Spark思维导图

简介

Spark

• Spark是分布式计算框架

• Spark可以和多种存储系统结合使用，如Kafka、HBase、Hive、HDFS以及关系型数据库。

• 与MapReduce的区别

  • 1. Spark是基于内存迭代处理数据；MapReduce是基于磁盘迭代处理数据
  • 2. Spark中有DAG（有向无环图）执行引擎，执行速度快
  • 3. Spark是粗粒度资源申请，MapReduce是细粒度的资源申请
  • 4. MapReduce中只有mapper和reducer，相当于spark中的map和reduceByKey两个算子
       在MapReduce中很多业务逻辑要自己实现，Spark中有各种算子对应各种业务逻辑

• Spark的四大特性

  • 1. 高效性：运行速度提高100倍
  • 2. 易用性：支持Java，Scala，Python，R和SQL
  • 3. 通用性：Spark提供了统一的解决方案。可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）
  • 4. 兼容性：可以运行在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，Standalone或者云环境上，可以连接不同的数据源。

Spark运行模式

• 1. local，用于本地开发，多用于测试
• 2. Standalone，Spark自带的资源调度框架
• 3. Yarn，Hadoop生态圈中的资源调度框架
• 4. Mesos，资源调度框架（国内不常用）

Spark Application

driver

• driver驱动程序是Spark应用程序的核心，并在应用程序的生命周期内维护所有相关信息

• driver职责

  • 1. 维护有关Spark应用程序的信息
  • 2. 响应用户的程序或输入
  • 3. 分析、分配和调度executor的工作

executor

• executors进程实际执行driver分配给它们的工作

• executors是一个worker进程所管理的节点上为某Application启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或磁盘上。

• 每个应用程序都有各自独立的executors。

• executor职责

  • 1. 执行由驱动程序分配给它的代码
  • 2. 将执行器executor的计算状态报告给驱动节点

Task

• 被发送到某个executor上的工作单元

Job

• 包含很多任务（task）的并行计算
  （在一个SparkApplication中有几个action算子就有几个Spark job）

Stage

• 一个Job会被拆分成很多任务，每组任务被称为Stage——stage由一组并行的task组成
  （类似于MapReduce分为map task和reduce task一样）
• Job根据RDD的宽窄依赖来划分Stage
• Stage的并行度由finalRDD的partition数量决定
• Stage的计算模式：pipeline管道计算模式--一条条处理数据

任务提交（standalone）

• client

  • 1. 在客户端提交Application，Driver在客户端启动
  • 2. 客户端向Master申请资源，Master返回Worker节点
  • 3. Driver向worker节点发送task，监控task执行，回收结果
  • 注：client模式提交任务适用于程序测试，不适用于生产。
    Driver是在客户端启动，当在客户端提交多个application时，会有网卡流量激增问题

• cluster

  • 1. 在客户端提交application，首先客户端向Master申请启动Driver
  • 2. Master随机在一台Worker中启动Driver
  • 3. Driver启动之后向Master申请资源，Master返回资源
  • 4. Driver发送task，监控task，回收结果
  • 注：cluster模式提交任务适用于生产环境，Driver是在集群中某一个节点启动
    会将client模式的网卡流量激增问题分散到集群

• driver的功能

  • 1. 发送task
  • 2. 监控task
  • 3. 申请资源
  • 4. 回收结果

名词

SparkSession

• 任何Spark程序的第一步都是先创建SparkSession

DataFrames

• 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集

• DataFrame只是表示包含行和列的数据表

• DataFrames特点

  • 1. 支持单机KB级到集群PB级的数据处理
  • 2. 支持多种数据格式和存储系统（Hive，MySQL，PostgreSQL，JSON等等）
  • 3. 通过Spark SQL Catalyst优化器可以进行高效的代码生成和优化
  • 4. 能够无缝集成所有的大数据处理工具
  • 5. 提供Python，Java，Scala，R语言API

• 对于DataFrames，大多数情况下不会手动或单独操作分区。您只需在物理分区中指定数据的高级转换，Spark将确定该工作将如何在集群上执行。

• Spark SQL可以将任何DataFrame注册为表或视图（临时表），并使用纯SQL查询它。
  在编写SQL查询和编写DataFrame代码之间没有性能差异。

DataSet

• DataFrames和Dataset都是（分布式的）类似于表的集合，具有定义好的行和列
• Dataset只适用于Java虚拟机（JVM）的语言（Scala和Java）并且指定带有case类和JavaBean的类型
• 对于Spark在Python或R中没有Dataset这样的东西，所有的都是DataFrame

Schema

• 定义了DataFrame的列名和数据类型

Partition

• 分区是集群中的一个物理机器上的行集合；
  Partition是RDD的最小存储单元

• 分区从不跨越多台计算机，即同一分区中的元组保证位于同一台计算机上；
  群集中的每台计算机都包含一个或多个分区

• 两种类型的分区

  • Hash partitioning
    （通常，哈希分区将元组（k，v）分配给分区p，其中 p = k.hashCode() % numPartitions）
  • Range partitioning
  • 默认情况下，当使用sortByKey时，将使用RangePartitioner；
    使用groupByKey时的默认分区器是HashPartitioner。

RDD

• RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集

• RDD中是不存数据的，partition中也不存数据，存的是处理逻辑

• 五大特性

  • 1. RDD是由一系列Partition组成的
       （在从HDFS读取文件时block的数量决定了partition的数量）
  • 2. 算子（函数）是作用在Partition上的
  • 3. RDD之间有依赖关系
       （容错性：在一个lifeage中只要其中一个RDD还在就可以生成其他RDD）
  • 4. 分区器是作用在（K,V）格式的RDD上的
       （K,V格式的RDD表示RDD中的每个元素都是一个二元组）
  • 5. RDD对外提供最佳的计算位置
       （利于数据处理的本地化）

• Spark没有直接读取HDFS文件的方法，textFile方法的底层调用的是MapReduce读取
  （首先会split，每个split的默认大小为128M即block的大小，每个split对应一个partition）

算子

• Transformations类型算子

  • Lazy Evaluation--它是懒加载的

  • 转换的类型

    • 窄依赖的转换：每个输入数据分区只对一个数据输出分区（或多对一）
    • 宽依赖的转换：一个输入数据分区对应多个输出分区
      （会产生shuffle的算子就是宽依赖的算子）

• Action类型算子

  • 可以触发Lazy Evaluation算子执行

  • 类型

    • 1. 在控制台中查看数据的action
    • 2. 数据收集的action操作
    • 3. 输出到第三方存储系统的action

  • 在一个SparkApplication中有几个action算子就有几个Spark job

• 持久化类型算子

  • cache

    • 默认将数据存在内存中
    • 缓存的最小单位是partition，是Lazy Evaluation类型的算子，需要action算子触发
    • application执行结束之后数据会被清除

  • persist

    • 可以手动指定数据的持久化级别
    • 缓存的最小单位是partition，是Lazy Evaluation类型的算子，需要action算子触发
    • application执行结束之后数据会被清除

  • checkpoint

    • 可以将数据持久化到磁盘，还可以切断RDD之间的依赖关系

    • 当lineage非常长并且计算又复杂时，可以使用checkpoint对RDD进行持久化

    • application执行结束之后数据不会被清除

    • checkpoint的执行流程

      • 1. 当application有action触发执行时，job执行之后会从后往前回溯
      • 2. 回溯去找有哪些RDD被checkpoint，被checkpoint的做标记
      • 3. 回溯完成之后，重新计算checkpointRDD的数据，将结果写入指定的checkpoint的目录中
      • 4. 切断RDD之间的依赖关系
      • 优化：在对RDD进行checkpoint之前，最好先cache下

• SPARK是一个分布式编程模型，用户可以在其中指定TRANSFORMATION。
  多个TRANSFORMATION构建一个有向无环图（DAG）。一个ACTION开始执行DAG的过程，作为一个单一的JOB作业，将它分解成多个STAGES阶段和TASK任务，以便在整个集群中执行

Spark的资源调度与任务调度

资源调度

• 1.启动集群，Worker向Master汇报资源，Master掌握集群资源
• 2. 当new SparkContext时会创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler
• 3. TaskScheduler向Master申请资源
• 4. Master收到请求，找到满足资源的worker，启动Executor
• 5. Executor启动之后反向注册给TaskScheduler，Driver掌握了一批资源

任务调度

• 6. 有一个action算子就有一个job，job中有RDD，RDD会形成有向无环图
• 7. DAGScheduler负责将每个job中的DAG按照RDD的宽窄依赖切割job，划分stage，将stage以TaskSet形式提交给TaskScheduler
• 8. TaskScheduler遍历TaskSet，拿到一个个task，将task发送到Executor中的ThreadPool去执行
• 9. TaskScheduler监控task执行，回收结果

小结

• 1. TaskScheduler可以重试发送失败的task，默认重试3次，若仍然失败则stage失败
• 2. DAGScheduler负责重试失败的Stage，默认重试4次，
     若仍然失败则job失败即Application失败
• 3. TaskScheduler不仅可以重试失败的task，还可以重试执行缓慢的task
     这是Spark的推测执行机制，默认是关闭的（对于ETL业务场景建议关闭）