoop101 seqFile]$ cat part-00000
SEQ org.apache.hadoop.io.IntWritable org.apache.hadoop.io.IntWritable?

（4）读取Sequence文件

scala> val seq = sc.sequenceFile[Int,Int]("file:///opt/modules/spark/seqFile")
seq: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[18] at sequenceFile at <console>:24

（5）打印读取后的Sequence文件

scala> seq.collect
res14: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,4), (5,6))

3.1.4 对象文件

对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用Java的序列化机制。可以通过objectFilek,v 函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的 RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile() 实现对对象文件的输出。因为是序列化所以要指定类型。
（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[19] at parallelize at <console>:24

（2）将RDD保存为Object文件

scala> rdd.saveAsObjectFile("file:///opt/modules/spark/objectFile")

（3）查看该文件

[hadoop@hadoop101 objectFile]$ pwd
/opt/module/spark/objectFile

[hadoop@hadoop101 objectFile]$ ll
总用量 8
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 142 1月  9 10:37 part-00000
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 142 1月  9 10:37 part-00001
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop   0 1月  9 10:37 _SUCCESS

[hadoop@hadoop101 objectFile]$ cat part-00000 
SEQ!org.apache.hadoop.io.NullWritable"org.apache.hadoop.io.BytesWritableW@`l

（4）读取Object文件

scala> val objFile = sc.objectFile[Int]("file:///opt/modules/spark/objectFile")
objFile: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[31] at objectFile at <console>:24

（5）打印读取后的Sequence文件

scala> objFile.collect
res19: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

3.2 文件系统类数据读取与保存

3.2.1 HDFS

Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本,也提供了两套创建操作接口.对于外部存储创建操作而言,hadoopRDD和newHadoopRDD是最为抽象的两个函数接口,主要包含以下四个参数.
1）输入格式(InputFormat): 制定数据输入的类型,如TextInputFormat等,新旧两个版本所引用的版本分别是org.apache.hadoop.mapred.InputFormat和org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat(NewInputFormat)
2）键类型: 指定[K,V]键值对中K的类型
3）值类型: 指定[K,V]键值对中V的类型
4）分区值: 指定由外部存储生成的RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits
注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值。
1.在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压.
2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD两个类就行了

3.2.2 MySQL数据库连接

支持通过Java JDBC访问关系型数据库。需要通过JdbcRDD进行，示例如下:
（1）添加依赖

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.49</version>
</dependency>

（2）Mysql读取：

object MysqlRDD {

 def main(args: Array[String]): Unit = {

   //1.创建spark配置信息
   val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JdbcRDD")

   //2.创建SparkContext
   val sc = new SparkContext(sparkConf)

   //3.定义连接mysql的参数
   val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
   val url = "jdbc:mysql://hadoop101:3306/rdd"
   val userName = "root"
   val passWd = "root"

   //创建JdbcRDD
   val rdd = new JdbcRDD(sc, () => {
     Class.forName(driver)
     DriverManager.getConnection(url, userName, passWd)
   },
     "select * from `rddtable` where `id`>=?;",
     1,
     10,
     1,
     r => (r.getInt(1), r.getString(2))
   )

   //打印最后结果
   println(rdd.count())
   rdd.foreach(println)

   sc.stop()
 }
}

Mysql写入：

def main(args: Array[String]) {
  val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("HBaseApp")
  val sc = new SparkContext(sparkConf)
  val data = sc.parallelize(List("Female", "Male","Female"))

  data.foreachPartition(insertData)
}

def insertData(iterator: Iterator[String]): Unit = {
Class.forName ("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance()
  val conn = java.sql.DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hadoop101:3306/rdd", "root", "root")
  iterator.foreach(data => {
    val ps = conn.prepareStatement("insert into rddtable(name) values (?)")
    ps.setString(1, data) 
    ps.executeUpdate()
  })
}

3.2.3 HBase数据库

由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark 可以通过Hadoop输入格式访问HBase。这个输入格式会返回键值对数据，其中键的类型为org. apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，而值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result。
（1）添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-server</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-client</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>

（2）从HBase读取数据

object HBaseSpark {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //创建spark配置信息
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JdbcRDD")

    //创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //构建HBase配置信息
    val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop101,hadoop102,hadoop103")
    conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "rddtable")

    //从HBase读取数据形成RDD
    val hbaseRDD: RDD[(ImmutableBytesWritable, Result)] = sc.newAPIHadoopRDD(
      conf,
      classOf[TableInputFormat],
      classOf[ImmutableBytesWritable],
      classOf[Result])

    val count: Long = hbaseRDD.count()
    println(count)

    //对hbaseRDD进行处理
    hbaseRDD.foreach {
      case (_, result) =>
        val key: String = Bytes.toString(result.getRow)
        val name: String = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")))
        val color: String = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("color")))
        println("RowKey:" + key + ",Name:" + name + ",Color:" + color)
    }

    //关闭连接
    sc.stop()
  }
}

3）往HBase写入

def main(args: Array[String]) {
//获取Spark配置信息并创建与spark的连接
  val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HBaseApp")
  val sc = new SparkContext(sparkConf)

//创建HBaseConf
  val conf = HBaseConfiguration.create()
  val jobConf = new JobConf(conf)
  jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
  jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "fruit_spark")

//构建Hbase表描述器
  val fruitTable = TableName.valueOf("fruit_spark")
  val tableDescr = new HTableDescriptor(fruitTable)
  tableDescr.addFamily(new HColumnDescriptor("info".getBytes))

//创建Hbase表
  val admin = new HBaseAdmin(conf)
  if (admin.tableExists(fruitTable)) {
    admin.disableTable(fruitTable)
    admin.deleteTable(fruitTable)
  }
  admin.createTable(tableDescr)

//定义往Hbase插入数据的方法
  def convert(triple: (Int, String, Int)) = {
    val put = new Put(Bytes.toBytes(triple._1))
    put.addImmutable(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes(triple._2))
    put.addImmutable(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("price"), Bytes.toBytes(triple._3))
    (new ImmutableBytesWritable, put)
  }

//创建一个RDD
  val initialRDD = sc.parallelize(List((1,"apple",11), (2,"banana",12), (3,"pear",13)))

//将RDD内容写到HBase
  val localData = initialRDD.map(convert)

  localData.saveAsHadoopDataset(jobConf)
}

4 RDD编程进阶

4.1 累加器

累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。

4.1.1 系统累加器

针对一个输入的日志文件，如果我们想计算文件中所有空行的数量，我们可以编写以下程序：

scala> val notice = sc.textFile("./NOTICE")
notice: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ./NOTICE MapPartitionsRDD[40] at textFile at <console>:32

scala> val blanklines = sc.accumulator(0)
warning: there were two deprecation warnings; re-run with -deprecation for details
blanklines: org.apache.spark.Accumulator[Int] = 0

scala> val tmp = notice.flatMap(line => {
     |    if (line == "") {
     |       blanklines += 1
     |    }
     |    line.split(" ")
     | })
tmp: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[41] at flatMap at <console>:36

scala> tmp.count()
res31: Long = 3213

scala> blanklines.value
res32: Int = 171

累加器的用法如下所示:
通过在驱动器中调用SparkContext.accumulator(initialValue)方法，创建出存有初始值的累加器。返回值为 org.apache.spark.Accumulator[T] 对象，其中 T 是初始值 initialValue 的类型。Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法(在Java中是 add)增加累加器的值。 驱动器程序可以调用累加器的value属性(在Java中使用value()或setValue())来访问累加器的值。
注意：工作节点上的任务不能访问累加器的值。从这些任务的角度来看，累加器是一个只写变量。
对于要在行动操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。因此，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，我们必须把它放在 foreach() 这样的行动操作中。转化操作中累加器可能会发生不止一次更新。

4.1.2 自定义累加器

自定义累加器类型的功能在1.X版本中就已经提供了，但是使用起来比较麻烦，在2.0版本后，累加器的易用性有了较大的改进，而且官方还提供了一个新的抽象类：AccumulatorV2来提供更加友好的自定义类型累加器的实现方式。实现自定义类型累加器需要继承AccumulatorV2并至少覆写下例中出现的方法，下面这个累加器可以用于在程序运行过程中收集一些文本类信息，最终以Set[String]的形式返回。

class LogAccumulator extends org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]] {
  private val _logArray: java.util.Set[String] = new java.util.HashSet[String]()

  override def isZero: Boolean = {
    _logArray.isEmpty
  }

  override def reset(): Unit = {
    _logArray.clear()
  }

  override def add(v: String): Unit = {
    _logArray.add(v)
  }

  override def merge(other: org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]]): Unit = {
    other match {
      case o: LogAccumulator => _logArray.addAll(o.value)
    }

  }

  override def value: java.util.Set[String] = {
    java.util.Collections.unmodifiableSet(_logArray)
  }

  override def copy():org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]] = {
    val newAcc = new LogAccumulator()
    _logArray.synchronized{
      newAcc._logArray.addAll(_logArray)
    }
    newAcc
  }
}

// 过滤掉带字母的
object LogAccumulator {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf=new SparkConf().setAppName("LogAccumulator")
    val sc=new SparkContext(conf)

    val accum = new LogAccumulator
    sc.register(accum, "logAccum")
    val sum = sc.parallelize(Array("1", "2a", "3", "4b", "5", "6", "7cd", "8", "9"), 2).filter(line => {
      val pattern = """^-?(\d+)"""
      val flag = line.matches(pattern)
      if (!flag) {
        accum.add(line)
      }
      flag
    }).map(_.toInt).reduce(_ + _)

    println("sum: " + sum)
    for (v <- accum.value) print(v + "")
    println()
    sc.stop()
  }
}

4.2 广播变量（调优策略）

广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。 在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark会为每个任务分别发送。

scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(35)

scala> broadcastVar.value
res33: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

使用广播变量的过程如下：
(1) 通过对一个类型 T 的对象调用 SparkContext.broadcast 创建出一个 Broadcast[T] 对象。 任何可序列化的类型都可以这么实现。
(2) 通过 value 属性访问该对象的值(在 Java 中为 value() 方法)。
(3) 变量只会被发到各个节点一次，应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。

5 RDD相关概念关系

大数据之Spark（4）- SparkCore(下),第8张

输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行。
1)每个节点可以起一个或多个Executor。
2)每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。
3)每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton。
注意: 这里的core是虚拟的core而不是机器的物理CPU核，可以理解为就是Executor的一个工作线程。而 Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数。至于partition的数目：
1)对于数据读入阶段，例如sc.textFile，输入文件被划分为多少InputSplit就会需要多少初始Task。
2)在Map阶段partition数目保持不变。
3)在Reduce阶段，RDD的聚合会触发shuffle操作，聚合后的RDD的partition数目跟具体操作有关，例如repartition操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。
RDD在计算的时候，每个分区都会起一个task，所以rdd的分区数目决定了总的的task数目。申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task。
比如RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。如果计算资源不变，你有101个task的话，就需要6个轮次，在最后一轮中，只有一个task在执行，其余核都在空转。如果资源不变，你的RDD只有2个分区，那么同一时刻只有2个task运行，其余18个核空转，造成资源浪费。这就是在spark调优中，增大RDD分区数目，增大任务并行度的做法。


https://www.xamrdz.com/backend/3yp1936494.html

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