Spark 核心 RDD 剖析
本文将通过描述 Spark RDD ——弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets）的五大核心要素来描述 RDD，若希望更全面了解 RDD 的知识，请移步 RDD 论文：RDD：基于内存的集群计算容错抽象
RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升非常大。
Spark 的五大核心要素包括：
- partition
- partitioner
- compute func
- dependency
- preferredLocation
下面一一来介绍
(一): partition
partition 个数怎么定
RDD 由若干个 partition 组成，共有三种生成方式：
- 从 Scala 集合中创建，通过调用
SparkContext#makeRDD或SparkContext#parallelize - 加载外部数据来创建 RDD，例如从 HDFS 文件、mysql 数据库读取数据等
- 由其他 RDD 执行 transform 操作转换而来
那么，在使用上述方法生成 RDD 的时候，会为 RDD 生成多少个 partition 呢？一般来说，加载 Scala 集合或外部数据来创建 RDD 时，是可以指定 partition 个数的，若指定了具体值，那么 partition 的个数就等于该值，比如：
val rdd1 = sc.makeRDD( scalaSeqData, 3 ) //< 指定 partition 数为3
val rdd2 = sc.textFile( hdfsFilePath, 10 ) //< 指定 partition 数为10
若没有指定具体的 partition 数时的 partition 数为多少呢？
- 对于从 Scala 集合中转换而来的 RDD：默认的 partition 数为 defaultParallelism，该值在不同的部署模式下不同：
- Local 模式：本机 cpu cores 的数量
- Mesos 模式：8
- Yarn：max(2, 所有 executors 的 cpu cores 个数总和)
- 对于从外部数据加载而来的 RDD：默认的 partition 数为
min(defaultParallelism, 2) - 对于执行转换操作而得到的 RDD：视具体操作而定，如 map 得到的 RDD 的 partition 数与 父 RDD 相同；union 得到的 RDD 的 partition 数为父 RDDs 的 partition 数之和...
partition 的定义
我们常说，partition 是 RDD 的数据单位，代表了一个分区的数据。但这里千万不要搞错了，partition 是逻辑概念，是代表了一个分片的数据，而不是包含或持有一个分片的数据。
真正直接持有数据的是各个 partition 对应的迭代器，要再次注意的是，partition 对应的迭代器访问数据时也不是把整个分区的数据一股脑加载持有，而是像常见的迭代器一样一条条处理。举个例子，我们把 HDFS 上10G 的文件加载到 RDD 做处理时，并不会消耗10G 的空间，如果没有 shuffle 操作（shuffle 操作会持有较多数据在内存），那么这个操作的内存消耗是非常小的，因为在每个 task 中都是一条条处理处理的，在某一时刻只会持有一条数据。这也是初学者常有的理解误区，一定要注意 Spark 是基于内存的计算，但不会傻到什么时候都把所有数据全放到内存。
让我们来看看 Partition 的定义帮助理解：
trait Partition extends Serializable {
def index: Int
override def hashCode(): Int = index
}
在 trait Partition 中仅包含返回其索引的 index 方法。很多具体的 RDD 也会有自己实现的 partition，比如：
KafkaRDDPartition 提供了获取 partition 所包含的 kafka msg 条数的方法
class KafkaRDDPartition(
val index: Int,
val topic: String,
val partition: Int,
val fromOffset: Long,
val untilOffset: Long,
val host: String,
val port: Int
) extends Partition {
/** Number of messages this partition refers to */
def count(): Long = untilOffset - fromOffset
}
UnionRDD 的 partition 类 UnionPartition 提供了获取依赖的父 partition 及获取优先位置的方法
private[spark] class UnionPartition[T: ClassTag](
idx: Int,
@transient private val rdd: RDD[T],
val parentRddIndex: Int,
@transient private val parentRddPartitionIndex: Int)
extends Partition {
var parentPartition: Partition = rdd.partitions(parentRddPartitionIndex)
def preferredLocations(): Seq[String] = rdd.preferredLocations(parentPartition)
override val index: Int = idx
}
partition 与 iterator 方法
RDD 的 def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] 方法用来获取 split 指定的 Partition 对应的数据的迭代器，有了这个迭代器就能一条一条取出数据来按 compute chain 来执行一个个transform 操作。iterator 的实现如下：
final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
SparkEnv.get.cacheManager.getOrCompute(this, split, context, storageLevel)
} else {
computeOrReadCheckpoint(split, context)
}
}
def 前加了 final 说明该函数是不能被子类重写的，其先判断 RDD 的 storageLevel 是否为 NONE，若不是，则尝试从缓存中读取，读取不到则通过计算来获取该 Partition 对应的数据的迭代器；若是，尝试从 checkpoint 中获取 Partition 对应数据的迭代器，若 checkpoint 不存在则通过计算来获取。
刚刚介绍了如果从 cache 或者 checkpoint 无法获得 Partition 对应的数据的迭代器，则需要通过计算来获取，这将会调用到 def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] 方法，各个 RDD 最大的不同也体现在该方法中。后文会详细介绍该方法
(二): partitioner
partitioner 即分区器，说白了就是决定 RDD 的每一条消息应该分到哪个分区。但只有 k, v 类型的 RDD 才能有 partitioner（当然，非 key， value 类型的 RDD 的 partitioner 为 None。
partitioner 为 None 的 RDD 的 partition 的数据要么对应数据源的某一段数据，要么来自对父 RDDs 的 partitions 的处理结果。
我们先来看看 Partitioner 的定义及注释说明：
abstract class Partitioner extends Serializable {
//< 返回 partition 数量
def numPartitions: Int
//< 返回 key 应该属于哪个 partition
def getPartition(key: Any): Int
}
Partitioner 共有两种实现，分别是 HashPartitioner 和 RangePartitioner
HashPartitioner
先来看 HashPartitioner 的实现（省去部分代码）：
class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {
require(partitions >= 0, s"Number of partitions ($partitions) cannot be negative.")
def numPartitions: Int = partitions
def getPartition(key: Any): Int = key match {
case null => 0
case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
}
...
}
// x 对 mod 求于，若结果为正，则返回该结果；若结果为负，返回结果加上 mod
def nonNegativeMod(x: Int, mod: Int): Int = {
val rawMod = x % mod
rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
numPartitions 直接返回主构造函数中传入的 partitions 参数，之前在有本书里看到说 Partitioner 不仅决定了一条 record 应该属于哪个 partition，还决定了 partition 的数量，其实这句话的后半段的有误的，Partitioner 并不能决定一个 RDD 的 partition 数，Partitioner 方法返回的 partition 数是直接返回外部传入的值。
getPartition 方法也不复杂，主要做了：
- 为参数 key 计算一个 hash 值
- 若该哈希值对 partition 个数取余结果为正，则该结果即该 key 归属的 partition index；否则，以该结果加上 partition 个数为 partition index
从上面的分析来看，当 key， value 类型的 RDD 的 key 的 hash 值分布不均匀时，会导致各个 partition 的数据量不均匀，极端情况下一个 partition 会持有整个 RDD 的数据而其他 partition 则不包含任何数据，这显然不是我们希望看到的，这时就需要 RangePartitioner 出马了。
RangePartitioner
上文也提到了，HashPartitioner 可能会导致各个 partition 数据量相差很大的情况。这时，初衷为使各个 partition 数据分布尽量均匀的 RangePartitioner 便有了用武之地。
RangePartitioner 将一个范围内的数据映射到 partition，这样两个 partition 之间要么是一个 partition 的数据都比另外一个大，或者小。RangePartitioner采用水塘抽样算法，比 HashPartitioner 耗时，具体可见：Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解
(三): compute func
在前一篇文章中提到，当调用 RDD#iterator 方法无法从缓存或 checkpoint 中获取指定 partition 的迭代器时，就需要调用 compute 方法来获取，该方法声明如下：
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
每个具体的 RDD 都必须实现自己的 compute 函数。从上面的分析我们可以联想到，任何一个 RDD 的任意一个 partition 都首先是通过 compute 函数计算出的，之后才能进行 cache 或 checkpoint。接下来我们来对几个常用 transformation 操作对应的 RDD 的 compute 进行分析
map
首先来看下 map 的实现：
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}
我们调用 map 时，会传入匿名函数 f: T => U，该函数将一个类型 T 实例转换成一个类型 U 的实例。在 map 函数中，将该函数进一步封装成 (context, pid, iter) => iter.map(cleanF) 的函数，该函数以迭代器作为参数，对迭代出的每一个元素执行 f 函数，然后以该封装后的函数作为参数来构造 MapPartitionsRDD，接下来看看 MapPartitionsRDD#compute 是怎么实现的：
override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] =
f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))
上面代码中的 firstParent 是指本 RDD 的依赖 dependencies: Seq[Dependency[_]] 中的第一个，MapPartitionsRDD 的依赖中只有一个父 RDD。而 MapPartitionsRDD 的 partition 与其唯一的父 RDD partition 是一一对应的，所以其 compute 方法可以描述为：对父 RDD partition 中的每一个元素执行传入 map 的方法得到自身的 partition 及迭代器
groupByKey
与 map、union 不同，groupByKey 是一个会产生宽依赖的 transform，其最终生成的 RDD 是 ShuffledRDD，来看看其 compute 实现：
override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {
val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, C]]
SparkEnv.get.shuffleManager.getReader(dep.shuffleHandle, split.index, split.index + 1, context)
.read()
.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
}
可以看到，ShuffledRDD 的 compute 使用 ShuffleManager 来获取一个 reader，该 reader 将从本地或远程 BlockManager 拉取 map output 的 file 数据，每个 reduce task 拉取一个 partition 数据。
对于其他生成 ShuffledRDD 的 transform 的 compute 操作也是如此，比如 reduceByKey，join 等
(四): dependency
RDD 依赖是一个 Seq 类型：dependencies_ : Seq[Dependency[_]]，因为一个 RDD 可以有多个父 RDD。共有两种依赖：
- 窄依赖：父 RDD 的 partition 至多被一个子 RDD partition 依赖
- 宽依赖：父 RDD 的 partition 被多个子 RDD partitions 依赖
窄依赖共有两种实现，一种是一对一的依赖，即 OneToOneDependency：
@DeveloperApi
class OneToOneDependency[T](rdd: RDD[T]) extends NarrowDependency[T](rdd) {
override def getParents(partitionId: Int): List[Int] = List(partitionId)
}
从其 getParents 方法可以看出 OneToOneDependency 的依赖关系下，子 RDD 的 partition 仅依赖于唯一 parent RDD 的相同 index 的 partition。另一种窄依赖的实现是 RangeDependency，它仅仅被 UnionRDD 使用，UnionRDD 把多个 RDD 合成一个 RDD，这些 RDD 是被拼接而成，其 getParents 实现如下：
override def getParents(partitionId: Int): List[Int] = {
if (partitionId >= outStart && partitionId < outStart + length) {
List(partitionId - outStart + inStart)
} else {
Nil
}
}
宽依赖只有一种实现，即 ShuffleDependency，宽依赖支持两种 Shuffle Manager，即 HashShuffleManager 和 SortShuffleManager，Shuffle 相关内容以后会专门写文章介绍
(五): preferedLocation
preferedLocation 即 RDD 每个 partition 对应的优先位置，每个 partition 对应一个Seq[String]，表示一组优先节点的 host。
要注意的是，并不是每个 RDD 都有 preferedLocation，比如从 Scala 集合中创建的 RDD 就没有，而从 HDFS 读取的 RDD 就有，其 partition 对应的优先位置及对应的 block 所在的各个节点。
作者：牛肉圆粉不加葱
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