spark
中, union
方法是否重新分区, 是否会触发shuffle
shuffle
, 不会划分stage
, 但是可能重新分区(窄依赖)ShuffleDependency
和NarrowDependency
, 字面上可以看出来, 只有宽依赖才会发生shuffle
. 但是两种依赖都会重新分区, 因此重分区和是否shuffle
没有关系union
的多个rdd
, 分区规则相同, 那么index
相同的分区, 会被整合到多数分区所在的节点. 比如a
节点有2
个index
为0
的分区, b
节点有1
个, union
之后的0
分区会全部转移到a
节点union
后生成的UnionRDD
, 不会进行重新分区, 而是把每个分区合并记录到分区数组中union
方法// 调用sparkContent的方法, 把this作为参数传进去. 基本操作
def union(other: RDD[T]): RDD[T] = withScope {
sc.union(this, other)
}
// 实际调用了重载方法
def union[T: ClassTag](first: RDD[T], rest: RDD[T]*): RDD[T] = withScope {
union(Seq(first) ++ rest)
}
// 解析分区器, 执行不同逻辑
def union[T: ClassTag](rdds: Seq[RDD[T]]): RDD[T] = withScope {
// 把每个rdd的分区器取出来, 放到Set中去重
val partitioners = rdds.flatMap(_.partitioner).toSet
// 如果每个rdd都定义了分区器, 而且全部相同, 就使用此分区器整合所有rdd
if (rdds.forall(_.partitioner.isDefined) && partitioners.size == 1) {
new PartitionerAwareUnionRDD(this, rdds)
} else {
// 否则就保留各自的分区
new UnionRDD(this, rdds)
}
}
PartitionerAwareUnionRDD
类该类中, 数据重新分区, 但是是窄依赖
class PartitionerAwareUnionRDD[T: ClassTag](
sc: SparkContext,
var rdds: Seq[RDD[T]]
// 注意这个继承, OneToOneDependency是窄依赖
) extends RDD[T](sc, rdds.map(x => new OneToOneDependency(x))) {
// 因为保证了全部rdd的分区器一样, 所以head取第一个即可
override val partitioner = rdds.head.partitioner
// 整合rdds的分区
override def getPartitions: Array[Partition] = {
// 获取分区数
val numPartitions = partitioner.get.numPartitions
(0 until numPartitions).map { index =>
// 将分区抽象为对象, 该类表示分区
new PartitionerAwareUnionRDDPartition(rdds, index)
}.toArray
}
}
UnionRDD
类class UnionRDD[T: ClassTag](
sc: SparkContext,
var rdds: Seq[RDD[T]])
// 传入的参数是空依赖, 但是自定义了依赖方法
extends RDD[T](sc, Nil) { // Nil since we implement getDependencies
// 查看是否超出了并行列表阈值
private[spark] val isPartitionListingParallel: Boolean =
rdds.length > conf.getInt("spark.rdd.parallelListingThreshold", 10)
override def getPartitions: Array[Partition] = {
// 如果超出了并行列表阈值
val parRDDs = if (isPartitionListingParallel) {
// par方法, 用于获取和原集合并行的副本
val parArray = rdds.par
// 如果并行度太高, 就是靠线程池(fork join pool)拆分任务
parArray.tasksupport = UnionRDD.partitionEvalTaskSupport
parArray
} else {
rdds
}
// array的长度是rdds的分区数之和
val array = new Array[Partition](parRDDs.map(_.partitions.length).seq.sum)
var pos = 0
// 双循环
for ((rdd, rddIndex) <- rdds.zipWithIndex; split <- rdd.partitions) {
// 参数是: (自增的角标, rdd, rdd在rdds中的角标, 原始分区的rdd的角标)
// 根据这几个参数, 重新记录各分区. 实际上就是做了个和
array(pos) = new UnionPartition(pos, rdd, rddIndex, split.index)
pos += 1
}
array
}
// 自定义的获取依赖的方法
override def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = {
val deps = new ArrayBuffer[Dependency[_]]
var pos = 0
for (rdd <- rdds) {
// RangeDependency是窄依赖
deps += new RangeDependency(rdd, 0, pos, rdd.partitions.length)
pos += rdd.partitions.length
}
deps
}
}