Spark Core - 高阶编程

序列化

在实际开发中会自定义一些对RDD的操作，此时需要注意的是：

• 初始化工作在Driver端进行的
• 实际运行程序是在Executor端进行的

那么在这个过程就涉及到网络通信，是需要进行序列化的

举例：

/**
 * @description:
 * @date: 2020-10-27 17:41
 **/
object SuperWordCount {
  //属性的实例化就是在driver
  private val list = "and of see the to a in".split("\\s+")
  private val p = """[()\\?\\.,:;'’”“!\\? ]"""

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //在driver端进行初始化sc
    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init))
    //涉及到RDD的操作，就是在Executor端
    val lines = sc.textFile("/Users/baiwang/myproject/spark/data/swc.dat")

    lines.flatMap(_.split("\\s+"))
      .map(word => {
        word.toLowerCase()
          .replaceAll(p, "")
      }).filter(word => word.trim.length > 0 && !list.contains(word))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .collect().foreach(println(_))
  }
}

序列化：

package com.hhb.spark.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @description:
 * @date: 2020-10-29 13:54
 **/

class MyClass1(x: Int) {
  val num = x
}

case class MyClass2(x: Int) {
  val num = x
}

class MyClass3(x: Int) extends Serializable {
  val num = x
}

object SerializableDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init))

    val rdd = sc.makeRDD(1 to 20)

    //过程和方法，都具备序列化的能力
    def add1(x: Int) = x + 100

    val add2 = add1 _
    //
    //    rdd.map(add1(_)).foreach(println(_))
    //    rdd.map(add2(_)).foreach(println(_))

    val object1 = new MyClass1(1)
    //MyClass1没有序列化，提示 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
    //    rdd.map(_ + object1.num).foreach(println(_))

    //    解决1： 使用样例类
    val object2 = MyClass2(2)
    rdd.map(_ + object2.num).foreach(println(_))

    println("*" * 15)
    //解决2：实现Serializable接口
    val object3 = new MyClass3(3)
    rdd.map(_ + object3.num).foreach(println(_))
  }
}

RDD依赖关系

RDD只支持粗粒度抓获，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的部分分区丢失时，可根据这些信息来重新运算和和恢复丢失的数据分区。

RDD依赖关系.png

RDD和他依赖的父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）。依赖有两个作用：

• 用来解决数据容错
• 用来换份stage

窄依赖：1:1 或 n：1

宽依赖：n:m 意味着有shuffle

RDD依赖关系1.png

RDD依赖关系2.png

DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图。原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage：

• 对窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算
• 对宽依赖由于有Shuffle的存在，只能在Parent RDD处理完成后，才能开始接下来的运算
• 宽依赖是划分Stage的依据

RDD依赖关系3.png

RDD任务切分中间分为：Driver programe、Job、Stage（TaskSet）和Task

• Driver programe：初始化一个SparkContext即生成一个Spark应用
• job：一个Action算子就会生成一个Job
• 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
• Task：Stage是一个TashSet，将Stage划分的结果发送到不同的Executor执行，即为一个Task
• Task是Spark中任务调度的最小单位，每个Stage包含许多Task，这些Task执行的计算逻辑相同，但是计算的数据不同

注意：Driver -> Job -> Stage -> Task 每一层都是1对n的关系

# 窄依赖
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10 ,1)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24

scala> val rdd2 = sc.parallelize(11 to 20,1)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at :24

scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[2] at union at :27

scala> rdd3.dependencies
res0: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = ArrayBuffer(org.apache.spark.RangeDependency@7572c6dd, org.apache.spark.RangeDependency@d8194cc)

scala> rdd3.dependencies(0).rdd
res1: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24
# 打印rdd1的数据
scala> rdd3.dependencies(0).rdd.collect
res2: Array[_] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)


#宽依赖
random: scala.util.Random = scala.util.Random@81a48a8

scala> val arr =  (1 to 100).map(idx => random.nextInt(100))
arr: scala.collection.immutable.IndexedSeq[Int] = Vector(96, 86, 87, 47, 60, 47, 40, 31, 75, 41, 13, 57, 16, 23, 47, 62, 75, 34, 64, 97, 37, 0, 71, 14, 24, 49, 95, 37, 58, 42, 51, 38, 19, 31, 76, 86, 62, 45, 88, 75, 99, 5, 6, 72, 75, 48, 60, 20, 21, 84, 64, 70, 21, 8, 12, 83, 76, 61, 37, 84, 39, 24, 61, 71, 61, 28, 33, 17, 0, 60, 90, 10, 72, 2, 70, 48, 2, 17, 51, 33, 4, 37, 91, 49, 75, 37, 15, 45, 67, 80, 22, 31, 67, 85, 75, 26, 75, 9, 12, 89)

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(arr).map((_,1))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[4] at map at :26

scala> val rdd2 = rdd1.reduceByKey
reduceByKey   reduceByKeyLocally

scala> val rdd2 = rdd1.reduceByKey(_+_)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[5] at reduceByKey at :25

scala> rdd2.dependencies
res3: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@1aaea328)

scala> rdd2.dependencies(0).rdd
res4: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = MapPartitionsRDD[4] at map at :26

scala> rdd2.dependencies(0).rdd.dependencies
res5: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.OneToOneDependency@623e4193)

scala> rdd2.dependencies(0).rdd.dependencies(0).rdd.collect
res6: Array[_] = Array(96, 86, 87, 47, 60, 47, 40, 31, 75, 41, 13, 57, 16, 23, 47, 62, 75, 34, 64, 97, 37, 0, 71, 14, 24, 49, 95, 37, 58, 42, 51, 38, 19, 31, 76, 86, 62, 45, 88, 75, 99, 5, 6, 72, 75, 48, 60, 20, 21, 84, 64, 70, 21, 8, 12, 83, 76, 61, 37, 84, 39, 24, 61, 71, 61, 28, 33, 17, 0, 60, 90, 10, 72, 2, 70, 48, 2, 17, 51, 33, 4, 37, 91, 49, 75, 37, 15, 45, 67, 80, 22, 31, 67, 85, 75, 26, 75, 9, 12, 89)

dd2.toDebugString
res7: String =
(5) ShuffledRDD[5] at reduceByKey at :25 []
 +-(5) MapPartitionsRDD[4] at map at :26 []
    |  ParallelCollectionRDD[3] at makeRDD at :26 []

在谈WordCount

scala> val rdd1 = sc.textFile("/azkaban-wc/wc.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /azkaban-wc/wc.txt MapPartitionsRDD[7] at textFile at :24

scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split("\\s+"))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[8] at flatMap at :25

scala> val rdd3 = rdd2.map((_,1))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[9] at map at :25


scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[10] at reduceByKey at :25


scala> val rdd5 = rdd4.sortBy(_._2,false)
rdd5: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[15] at sortBy at :25

scala> val rdd6 = rdd4.sortByKey()
rdd6: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[18] at sortByKey at :25
# 查看学院关系
scala> rdd5.toDebugString
res8: String =
(2) MapPartitionsRDD[15] at sortBy at :25 []
 |  ShuffledRDD[14] at sortBy at :25 []
 +-(2) MapPartitionsRDD[11] at sortBy at :25 []
    |  ShuffledRDD[10] at reduceByKey at :25 []
    +-(2) MapPartitionsRDD[9] at map at :25 []
       |  MapPartitionsRDD[8] at flatMap at :25 []
       |  /azkaban-wc/wc.txt MapPartitionsRDD[7] at textFile at :24 []
       |  /azkaban-wc/wc.txt HadoopRDD[6] at textFile at :24 []

scala> rdd6.toDebugString
res9: String =
(2) ShuffledRDD[18] at sortByKey at :25 []
 +-(2) ShuffledRDD[10] at reduceByKey at :25 []
    +-(2) MapPartitionsRDD[9] at map at :25 []
       |  MapPartitionsRDD[8] at flatMap at :25 []
       |  /azkaban-wc/wc.txt MapPartitionsRDD[7] at textFile at :24 []
       |  /azkaban-wc/wc.txt HadoopRDD[6] at textFile at :24 []
# 查看依赖
scala> rdd1.dependencies
res10: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.OneToOneDependency@64cd5efa)

scala> rdd1.dependencies(0).rdd
res11: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = /azkaban-wc/wc.txt HadoopRDD[6] at textFile at :24

scala> rdd5.dependencies(0).rdd
res12: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = ShuffledRDD[14] at sortBy at :25

scala> rdd6.dependencies(0).rdd
res13: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = ShuffledRDD[10] at reduceByKey at :25

scala> rdd6.dependencies(0)
res14: org.apache.spark.Dependency[_] = org.apache.spark.ShuffleDependency@3739758a

scala> rdd5.dependencies(0)
res15: org.apache.spark.Dependency[_] = org.apache.spark.OneToOneDependency@2c4d4204

scala> rdd1.dependencies(0).rdd
res16: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = /azkaban-wc/wc.txt HadoopRDD[6] at textFile at :24

# 查看最佳有限位置
scala> res16.preferredLocations(res16.partitions(0))
res17: Seq[String] = ArraySeq(linux121, linux122, linux123)

scala> res16.preferredLocations(res16.partitions(1))
res18: Seq[String] = ArraySeq(linux121, linux122, linux123)
# 只有两个分区
scala> res16.preferredLocations(res16.partitions(3))
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 3
  ... 49 elided
  
scala> rdd1.getNumPartitions
res20: Int = 2

# 使用hdfs命令检查文件情况
hdfs fsck /azkaban-wc/wc.txt -files -blocks -locations

问题：上面的wordCount一共有几个Job、几个Stage、几个Task？

1个Job、3个stage、6个Task

在谈WordCount.png

val rdd1 = sc.textFile("/azkaban-wc/wc.txt")
val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split("\\s+"))
val rdd3 = rdd2.map((_,1))
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
val rdd6 = rdd4.sortByKey()
rdd6.count

在谈WordCount2.png

RDD持久化/缓存

涉及到的算子：persist、cache、unpersist：都是Transformation

缓存是将计算结果写入不同的介质，用户定义存储级别（存储级别定义了缓存存储的介质，目前支持内存、磁盘、堆外内存）；通过缓存，Spark避免了RDD上的重复计算，能够极大的提升计算速度；RDD持久化或缓存，是Spark最重要的特征之一，可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键因素。

Spark速度快的原因之一就是在内存中持久化（或缓存）一个数据集，当持久化一个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此数据集（或衍生的数据集）进行其他动作（Action）中重用。这样事后续的动作变得更加迅速

使用persist()方法对一个RDD标记为持久化。之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正的计算以后，才厚把计算结果持久化。

RDD缓存.png

通过persist()或cache()方法可以标记一个要被持久化的RDD，持久化被触发，RDD将会被保留在计算节点的内存中并重用。

什么时候缓存数据，需要对空间和速度进行权衡，一般情况下，如果多个动作需要用到某个RDD，而它的计算代价有很高，那么就应该把这个RDD缓存起来；

缓存有可能丢失，或者存在于内存中的数据由于内存不足而被删除，RDD缓存的容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算正确的执行，通过基于RDD的一系列的转化，丢失的数据会被重算。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，并不需要重算全部的Partition。

persist()的参数可以指定持久化级别参数。使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY)。即：

cache() == persist(StorageLevel.Memeory_ONLY)

使用unpersist()方法手动的把持久化的RDD从缓存中移除

/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def cache(): this.type = persist()

@DeveloperApi
class StorageLevel private(
  private var _useDisk: Boolean,
  private var _useMemory: Boolean,
  private var _useOffHeap: Boolean,
  private var _deserialized: Boolean,
  private var _replication: Int = 1)
extends Externalizable {
}
    
object StorageLevel {
  val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
  val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
  val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
  val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

}

存储级别.png

cache RDD 以分区为单位(一存就是存一个分区的数据，如果内存存不下整个分区的数据，那么就不存);程序执行完毕后，系统会清理cache数据;

scala> val list = List("hadoop","spark","hive")
list: List[String] = List(hadoop, spark, hive)
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :26

# 调用的cache，就是调用的persist(MEMORY_ONLY)方法
# 语句执行到这，其实还没有缓存RDD，cache也是一个Transformation，遇到Action才会执行
scala> rdd.cache
res2: rdd.type = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :26
# 第一次触发Action操作，从头到位执行一次，并会把RDD缓存起来
scala> rdd.count
# 第二次Action操作，不需要从头到尾执行，只需要在使用缓存的cache
rdd.collect().mkString(",")

RDD容错机制-CheckPoint

涉及到的算子：checkpoint，也是Transformation

Spark对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了检查点的机制。检查点本质是通过将RDD写入高可靠的磁盘，主要目的是为了容错。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现的RDD检查点功能。

Lineage过长会造成容错成本过高，这样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，从检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销

cache和checkpoint有显著区别的，缓存把RDD计算出来然后放在内存中，但是RDD的依赖链不能丢掉，当某个点宕机的时候，上面cache的RDD会丢掉，会通过依赖链重发计算，不同的是，checkpoint是把RDD保存在HDFS中，是多副本可靠存储，此时依赖链可以丢掉，所以斩断了依赖链

以下场景适合使用检查点机制：

1. DAF的Lineage过程，如果重算，则开销太大
2. 在宽依赖上做CheckPoint获得的收益更大

与cache类似，checkpoint也是lazy的

scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100000)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24
# 设置检查点目录
scala> sc.setCheckpointDir("/spark-test/checkpoint")
20/10/29 18:11:47 WARN SparkContext: Spark is not running in local mode, therefore the checkpoint directory must not be on the local filesystem. Directory '/spark-test/checkpoint' appears to be on the local filesystem.

scala> val rdd2 = rdd1.map(_ * 2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[1] at map at :25
#设置检查点 
scala> rdd2.checkpoint
# 判断是否已经做好检查点，由于checkpoint是lazy的，所以此时是false
scala> rdd2.isCheckpointed
res2: Boolean = false
# 获取rdd2没有做好检查点之前的rdd依赖关系
scala> rdd2.dependencies(0).rdd
res3: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24
scala> rdd2.dependencies(0).rdd.collect
res4: Array[_] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 1...
# 执行Action，触发checkpoint
scala> rdd2.count
res5: Long = 100000
#再次查看是否已经执行checkpoint
scala> rdd2.isCheckpointed
res6: Boolean = true
# 再次查看rdd2的依赖关系，可以看到checkpoint后，RDD的lineage被截断，变成从checkpointRDD开始
scala> rdd2.dependencies(0).rdd
res7: org.apache.spark.rdd.RDD[_] = ReliableCheckpointRDD[2] at count at :26
scala> rdd2.dependencies(0).rdd.collect
res8: Array[_] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192, 194, 196, 198, 200, 202, 204, 206, 208, 210, 212, 214, 216, 218, 220, 222, 224, 226, 228, 230, 232, 234, 236, 238, 240, 242, 244, 246, 248, 250, 252, 254, 256, 258, 260, 262, 264, 266, 268, 270, 272, 274, 276, 278, 280, 282, 284, 286, 288, 290, 292, 294, 296, 298, 300, 302, 304, 306, 308, 310, 312, 314, 316, 318, 320, 3...
# 查看RDD所依赖的checkpoint的文件位置
scala> rdd2.getCheckpointFile
res9: Option[String] = Some(hdfs://linux121:9000/spark-test/checkpoint/8500794d-d6f8-49ef-98bd-b61c1343cbea/rdd-1)

备注：checkpoint的文件作业执行完毕后不会被删除，需要我们手动自己删除

RDD分区

spark.default.parallelism: 默认并发数 = 2

当配置文件Spark-default.conf中没有显示的配置，就按照如下规则取值

本地模式

spark-shell --master local[N]  spark.default.parallelism = N
spark-shell --master local     spark.default.parallelism = 1

伪分布式

x 为本级上启动的executor数，y为每个executor使用的core数。z为每个executor使用的内存

spark-shell --master local-cluster[x,y,z]
spark,default.parallelism = x * y

分布式模式（Yarn or Standalone）

spark.default.parallelism = max(应用程序持有executor的core总数,2)

备注:total number of cores on all executor nodes or 2, whichever is larger

经过上面的规则，就能确定了spark.default.parallelism的默认值（配置文件 spark-defaylt.conf 中没有显示的配置，如果配置了，则spark.default.parallelism = 配置的值）

SparkContext初始化时，同时会生成两个参数，由上面得到的spark.default.parallelism推导出这两个参数的值

// 从集合中创建RDD的分区数
sc.defaultParallelism   =  spark.default.parallelism

//从文件中创建RDD的分区数
sc.defaultMinPartitions = min(spark.default.parallelism,2)

以上参数确定后，就可以重新计算RDD的分区数了

分布式模式.png

创建RDD的几种方式：

通过集合创建

//如果创建RDD时没有指定分区数，则RDD的分区数 = sc.defaultParallelism
val rdd = sc.parallelize(1 to 100)
rdd.getNumPartitions

备注：简单的说RDD分区数等于core总数

通过textFile创建

val rdd = sc.textFile("/azkaban-wc/wc.txt")
rdd.getNumPartitions

如果没有没有指定分区数：

• 读取本地文件：RDD的分区数 = max(本地文件分片数，sc.defaultMinPartitions)
• 读取HDFS文件：RDD的分区数 = max(hdfs文件block数，sc.defaultMinPartitions)

备注：

• 本地文件分片数 = 本地文件大小 /32 M
• 如果读取的是HDFS文件，同时指定分区数 < hdfs 文件的block数，指定的数不生效

RDD分区器

以下RDD分别是否有分区器，是什么类型的分区器

scala> val rdd1  = sc.textFile("/azkaban-wc/wc.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /azkaban-wc/wc.txt MapPartitionsRDD[5] at textFile at :24

scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split("\\s+"))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at :25

scala> rdd1.partitioner
res4: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

scala> rdd2.partitioner
res5: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

scala> val rdd3 = rdd2.map((_,1))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[7] at map at :25

scala> rdd3.partitioner
res6: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey
reduceByKey   reduceByKeyLocally

scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[8] at reduceByKey at :25

scala> rdd4.partitioner
res7: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.HashPartitioner@2)

scala> val rdd5 = rdd4.sortByKey()
rdd5: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[11] at sortByKey at :25

scala> rdd5.partitioner
res8: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.RangePartitioner@bdd2d498)

只有key-value类型的RDD才有可能有分区器，Value类型的RDD分区器的值是none

分区器的作用与分类：

在PairRDD（key，valye）中，很多操作都是基于key的，系统会按照key对数据进行重组，如groupByKey，数据重组需要规则，最常见的就是基于hash的分区，此外还有一种复杂的抽样Range分区方法；

分区器.png

HashPartitioner

最简单、最常用，也是默认提供的分区器，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，这用余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID。该方法可以保证key相同的数据出现在同一个分区。

用户可以通过partitionBy主动使用分区器，通过partitions参数指定想要分区的数量

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 100).map((_,1))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[13] at map at :24

scala> rdd1.getNumPartitions
res9: Int = 5
// 仅仅是将数据大致分成了若干份，并没有使用分区器
scala> rdd1.glom.collect.foreach(x => println(x.toBuffer))
ArrayBuffer((1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1), (11,1), (12,1), (13,1), (14,1), (15,1), (16,1), (17,1), (18,1), (19,1), (20,1))
ArrayBuffer((21,1), (22,1), (23,1), (24,1), (25,1), (26,1), (27,1), (28,1), (29,1), (30,1), (31,1), (32,1), (33,1), (34,1), (35,1), (36,1), (37,1), (38,1), (39,1), (40,1))
ArrayBuffer((41,1), (42,1), (43,1), (44,1), (45,1), (46,1), (47,1), (48,1), (49,1), (50,1), (51,1), (52,1), (53,1), (54,1), (55,1), (56,1), (57,1), (58,1), (59,1), (60,1))
ArrayBuffer((61,1), (62,1), (63,1), (64,1), (65,1), (66,1), (67,1), (68,1), (69,1), (70,1), (71,1), (72,1), (73,1), (74,1), (75,1), (76,1), (77,1), (78,1), (79,1), (80,1))
ArrayBuffer((81,1), (82,1), (83,1), (84,1), (85,1), (86,1), (87,1), (88,1), (89,1), (90,1), (91,1), (92,1), (93,1), (94,1), (95,1), (96,1), (97,1), (98,1), (99,1), (100,1))

scala> rdd1.partition
partitionBy   partitioner   partitions

scala> rdd1.partitioner
res11: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

scala> val rdd2 = rdd1.partition
partitionBy   partitioner   partitions
// 主动使用HashPartitioner分区器
scala> val rdd2 = rdd1.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(10))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[15] at partitionBy at :25

scala> rdd2.glom.collect.foreach(x => println(x.toBuffer))
ArrayBuffer((70,1), (80,1), (90,1), (100,1), (30,1), (40,1), (10,1), (20,1), (50,1), (60,1))
ArrayBuffer((21,1), (31,1), (61,1), (71,1), (81,1), (91,1), (1,1), (11,1), (41,1), (51,1))
ArrayBuffer((22,1), (32,1), (2,1), (12,1), (62,1), (72,1), (82,1), (92,1), (42,1), (52,1))
ArrayBuffer((43,1), (53,1), (3,1), (13,1), (23,1), (33,1), (63,1), (73,1), (83,1), (93,1))
ArrayBuffer((64,1), (74,1), (84,1), (94,1), (24,1), (34,1), (4,1), (14,1), (44,1), (54,1))
ArrayBuffer((25,1), (35,1), (5,1), (15,1), (45,1), (55,1), (65,1), (75,1), (85,1), (95,1))
ArrayBuffer((66,1), (76,1), (86,1), (96,1), (6,1), (16,1), (46,1), (56,1), (26,1), (36,1))
ArrayBuffer((67,1), (77,1), (87,1), (97,1), (7,1), (17,1), (27,1), (37,1), (47,1), (57,1))
ArrayBuffer((8,1), (18,1), (48,1), (58,1), (28,1), (38,1), (68,1), (78,1), (88,1), (98,1))
ArrayBuffer((29,1), (39,1), (49,1), (59,1), (9,1), (19,1), (69,1), (79,1), (89,1), (99,1))

scala> rdd2.partitioner
res13: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.HashPartitioner@a)

scala> rdd2.getNumPartitions
res14: Int = 10
// 主动使用RangePartitioner分区器
scala> val rdd3 = rdd1.partitionBy(new org.apache.spark.RangePartitioner(10,rdd1))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[19] at partitionBy at :25

scala> rdd3.glom.collect.foreach(x => println(x.toBuffer))
ArrayBuffer((1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1))
ArrayBuffer((11,1), (12,1), (13,1), (14,1), (15,1), (16,1), (17,1), (18,1), (19,1), (20,1))
ArrayBuffer((21,1), (22,1), (23,1), (24,1), (25,1), (26,1), (27,1), (28,1), (29,1), (30,1))
ArrayBuffer((31,1), (32,1), (33,1), (34,1), (35,1), (36,1), (37,1), (38,1), (39,1), (40,1))
ArrayBuffer((41,1), (42,1), (43,1), (44,1), (45,1), (46,1), (47,1), (48,1), (49,1), (50,1))
ArrayBuffer((51,1), (52,1), (53,1), (54,1), (55,1), (56,1), (57,1), (58,1), (59,1), (60,1))
ArrayBuffer((61,1), (62,1), (63,1), (64,1), (65,1), (66,1), (67,1), (68,1), (69,1), (70,1))
ArrayBuffer((71,1), (72,1), (73,1), (74,1), (75,1), (76,1), (77,1), (78,1), (79,1), (80,1))
ArrayBuffer((81,1), (82,1), (83,1), (84,1), (85,1), (86,1), (87,1), (88,1), (89,1), (90,1))
ArrayBuffer((91,1), (92,1), (93,1), (94,1), (95,1), (96,1), (97,1), (98,1), (99,1), (100,1))

scala> rdd3.partitioner
res16: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.RangePartitioner@7e392d9e)

scala> rdd3.getNumPartitions
res17: Int = 10

很多算子都可以设置HashPartitioner的值，例如我们使用的ReduceByKey算子，默认的就是使用HashPartitioner

HashPartitioner.png

RangePartitioner

简单来说就是将一定范围内的数据映射到某一个分区，在实现中，分区算法尤为重要，用到了水塘抽样算法。sortByKey会使用RangePartitioner

RangePartitioner.png

现在的问题：在执行分区之前，其实并不知道数据分布情况，如果想知道数据分区就需要对数据进行采样，spark中RangePartitioner对数据采用的过程使用的水塘采样算法。

水塘采样：从包含n个项目的集合S中选取k个样本，其中n为一个很大或未知的数量，尤其适用于不能把所有n个项目都存放到主内存的情况。

在采样的过程中执行了collect()操作，引发了Action。具体看sortByKey，sortByKey是一个Transformation。但是里面有执行action操作。

自定义分区器

Spark运行用户自定义Partitioner对象， 灵活的控制RDD的分区方式

实现自定义分区器按以下规则分区:

• 分区0 < 100
• 100 <= 分区1 < 200
• 200 <= 分区2 < 300
• 300 <= 分区3 < 400
• ... ...
• 900 <= 分区9 < 1000

package com.hhb.spark.core

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.immutable

/**
 * @description:
 * @date: 2020-10-31 16:41
 **/
class MyPartitioner(n: Int) extends Partitioner {
  override def numPartitions: Int = n

  override def getPartition(key: Any): Int = {
    key.toString.toInt / 100
  }
}

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

    //创建sc
    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]"))

    val random = new scala.util.Random()
    val arr: immutable.IndexedSeq[Int] = (1 to 100).map(_ => random.nextInt(1000))
    val rdd1 = sc.makeRDD(arr).map((_, 1))
    rdd1.glom.collect.foreach(x => println(x.toBuffer))
    println("**" * 15)
    val rdd2 = rdd1.partitionBy(new MyPartitioner(11))
    rdd2.glom.collect.foreach(x => println(x.toBuffer))

    //    关闭sc
    sc.stop()
  }
}

广播变量

有时间需要在多个任务之间共享变量，或者在任务（Task）和Driver Program 之间共享变量。为了满足这个需求，Spark提供了两种类型的变量

• 广播变量（broadcast variables）
• 累加器（accumulators）

广播变量、累加器主要作用是为了优化Spark程序

广播变量将变量在节点的Exceutor之间进行共享（有Driver广播出去），广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点（Executor）发送一个较大的只读值，以供一个或多个操作使用

使用广播变量的过程如下：

• 对一个类型T的对象调用SparkContext.broadcast创建一个Broadcast[T]对象，任何序列化的类型都可以这么实现（在Driver端）
• 通过value属性访问该对象的值（在Executor中）
• 变量只会被发到各个Executor一次，作为只读值处理

广播变量1.png

广播变量的参数：

• spark.broadcast.blockSize(缺省值:4m) 压缩的共享变量会分块，每块默认4M
• spark.broadcast.checksum(缺省值:true) 检查Driver发送到Executor的实际数量和要发送的数量
• spark.broadcast.compress(缺省值:true) 是否压缩

广播变量的运用（Map Side Join）

普通的Join操作：

普通的Join操作.png

package com.hhb.spark.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @description:
 * @author: huanghongbo
 * @date: 2020-10-31 21:36
 **/
object JoinDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init))
    //读取本地，默认分片是32M，在这里设置模拟HDFS128M
    sc.hadoopConfiguration.setLong("fs.local.block.size", 128 * 1024 * 1024)
    //读取文件
    val productRDD = sc.textFile("/Users/baiwang/myproject/spark/data/lagou_product_info.txt")
      .map(lines => {
        (lines.split(";")(0), lines)
      })
    //读取文件
    val orderRDD = sc.textFile("/Users/baiwang/myproject/spark/data/orderinfo.txt")
      .map(lines => {
        (lines.split(";")(2), lines)
      })

    //有Shuffle
    val resultRDD: RDD[(String, (String, String))] = productRDD.join(orderRDD)
    println(resultRDD.count())

    Thread.sleep(10000000)

    sc.stop()

  }
}

普通的Join操作1.png

Map Side Join

Map Side Join.png

package com.hhb.spark.core

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @description:
 * @author: huanghongbo
 * @date: 2020-10-31 21:36
 **/
object MapSideJoin {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init))
    //读取本地，默认分片是32M，在这里设置模拟HDFS128M
    sc.hadoopConfiguration.setLong("fs.local.block.size", 128 * 1024 * 1024)
    //读取文件
    val productRDD = sc.textFile("/Users/baiwang/myproject/spark/data/lagou_product_info.txt")
      .map(lines => {
        (lines.split(";")(0), lines)
      })
    val broadProduct: Broadcast[collection.Map[String, String]] = sc.broadcast(productRDD.collectAsMap())

    //读取文件
    val orderRDD = sc.textFile("/Users/baiwang/myproject/spark/data/orderinfo.txt")
      .map(lines => {
        (lines.split(";")(2), lines)
      })

    //有Shuffle
    //    val resultRDD: RDD[(String, (String, String))] = productRDD.join(orderRDD)
    //用这种方式无shuffle，广播变量
    val resultRDD = orderRDD.map { case (pid, line) => {
      val productMap = broadProduct.value
      val productInfo = productMap.getOrElse(pid, null)
      (pid, productInfo, line)
    }
    }
    println(resultRDD.count())

    Thread.sleep(10000000)

    sc.stop()
  }
}

这种方式没有shuffle

Map Side Join1.png

累加器

累加器的作用：可以实现一个变量在不同的Executor端能保持状态的累加；累加器在Driver端定义，读取；在Executor中完成累加；累加器也是Lazy的，需要Action触发，Action触发一次，执行一次，触发多次，执行多次。累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。

//方式一
scala> val data = sc.makeRDD(Seq("a b c","d e f"))
data: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at :24

scala> val rdd1 = data.flatMap(_.split("\\s+"))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[1] at flatMap at :25

scala> val rdd2 = rdd1.map( word => 1)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[3] at map at :25

scala> val count = rdd2.reduce(_+_)
count: Int = 6
//方式二
scala> var acc = 0
acc: Int = 0
scala> data.flatMap(_.split("\\s+")).foreach(word => acc+= 1)

scala> println(acc)
0

//在Driver中定义变量，每个运行的Task会得到这些变量的一个副本，但在Task中更新这些副本的值，不会影响Driver中对应变量的值。

Spark内置类型的累加器，分别是：

• LongAccumulator 用来累加整数型
• DoubleAccumulator 用来累加浮点型
• CollectionAccumulator 用来累加集合元素

scala> val data = sc.makeRDD("a b c d e f g h  i j k l m n".split("\\s+"))
data: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[6] at makeRDD at :24

scala> val acc1 = sc.longAccumulator
acc1: org.apache.spark.util.LongAccumulator = LongAccumulator(id: 125, name: None, value: 0)

scala> val acc2 = sc.doubleAccumulator
acc2: org.apache.spark.util.DoubleAccumulator = DoubleAccumulator(id: 126, name: None, value: 0.0)

scala> val acc3 =sc.collectionAccumulator[String]
acc3: org.apache.spark.util.CollectionAccumulator[String] = CollectionAccumulator(id: 128, name: None, value: [])

scala> val rdd = data.map{ word =>
     | acc1.add(word.length)
     | acc2.add(word.length)
     | acc3.add(word)
     | word
     | }
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[7] at map at :31

scala> rdd.count
res7: Long = 14

scala> println(s"acc1=${acc1.value},acc2 = ${acc2.value},acc3=${acc3.value}")
acc1=14,acc2 = 14.0,acc3=[c, d, e, l, m, n, i, j, k, f, g, h, a, b]

scala> rdd.count
res10: Long = 14

scala> println(s"acc1=${acc1.value},acc2 = ${acc2.value},acc3=${acc3.value}")
acc1=28,acc2 = 28.0,acc3=[c, d, e, l, m, n, i, j, k, f, g, h, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, a, b]

TopN的优化

package com.hhb.spark.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.immutable

/**
 * @description:
 * @date: 2020-11-02 10:20
 **/
object TopNTest {

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

    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]"))


    val random = scala.util.Random
    val N = 10
    val list: immutable.IndexedSeq[String] = (1 to 50).flatMap {
      idx =>
        (1 to 2000).map { id =>
          f"group$idx%2d,${random.nextInt(100000)}"
        }
    }
    //生产测试数据的RDD
    val valueRDD: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(list).map {
      line =>
        val strArr = line.split(",")
        (strArr(0), strArr(1).toInt)
    }
    //缓存数据
    valueRDD.cache()
    //方法一：排序后，从右向左取值后再反转，由于使用的groupBy，是全部数据进行Shuffle
    val result1 = valueRDD.groupByKey().mapValues(x => x.toList.sorted.takeRight(N).reverse)
    result1.sortByKey().collect.foreach(println(_))
    println("--" * 15)
    //方法二：由于shuffle无法曲线，那么就减少shuffle，在每一个分区内获取topN后。分区间在获取topN
    val result2 = valueRDD.aggregateByKey(List[Int]())(
      //分区内取值,一个参数就是初始值，第一个参数就是valueRDD的value,把value放到list中后排序，取N个
      (list, score) => (list :+ score).sorted.takeRight(N),
      //把两个集合合并后，再次去N个，这个是分区间的合并
      (list1, list2) => (list1 ++ list2).sorted.takeRight(N)
    ).mapValues(list => list.sorted.reverse)
    result2.sortByKey().collect.foreach(println(_))
  }
}

Spark原理初探

Standalone模式作业提交

Standalone模式下四个重要组成部分，分别是：

• Driver： 用户编写Spark应用程序就运行在Driver上，有Driver执行
• Master：主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责
• Worker：Worker运行在集群中的一台服务器上，负责管理该节点的资源，负责启动节点上的Executor
• Executor：一个Worker上可以运行多个Executor，Executor通过启动多个线程（Task）对RDD的分区进行并行计算

SparkContext中的三大组件

DAGScheduler：负责将DAG划分成若干个Stage

TashScheduler：将DAGScheduler提交的Stage（TaskSet）进行优先级排序，再将task发送到Executor

SchedulerBackend：定义了许多与Executor事件相关的处理，包括：新的executor注册进来的时候记录executor的信息，增加全局的资源量（核数）；executor更新状态，若任务完成的话，回收core；其他停止executor、remove executor等事件

Standalone模式作业提交.png

Standalone模式下作业提交步骤

1、启动应用程序，完成SparkContext初始化

2、Driver程序向master注册，申请资源

3、Master检查集群资源情况。如集群资源满足，通知Worker启动Executor

4、Executor启动后向Driver注册（反向注册）

5、Driver完成DAG解析，得到Tasks，然后向Executor发生Task

6、Executor向Driver汇总任务的执行情况

7、应用程序执行完毕，回收资源

Standalone模式下作业提交步骤.png

Shuffle原理

Shuffle的本意是洗牌，目的就是把牌弄乱。

Spark、Hadoop中的shuffle可不是为了把数据弄乱，而是为了将随机排列的数据转换成具有移动规则的数据。Shuffle是MapReduce计算框架中的一个特殊的阶段，介于Map和Reduce之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出的结果需要按key排列，并且分发到Reducer上去，这个过程就是Shuffle。

Shuffle涉及到了本地磁盘（非HDFS）的读写和网络的传输，大多数的Spark作业的性能主要就是消耗在了Shuffle环境，因此shuffle性能的高低直接影响到整个程序的运行效率

在Spark Shuffle的实现上，经历了Hash、Sort、Tungsten-Sort(堆外排序)三阶段

• Spark 0.8及以前 Hash Based Shuffle

• Spark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制

• Spark 0.9 引入ExternalAppendOnlyMap

• Spark 1.1 引入Sort Based Shuffle，但默认仍为Hash Based Shuffle

• Spark 1.2 默认的Shuffle方式改为Sort Based Shuffle

• Spark 1.4 引入Tungsten-Sort Based Shuffle

• Spark 1.6 Tungsten-sort并入Sort Based Shuffle

• Spark 2.0 Hash Based Shuffle退出历史舞台

简单的说:

• Spark 1.1 以前是Hash Shuffle

• Spark 1.1 引入了Sort Shuffle

• Spark 1.6 将Tungsten-sort并入Sort Shuffle

• Spark 2.0 Hash Shuffle退出历史舞台

Shuffle原理1.png

Hash Base Shuffle V1

• 每个Shuffle Map Task 需要为每个下游的Task创建一个单独的文件
• Shuffle过程中会生成海量的小文件，同时打开过多文件、低效的随机IO

Hash Base Shuffle V1.png

Hash Base Shuffle V2

Hash Base Shuffle V2 核心思想：允许不同的task复用同一批磁盘文件，有效降多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘数量，进而提升shuffle write的性能，一定程度上解决了Hash V1的问题，但不彻底

Hash Base Shuffle V2.png

Hash Shuffle规避了排序，提高了性能；总体来说在Hash Shuffle过程中生成海量的小文件（Hash Base Shuffle V2 生成海量小文件的问题得到了一定程度的缓解）。

Sort Base Shuffle

Sort Base Shuffle 大大减少了Shuffle过程中产生的文件数，提高Shuffle的效率

Sort Base Shuffle.png

Spark Shuffle 与 Hadoop Shuffle从目的、功能上看时类似的，实现（细节）上有区别

RDD变成优化

RDD复用

避免创建重复的RDD，在开发过程中要注意：对于同一份数据，只应该创建一个RDD，不要创建多个RDD来代表同一份数据

RDD缓存/持久化

• 当多次对同一个RDD执行算子操作时，每一次都会对这个RDD以及之前的父RDD重新计算一次，这种情况是必须要避免的，对同一个RDD的重复计算时对资源的极大浪费
• 对多次使用的RDD进行持久化，通过持久化将公共RDD的数据缓存到内存/磁盘中，之后对于公共RDD的计算都会从内存/磁盘中直接获取RDD数据
• RDD的持久化是可以进行序列化的，当内存无法将RDD的数据完整的进行存放的时候，可以考虑使用序列化的方式减小数据体积，将数据完成存储在内存中

巧用filter

• 尽可能早的执行filter操作，过滤无用数据
• 在filter过滤掉较多数据后，使用coalesce对数据进行重分区

使用高性能算子

1. 避免使用groupByKey，根据场景使用高性能算子的聚合算子reduceByKey、aggregateByKey
2. coalesce、repartition，在可能的情况下优先选择没有shuffle的操作
3. foreachPartition优先输出操作
4. map、mapPartitions 选择合理的算子。MapPartitions性能更好，但数据量大时容易导致OOM
5. 用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition + sort 操作
6. 合理使用cache、persist、checkpoint，选择合理的数据存储级别
7. filter使用
8. 减少对数据源的扫描（算法复杂了）

设置合理的并行度

• Spark 作业中并行度指各个stage的task数量
• 设置合理的并行度，让并行度与资源相匹配。见到来说就是在资源允许的前提下，并行度要设置的尽可能大，达到可以充分利用的集群资源。合理的设置并行度，可以提升整个Spark作业的性能和运行速度

广播大变量

• 默认情况下，task中的算子中如果使用了外部变量，每个task都会获取一份变量的副本，这回造成多余的网络传输和内存消耗

• 使用广播变量，只会在每个Executor保存一个副本，Executor的所有task公用此广播变量，这样就节约了网络及内存资源

  
  
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