文章目录
- Spark01 —— Spark基础
- 一、为什么选择Spark？
- 1.1 MapReduce编程模型的局限性
- 1.2 Spark与MR的区别
- 1.3 版本
- 1.4 优势
- 1.5 Spark其他知识
- 1、多种运行模式
- 2、技术栈
- 3、spark-shell：Spark自带的交互式工具
- 4、Spark服务
- 二、Spark的基础配置
- 三、Spark实例
- Spark WordCount
- 四、Spark运行架构
- 运行架构
- 架构核心组件
- SparkContext
- 五、Spark分区
- 分区过程
- RDD
- RDD的相关概念
- RDD创建方式
- RDD分区
- RDD与DAG
- Spark Shuffle
- 再分区
- 六、Spark算子
- 转换算子
- 七、Spark优化
- 数据的本地化读取
- 八、拓展
- 数据处理提取指标 基本思路：
Spark01 —— Spark基础
一、为什么选择Spark？
1.1 MapReduce编程模型的局限性
- 1、繁杂：只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码
- 2、处理效率低：
- 2.1、Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据
- 2.2、任务调度与启动开销大
- 3、不适合迭代处理、交互式处理和流式处理
1.2 Spark与MR的区别
Spark是类似Hadoop MapReduce的通用【并行】框架(仿照MR的计算流程)
- 1、Job中间输出结果可以保存在内存，不再需要读写HDFS
- 1.1、内存不够也可以写盘
- 2、比MapReduce平均快10倍以上
1.3 版本
2014 1.0 2016 2.x 2020 3.x 1.4 优势
1、速度快
-
基于内存数据处理，比MR快100个数量级以上（逻辑回归算法测试）
-
基于硬盘数据处理，比MR快10个数量级以上
为了容灾，会将少量核心数据进行持久化。即在计算过程中，会将检查点的数据写入磁盘中，当数据计算失败时，可以基于检查点数据进行恢复。
2、易用性
- 支持Java、【Scala】、【Python：pyspark】、R语言（主流使用Scala，pyspark存在缺陷：只能在单机上计算，对单机内存和算力的要求过高）
- 交互式shell方便开发测试
3、通用性
- 一栈式解决方案：
- 批处理：将数据分批次加载到内存中进行计算
- 交互式查询
- 实时流处理（微批处理）
- 图计算
- 机器学习
1.5 Spark其他知识
1、多种运行模式
YARN ✔、Mesos、EC2、Kubernetes、Standalone、Local[*]
Local[*]：在本地模式下运行，且尝试使用所有可用的核心。
2、技术栈
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Spark Core：核心组件，分布式计算引擎 RDD
-
Spark SQL：高性能的基于Hadoop的SQL解决方案
-
Spark Streaming：可以实现高吞吐量、具备容错机制的准实时流处理系统
-
Spark GraphX：分布式图处理框架
-
Spark MLlib：构建在Spark上的分布式机器学习库
3、spark-shell：Spark自带的交互式工具
- local：spark-shell --master local[*]
- alone：spark-shell --master spark://MASTERHOST:7077
- yarn ：spark-shell --master yarn（需要先启用Hadoop）
4、Spark服务
- Master：Cluster Manager
- Worker：Worker Node
二、Spark的基础配置
Spark在IDEA工程中的基础配置
8 8 UTF-8 3.1.2 2.12 org.apache.spark spark-core_${spark.scala.version} ${spark.version} 三、Spark实例
Spark WordCount
val conf: SparkConf = new SparkConf() .setAppName("spark01") .setMaster("local[*]") val sc: SparkContext = SparkContext.getOrCreate(conf) // 获取SparkContext，Spark应用程序的入口点 val storyPath = "E:\\BigData\\projects\\scala01\\data\\story.txt" sc.textFile(storyPath，4)// 读取文本文件，将其转化为一个RDD .flatMap(_.split("[^a-zA-Z]+")) // 将文本文件按段落按句子分割单词 .filter(_.nonEmpty) // 过滤掉空单词 .map((_, 1)) // 将单词映射成(单词,1) .reduceByKey(_ + _) // 将相同单词出现的次数求和 reduceByKey()的含义是：对相同键对应的值进行聚合操作，这个函数是Spark独有的 .sortBy(_._2, false) // 按出现次数降序排序 .collect() // 获取结果 Spark的转换操作是惰性的，仅仅定义了要进行的计算，而不立即执行它们。当调用collect()时，Spark会触发所有前面定义的转换操作，实际进行数据的处理。 .foreach(println) sc.stop()四、Spark运行架构
运行架构
①、在驱动程序Driver Program中，通过SparkContext主导应用的执行
②、SparkContext可以连接不同类型的 CM(CM的类型与运行模式相关),连接后,获得节点上的 Executor
③、一个节点默认一个Executor，可通过SPARK_WORKER_INSTANCES调整
④、Executor一般Spark启动时由Cluster Manager创建并管理，创建Executor是一个初始化过程的一部分，其中包括为每个Executor分配资源(CPU、内存等)，Executor的作用是并行处理Driver分配的多个任务。
⑤、每个Task处理一个RDD分区
架构核心组件
- Application 建立在Spark上的用户程序，包括Driver代码和运行在集群各节点Executor中的代码
- Driver program 驱动程序，Application中的main函数，并创建SparkContext
- Spark Context 整个应用程序的入口
- Cluster Manager 在集群(StandAlone、Mesos、YARN)上获取资源的外部服务
- Worker Node 集群中任何可以运行Application代码的节点
- Executor 某个Application运行在Worker节点上的一个进程
- Task 被送到某个Executor上的工作单元
- Job 多个Task组成的并行计算，由Action触发生成，一个Application中含多个Job
- Stage 每个Job会被拆分成多组Task，作为一个TaskSet，其名称为Stage
- ZooKeeper 用于管理Spark集群中的Master节点，确保在一个Master节点故障时，能够迅速切换到备用的Master节点，以保证集群的高可用性。
SparkContext
连接Driver和Spark Cluster(Workers)
Spark执行的主入口
每个JVM仅能有一个活跃的SparkContext,需要有多个SparkContext需要开多台虚拟机。
- 配置SparkContext
val conf:SparkConf = new SparkConf() .setAppName(name:String) .set(key:String,value:String) // 多项设置 .setMaster(master:String) val sc: SparkContext = SparkContext.getOrCreate(conf)-
master
-
local[*]【推荐】：CPU核数为当前环境的最大值
-
local[2]：CPU核数为2
-
local：CPU核数为1
-
yarn
-
实例：SparkContext的工厂化方法
- 使用lazy val对重要资源实现==“需要时再创建”==
- 使用Seq()实现对配置项的包装
package cha05 import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext.fromSparkContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class SparkCom(appName:String,master:String,options:Seq[(String,String)]){ private lazy val _conf:SparkConf = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName(appName) conf.setMaster(master) options.foreach(o => conf.set(o._1,o._2)) conf } private lazy val _sc = SparkContext.getOrCreate(_conf) def this(appName:String) = { this(appName,"local[*]",Seq()) } def sc = _sc def logLevel(level:String): Unit = { if(level.matches("ERROR|INFO|WARN|FATAL")){ _sc.setLogLevel(level) } } def close(): Unit = { _sc.stop() } } object SparkCom{ def apply(appName:String,master:String,options:Seq[(String,String)]): SparkCom = new SparkCom(appName,master,options) def apply(appName:String): SparkCom = new SparkCom(appName) }- 调用示例
// 引入必要的 Spark 类库 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} // 定义一个包含配置选项的SparkCom对象 val customOptions = Seq( ("spark.executor.memory", "4g"), // 为每个执行器分配4GB内存 ("spark.executor.cores", "4"), // 为每个执行器分配4个核心 ("spark.cores.max", "40"), // 最多使用40个核心 ("spark.local.dir", "/tmp/spark-temp") // 指定Spark的临时目录 ) // 创建一个SparkCom实例，应用名称为"MySparkApp"，使用本地模式运行 val sparkApp = SparkCom("MySparkApp", "local[*]", customOptions) // 获取SparkContext val sc = sparkApp.sc // 可以使用sc来进行一些Spark操作，例如读取数据、执行转换等 // 示例：读取本地系统的一个文件并计算其行数 val lines = sc.textFile("path/to/your/file.txt") val lineCount = lines.count() println(s"Total lines in the file: $lineCount") // 设置日志级别为ERROR，减少控制台日志量 sparkApp.logLevel("ERROR") // 应用完成后，关闭SparkContext sparkApp.close()五、Spark分区
分区过程
1 File —— N Blocks —— 1 InputSplit —— 1 Task —— 1 RDD Partition
RDD
RDD的相关概念
RDD是描述数据存储位置的(主要数据抽象)，并不实际存储数据。
RDD是一个大的不可变、分区、并行处理的数据集合，每个子集合就是一个分区，存储在集群的工作节点上的内存和硬盘。
RDD是数据转换的接口，数据规模经过转换越来越小，最终指向目标数据类型，
RDD指向了
或存储在Hive(HDFS)、Cassandra、HBase等
或缓存(内存、内存+磁盘、仅磁盘等)
或在故障或缓存收回时重新计算其他RDD分区中的数据
RDD是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)
-
分布式数据集
-
RDD是只读的、分区记录的集合，每个分区分布在集群的不同节点上。
-
RDD并不存储真正的数据，只是【对数据和操作】的描述。
-
弹性
- RDD默认存放在内存中，当内存不足，Spark自动将RDD写入磁盘
-
容错性
-
根据数据血统，可以自动从节点失败中恢复分区。
-
RDD的特性
- 一系列的分区(分片)信息，每个任务处理一个分区
- 每个分区上都有compute函数，计算该分区中的数据
- RDD之间有一系列的依赖
- 分区器决定数据会被分在那个分区
- 将计算任务分派到其所在处理数据块的存储位置
RDD可以跨集群的多个节点存储数据，支持两种类型的操作：转换和行动。
RDD操作类型：分为lazy和non-lazy两种
-
转换操作(lazy)：定义了一个操作序列，实际计算则被推迟到触发动作时。常见的转换操作包括 map, filter, flatMap, reduceByKey 等。
-
每一个RDD都由转换操作生成，一个 RDD 由另一个 RDD 通过某种转换操作生成时，原始的 RDD 称为父 RDD，新生成的 RDD 称为子 RDD
-
转换操作普遍会丢失父RDD的分区信息，因为分器依赖于键的不变性，但是转换操作可能改变元素的数量和类型。
-
动作算子(non-lazy)：动作会触发前面定义的所有转换的实际执行。常见的动作操作包括 count, collect, reduce, foreach 等。
一个InputSplit对应的多个Blocks只能位于一个File中。
这些Task会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行，会尽量使执行任务的计算节点(Worker)与存储数据的节点(DataNode)是同一台机器。
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。
每个Task的执行结果就是生成了RDD的一个Partition。
RDD创建方式
// 集合创建：小数据集，可通过 numSlices 指定并行度(分区数) val rdd: RDD[T] = sc.parallelize(seq:Seq[T], numSlices:Int) // ✔ val rdd: RDD[T] = sc.makeRDD(seq:Seq[T], numSlices:Int) // 调用了 parallelize
// 将序列分为3个分区，并且进行数字的频次统计 // val rddInt: RDD[Int] = sc.makeRDD(Seq(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 3) val rddInt: RDD[Int] = sc.parallelize(Seq(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 3) rddInt .map((_,1)) .reduceByKey(_+_) .foreach(println)
// 外部数据源创建: 可通过 minPartitions 指定最小分区数 // 文件系统：local(file:///...)或hadoop(hdfs://) val rdd: RDD[String] = sc.textFile(path:String, minPartitions:Int) val rdd: RDD[String] = sc.wholeTextFiles(dir:String, minPartitions:Int)
RDD分区
-
分区概念
- 每个分区都是被分发到不同worker node的候选者
- 每个分区对应一个Task
-
分区数量
-
分区数量最好从源头设计，尽量不在过程中修改分区数量，会造成数据迁移，增加网络负载。同时引发不必要的Shuffle过程。
-
使用textFile()方法创建RDD时可以传入第二个参数指定最小分区数量，最小分区数量只是期望的数量，Spark会根据实际文件大小、Block大小等情况确定最终分区数量。
-
分区数要等于集群CPU核数，也要等于1/Block数
-
分区方式
- 分区器主要用于键值对的RDD，如通过reduceByKey等操作创建的RDD。
- 有HashPartition(默认)和RangePartition两种分区方式
- HashPartitioner：它使用键的哈希值来分配记录，尽量保证数据在不同分区间的均匀分布。
- RangePartitioner：它将键排序后分成若干连续的范围，每个范围对应一个分区，这样可以让范围内的键都分到一个分区。
RDD与DAG
每个Stage由n个Task组成，每个Task构成一个TaskSet。
有多少个Partition，TaskSet中就有多少个Task
Spark Shuffle
在Spark中，Shuffle是代价较大的操作，应该尽量避免。
- 过程：基本与MR中的Shuffle过程类似。
- 分区Partition
- Sort根据Key排序
- Combiner进行Value的合并
- 需要进行Shuffle的Spark算子
- reduceByKey：需要通过网络对不同的Executor中相同key对应的值进行分组Pull(拉取)操作
- repartition：当RDD的分区数量和父RDD分区数量不同时，就会引起数据的重新组织。
- sortByKey：当需要进行排序操作时
再分区
默认算子间的分区数不发生变化，如果需要进行再分区操作，可以通过在可带分区参数的方法调用时设置分区参数或调用重新设置分区的算子
-
numPartitions：指定分区数
-
partitioner：指定分区器
-
repartition(numPartitions:Int)：进行重分区操作，必定会触发Shuffle操作
六、Spark算子
转换算子
/* 简单类型 RDD[T] */ // 【逐条处理】 val rdd2: RDD[U] = rdd.map(f:T=>U) // 【扁平化处理】：TraversableOnce : Trait用于遍历和处理集合类型元素，类似于java:Iterable val rdd2: RDD[U] = rdd.flatMap(f:T=>TraversableOnce[U]) /* 【分区内逐行处理】：以分区为单位(分区不变)逐行处理数据 ✔ */ val rdd2: RDD[U] = rdd.mapPartitions(f:Iterator[T]=>Iterator[U][,preservePar:Boolean]) // 【分区内逐行处理】：以分区为单位逐行处理数据，并追加分区编号。 val rdd2: RDD[U] = rdd.mapPartitionsWithIndex(f:(Int,Iterator[T])=>Iterator[U][,preservePar:Boolean])
- mapPartitions
- 如何判断是否需要保留父RDD的分区器设置？
- 优化键值对操作：如果输入数据已经根据键正确分区，Spark可以在每个分区内独立地进行规约，无需跨节点传输大量数据。
- 如果某个操作(如map)不改变键的映射关系(则数据的键仍然映射到同一个分区)
- map和mapPartitions的区别
- 1.IO数量：
- map：对每个输入RDD中的元素都执行一次转换函数，因此输入和输出的元素数量是一致的，一进一出。
- mapPartitions：对每个分区中的元素进行处理，每个分区只会产生一个输出。因此，如果有多个分区，输入和输出的元素数量不一定是一致的，多进多出。
- 2.性能：
- map：对于每个元素，都会启动一次函数调用，适用于简单的转换。但是，如果有大量的小任务，这可能会导致性能下降，因为函数调用的开销可能会很高。
- mapPartitions：对于每个分区，只会启动一次函数调用。这样可以减少函数调用的开销，特别是当处理的操作比较复杂时，效率更高。此外，可以在每个分区中累积一些状态信息，从而进一步提高性能。
- 3.内存占用：
- map：由于每个元素都会单独处理，可能会占用大量的内存，尤其是在处理大规模数据时容易导致OOM（Out Of Memory）错误。
- mapPartitions：由于对每个分区进行处理，可以控制每次处理的数据量，因此更容易管理内存。
- 总结：map适用于简单的转换操作，而mapPartitions适用于复杂的转换操作，当数据量较大时，map针对每个元素都进行单独处理的特性会导致过高的性能和内存开销。
val storyPath = "E:\\BigData\\projects\\scala01\\data\\story.txt" // 按顺序形成四个分区 sc.textFile(storyPath,4) // mapPartitions()的第一个参数是应用于每个分区的函数，第二个参数`preservePartitioning`指示是否保持父RDD的分区器设置。如果设置为`true`，Spark将使用相同的分区器来创建结果RDD。 .mapPartitions(_.flatMap(_.split("^[a-zA-Z]+")).map((_,1)),true) .reduceByKey(_+_) .foreach(println)- mapPartitionsWithIndex
sc.textFile("hdfs://single01:9000/hadoop/data/movies.csv", 4) .mapPartitionsWithIndex((parIx, it) => { // (parIx,it) => (分区索引，迭代器) // 对第一个分区，删除第一行 => 即删除全文的首行 if (parIx == 0) { it.drop(1) } it.flatMap(_.lat2) .toArray .groupBy(_._1) .map(tp2=>(tp2._1,tp2._2.size)) .toIterator // mapPartitionsWithIndex()需要迭代器作为返回类型 }).reduceByKey(_+_) // 在不同分区间对具有相同键的值进行汇总。 .foreach(println)七、Spark优化
数据的本地化读取
SparkContext会从NameNode获取数据片存储在哪些DataNode上面，SparkContext在建任务的时候会通过Cluster Manager获取这些位置机器的Executor，并直接从DataNode读取数据，实现数据的本地化读取。
八、拓展
数据处理提取指标 基本思路：
-
查询集群资源 - 确认可用的机器数量和每台机器的配置（CPU核心数、线程数、内存大小）。这有助于了解集群的计算能力和分配任务的基础。
-
数据和指标概览 - 明确要提取的若干个指标，并了解这些指标涉及的数据及其规模。
-
检查分组聚合操作 - 确定是否需要对数据进行分组和聚合。
-
处理数据倾斜 - 分组聚合操作可能会导致数据倾斜，即某些分组的数据量远大于其他分组。通过数据抽样来评估倾斜程度，并根据需要启用倾斜优化配置。
set hive.groupby.skewindata=true;
- 优化并行处理 - 分析各个数据处理阶段（stage）的依赖关系，确定是否可以通过并行处理来优化性能。
set hive.exec.parallel=true;
附：3、4、5属于常见思路，还可以存在有其他思路。
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- mapPartitionsWithIndex
- 1.IO数量：
- 如何判断是否需要保留父RDD的分区器设置？
- mapPartitions
-
- 过程：基本与MR中的Shuffle过程类似。
-
-
-
-
-
-
-
- 调用示例
-
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- 配置SparkContext
-
- 一栈式解决方案：
-
- 1、Job中间输出结果可以保存在内存，不再需要读写HDFS
- 数据处理提取指标 基本思路：
![[工业自动化-1]：PLC架构与工作原理](https://img-blog.csdnimg.cn/ce10a1471ed14382bc58364cf8bd5209.png)
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