【Spark】基础知识点

黑马大数据开发-Hadoop: https://blog.csdn.net/m0_37882192/article/details/117482945

11、spark

11.1、spark介绍

Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析计算引擎

Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。

11.2、spark与Hadoop的区别

​ 尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop，Spark主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。存储依然可以使用HDFS，但是中间结果可以存放在内存中；调度可以使用Spark内置的，也可以使用更成熟的调度系统YARN等

​ 实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。

​ 此外，Hadoop可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark对硬件的要求稍高一些，对内存与CPU有一定的要求。

11.3、spark的特点

• 快

  与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

• 易用

  Spark支持Java、Python、R和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

• 通用

  Spark提供了统一的解决方案。Spark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)。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

• 兼容性

  Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。

11.4、spark的运行模式

1.local本地模式(单机)–开发测试使用

​ 分为local单线程和local-cluster多线程

2.standalone独立集群模式–开发测试使用

​ 典型的Mater/slave模式

3.standalone-HA高可用模式–生产环境使用

​ 基于standalone模式，使用zk搭建高可用，避免Master是有单点故障的

4.on yarn集群模式–生产环境使用

• 运行在 yarn 集群之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算，

  好处：计算资源按需伸缩，集群利用率高，共享底层存储，避免数据跨集群迁移。

  FIFO

  Fair

  Capacity

5.on mesos集群模式–国内使用较少

​ 运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算

6.on cloud集群模式–中小公司未来会更多的使用云服务

​ 比如 AWS 的 EC2，使用这个模式能很方便的访问 Amazon的 S3

11.5、spark-shell

●引入

​ 之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使用！

●示例

spark-shell可以携带参数

spark-shell --master local[N] 数字N表示在本地模拟N个线程来运行当前任务

spark-shell --master local[*] *表示使用当前机器上所有可用的资源

默认不携带参数就是–master local[*]

spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077 表示运行在集群上

11.6、spark-submit

• 提交到standalone集群

/export/servers/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node01:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 2 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
10

• 提交到standalone-HA集群

/export/servers/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node01:7077,node02:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 2 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
10

• **提交到yarn集群（cluster）**生产环境中大部分都是cluster部署模式运行Spark应用

/export/servers/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
10

• 提交到yarn集群（client） 学习测试时使用，开发不用

/export/servers/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
10

11.7、会写Wordcount

package cn.itcast.sparkhello

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


object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkContext
    val config = new SparkConf().setAppName("Wordcount").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(config)
	sc.setLogLevel("WARN")
    //2.读取文件
    //A Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布式数据集
    //可以简单理解为分布式的集合,但是spark对它做了很多的封装,
    //让程序员使用起来就像操作本地集合一样简单,这样大家就很happy了
    val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\授课\\190429\\资料\\data\\words.txt")
    //3.处理数据
    //3.1对每一行按空切分并压平形成一个新的集合中装的一个个的单词
    //flatMap是对集合中的每一个元素进行操作,再进行压平
    val wordRDD: RDD[String] = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
    //3.2每个单词记为1
    val wordAndOneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1))
    //3.3根据key进行聚合,统计每个单词的数量
    //wordAndOneRDD.reduceByKey((a,b)=>a+b)
    //第一个_:之前累加的结果
    //第二个_:当前进来的数据
    val wordAndCount: RDD[(String, Int)] = wordAndOneRDD.reduceByKey(_+_)
    //4.收集结果
    val result: Array[(String, Int)] = wordAndCount.collect()
    result.foreach(println)
  }
}

• 集群运行需要改那些东西？

11.8、rdd是什么

​ RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

单词拆解

- Dataset: 它是一个集合，可以存放很多元素

- Distributed ：它里面的元素是分布式存储的，可以用于分布式计算

- Resilient ：它是弹性的，RDD里面的中的数据可以保存在内存中或者磁盘里面

11.9、rdd的五大属性

1.A list of partitions ：

一组分片(Partition)/一个分区(Partition)列表，即数据集的基本组成单位。

对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度。

2.A function for computing each split ：

一个函数会被作用在每一个分区。

3.A list of dependencies on other RDDs：

一个RDD会依赖于其他多个RDD。

RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(Spark的容错机制)

4.Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)：

可选项,对于KV类型的RDD会有一个Partitioner，即RDD的分区函数

当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。

5.Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)：

可选项,一个列表，存储存取每个Partition的优先位置(preferred location)。

对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照"移动数据不如移动计算"的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能选择那些存有数据的worker节点来进行任务计算。

11.10、创建rdd的方式

1.由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等

val rdd1 = sc.textFile(“hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt”)

2.通过已有的RDD经过算子转换生成新的RDD

val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))

3.由一个已经存在的Scala集合创建

val rdd3 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

或者

val rdd4 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8))

makeRDD方法底层调用了parallelize方法

11.11、RDD的方法/算子

RDD的算子分为两类:

1.Transformation转换操作:返回一个新的RDD

2.Action动作操作:返回值不是RDD(无返回值或返回其他的)

1、transformation算子

转换	含义
map(func)	返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
filter(func)	返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列，而不是单一元素)
mapPartitions(func)	类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]
mapPartitionsWithIndex(func)	类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]
sample(withReplacement, fraction, seed)	根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子
union(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
intersection(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
distinct([numTasks]))	对源RDD进行去重后返回一个新的RDD
groupByKey([numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])
sortByKey([ascending], [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
sortBy(func,[ascending], [numTasks])	与sortByKey类似，但是更灵活
join(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD
cogroup(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD
cartesian(otherDataset)	笛卡尔积
pipe(command, [envVars])	对rdd进行管道操作
coalesce(numPartitions)	减少 RDD 的分区数到指定值。在过滤大量数据之后，可以执行此操作
repartition(numPartitions)	重新给 RDD 分区

2、action算子

动作	含义
reduce(func)	通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的
collect()	在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()	返回RDD的元素个数
first()	返回RDD的第一个元素(类似于take(1))
take(n)	返回一个由数据集的前n个元素组成的数组
takeSample(withReplacement,num, [seed])	返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子
takeOrdered(n, [ordering])	返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本
saveAsSequenceFile(path)	将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。
saveAsObjectFile(path)	将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下
countByKey()	针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。
foreachPartition(func)	在数据集的每一个分区上，运行函数func

11.12、spark中的checkpoint

​ 持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；也可以把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏等。

​ Checkpoint的产生就是为了更加可靠的数据持久化，在Checkpoint的时候一般把数据放在在HDFS上，这就天然的借助了HDFS天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全，实现了RDD的容错和高可用。

具体用法：

sc.setCheckpointDir("hdfs://node01:8020/ckpdir") 
//设置检查点目录,会立即在HDFS上创建一个空目录
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
rdd1.checkpoint //对rdd1进行检查点保存
rdd1.collect //Action操作才会真正执行checkpoint
//后续如果要使用到rdd1可以从checkpoint中读取

11.13、持久化和Checkpoint的区别

1.位置

Persist 和 Cache 只能保存在本地的磁盘和内存中(或者堆外内存–实验中)

Checkpoint 可以保存数据到 HDFS 这类可靠的存储上

2.生命周期

Cache和Persist的RDD会在程序结束后会被清除或者手动调用unpersist方法

Checkpoint的RDD在程序结束后依然存在，不会被删除

3.Lineage(血统、依赖链–其实就是依赖关系)

Persist和Cache，不会丢掉RDD间的依赖链/依赖关系，因为这种缓存是不可靠的，如果出现了一些错误(例如 Executor 宕机)，需要通过回溯依赖链重新计算出来

Checkpoint会斩断依赖链，因为Checkpoint会把结果保存在HDFS这类存储中，更加的安全可靠，一般不需要回溯依赖链

11.14、rdd的依赖关系

窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖

宽依赖:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)

• 设计宽窄依赖的作用

  • 1.对于窄依赖

    • Spark可以并行计算
    • 如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。

    2.对于宽依赖

    • 是划分Stage的依据

• 特殊：join（既能是宽依赖，又能是窄依赖）

11.15、DAG

​ DAG(Directed Acyclic Graph有向无环图)指的是数据转换执行的过程，有方向，无闭环(其实就是RDD执行的流程)

​ 原始的RDD通过一系列的转换操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算(数据被操作的一个过程)。一个Spark应用中可以有一到多个DAG，取决于触发了多少次Action。

11.16、stage的划分

●为什么要划分Stage? --并行计算

​ 一个复杂的业务逻辑如果有shuffle，那么就意味着前面阶段产生结果后，才能执行下一个阶段，即下一个阶段的计算要依赖上一个阶段的数据。那么我们按照shuffle进行划分(也就是按照宽依赖就行划分)，就可以将一个DAG划分成多个Stage/阶段，在同一个Stage中，会有多个算子操作，可以形成一个pipeline流水线，流水线内的多个平行的分区可以并行执行。

●如何划分DAG的stage

​ Spark会根据shuffle/宽依赖使用回溯算法来对DAG进行Stage划分，从后往前，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的stage/阶段中。

11.17、spark程序的运行流程

• 详细流程

11.18、DataFrame & DataSet

• dataframe

  DataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。并不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。

  DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格，带有Schema元信息(可以理解为数据库的列名和类型)

• dataSet

DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。

与RDD相比，保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。

与DataFrame相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查。

​ DataSet包含了DataFrame的功能，Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集。DataFrame其实就是Dateset[Row]。

总结

DataFrame = RDD - 泛型 + Schema + SQL + 优化

DataFrame = DataSet[Row]

DataSet = DataFrame + 泛型

DataSet = RDD + Schema + SQL + 优化

11.19、初识dataframe

1、读取文本文件

创建RDD
val lineRDD= sc.textFile("hdfs://node01:8020/person.txt").map(_.split(" ")) //RDD[Array[String]]

3.定义case class(相当于表的schema)
case class Person(id:Int, name:String, age:Int)

4.将RDD和case class关联
val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt)) //RDD[Person]

5.将RDD转换成DataFrame
val personDF = personRDD.toDF //DataFrame

6.查看数据和schema
personDF.show
+---+--------+---+
| id|    name|age|
+---+--------+---+
|  1|zhangsan| 20|
|  2|    lisi| 29|
|  3|  wangwu| 25|
|  4| zhaoliu| 30|
|  5|  tianqi| 35|
|  6|    kobe| 40|
+---+--------+---+
personDF.printSchema

7.注册表
personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
 
8.执行SQL
spark.sql("select id,name from t_person where id > 3").show

9.也可以通过SparkSession构建DataFrame
val dataFrame=spark.read.text("hdfs://node01:8020/person.txt") 
dataFrame.show //注意：直接读取的文本文件没有完整schema信息
dataFrame.printSchema 

2、读取json文件

1.在spark shell执行下面命令，读取数据
val jsonDF= spark.read.json("file:///export/servers/spark/examples/src/main/resources/people.json")
 
2.接下来就可以使用DataFrame的函数操作      
jsonDF.show 

3、读取parquet文件

1.在spark shell执行下面命令，读取数据
val parquetDF=spark.read.parquet("file:///export/servers/spark/examples/src/main/resources/users.parquet")
 
2.接下来就可以使用DataFrame的函数操作
parquetDF.show 

11.20、创建dataframe的几种方式

1、指定列名添加Schema

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}


object CreateDFDS {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    //2.读取文件
    val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
    val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
    val rowRDD: RDD[(Int, String, Int)] = linesRDD.map(line =>(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
    //3.将RDD转成DF
    //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
    import spark.implicits._
    val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF("id","name","age")
    personDF.show(10)
    personDF.printSchema()
    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

2、反射推断Schema–掌握

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}


object CreateDFDS3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL")
.getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    //2.读取文件
    val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
    val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
    val rowRDD: RDD[Person] = linesRDD.map(line =>Person(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
    //3.将RDD转成DF
    //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
    import spark.implicits._
    //注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息
    //所以SparkSQL可以通过反射自动获取到并添加给DF
    val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF
    personDF.show(10)
    personDF.printSchema()
    sc.stop()
    spark.stop()
  }
  case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
}

3、StructType指定Schema-了解

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}


object CreateDFDS2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    //2.读取文件
    val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
    val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
    val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line =>Row(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
    //3.将RDD转成DF
    //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
    //import spark.implicits._
    val schema: StructType = StructType(Seq(
      StructField("id", IntegerType, true),//允许为空
      StructField("name", StringType, true),
      StructField("age", IntegerType, true))
    )
    val personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
    personDF.show(10)
    personDF.printSchema()
    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

11.21、sparkStreaming的原理

​ Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。

11.21.1、数据抽象

​ Spark Streaming的基础抽象是DStream(Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流)，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流。

• 1.DStream本质上就是一系列时间上连续的RDD
• 对DStream的数据的进行操作也是按照RDD为单位来进行的。
  

11.22、使用updateStateByKey(func)进行累加

package cn.itcast.streaming

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


object WordCount2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //requirement failed: ....Please set it by StreamingContext.checkpoint().
    //注意:我们在下面使用到了updateStateByKey对当前数据和历史数据进行累加
    //那么历史数据存在哪?我们需要给他设置一个checkpoint目录
    ssc.checkpoint("./wc")//开发中HDFS
    //2.监听Socket接收数据
    //ReceiverInputDStream就是接收到的所有的数据组成的RDD,封装成了DStream,接下来对DStream进行操作就是对RDD进行操作
    val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //3.操作数据
    val wordDStream: DStream[String] = dataDStream.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_,1))
    //val wordAndCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKey(_+_)
    //====================使用updateStateByKey对当前数据和历史数据进行累加====================
    val wordAndCount: DStream[(String, Int)] =wordAndOneDStream.updateStateByKey(updateFunc)
    wordAndCount.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  }
  //currentValues:当前批次的value值,如:1,1,1 (以测试数据中的hadoop为例)
  //historyValue:之前累计的历史值,第一次没有值是0,第二次是3
  //目标是把当前数据+历史数据返回作为新的结果(下次的历史数据)
  def updateFunc(currentValues:Seq[Int], historyValue:Option[Int] ):Option[Int] ={
    val result: Int = currentValues.sum + historyValue.getOrElse(0)
    Some(result)
  }
}

11.23、reduceByKeyAndWindow

package cn.itcast.streaming

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //2.监听Socket接收数据
    //ReceiverInputDStream就是接收到的所有的数据组成的RDD,封装成了DStream,接下来对DStream进行操作就是对RDD进行操作
    val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //3.操作数据
    val wordDStream: DStream[String] = dataDStream.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_,1))
    //4.使用窗口函数进行WordCount计数
    //reduceFunc: (V, V) => V,集合函数
    //windowDuration: Duration,窗口长度/宽度
    //slideDuration: Duration,窗口滑动间隔
    //注意:windowDuration和slideDuration必须是batchDuration的倍数
    //windowDuration=slideDuration:数据不会丢失也不会重复计算==开发中会使用
    //windowDuration>slideDuration:数据会重复计算==开发中会使用
    //windowDuration
    //下面的代码表示:
    //windowDuration=10
    //slideDuration=5
    //那么执行结果就是每隔5s计算最近10s的数据
    //比如开发中让你统计最近1小时的数据,每隔1分钟计算一次,那么参数该如何设置?
    //windowDuration=Minutes(60)
    //slideDuration=Minutes(1)
    val wordAndCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5))
    wordAndCount.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  }
}

11.24、sparkStreaming整合kafka

11.24.1、Receiver接收方式（不常用）

• KafkaUtils.createDstream(开发中不用，了解即可，但是面试可能会问)
• Receiver作为常驻的Task运行在Executor等待数据，但是一个Receiver效率低，需要开启多个，再手动合并数据(union)，再进行处理，很麻烦
• Receiver那台机器挂了，可能会丢失数据，所以需要开启WAL(预写日志)保证数据安全，那么效率又会降低!
• Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，调用Kafka高阶API，offset存储在zookeeper，由Receiver维护，
• spark在消费的时候为了保证数据不丢也会在Checkpoint中存一份offset，可能会出现数据不一致
• 所以不管从何种角度来说，Receiver模式都不适合在开发中使用了,已经淘汰了

package cn.itcast.streaming

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.immutable

object SparkKafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    val config: SparkConf = 
new SparkConf().setAppName("SparkStream").setMaster("local[*]")
      .set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable", "true")
//开启WAL预写日志，保证数据源端可靠性
    val sc = new SparkContext(config)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./kafka")
//==============================================
    //2.准备配置参数
    val zkQuorum = "node01:2181,node02:2181,node03:2181"
    val groupId = "spark"
    val topics = Map("spark_kafka" -> 2)//2表示每一个topic对应分区都采用2个线程去消费,
//ssc的rdd分区和kafka的topic分区不一样，增加消费线程数，并不增加spark的并行处理数据数量
    //3.通过receiver接收器获取kafka中topic数据，可以并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据，这里为3个
    val receiverDStream: immutable.IndexedSeq[ReceiverInputDStream[(String, String)]] = (1 to 3).map(x => {
      val stream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, groupId, topics)
      stream
    })
    //4.使用union方法，将所有receiver接受器产生的Dstream进行合并
    val allDStream: DStream[(String, String)] = ssc.union(receiverDStream)
    //5.获取topic的数据(String, String) 第1个String表示topic的名称，第2个String表示topic的数据
    val data: DStream[String] = allDStream.map(_._2)
//==============================================
    //6.WordCount
    val words: DStream[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

11.24.2、Direct直连方式（常用）

• KafkaUtils.createDirectStream(开发中使用，要求掌握)
• Direct方式是直接连接kafka分区来获取数据，从每个分区直接读取数据大大提高了并行能力
  • Direct方式调用Kafka低阶API(底层API)，offset自己存储和维护，默认由Spark维护在checkpoint中，消除了与zk不一致的情况
• 当然也可以自己手动维护，把offset存在mysql、redis中
• 所以基于Direct模式可以在开发中使用，且借助Direct模式的特点+手动操作可以保证数据的Exactly once 精准一次

package cn.itcast.streaming

import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


object SparkKafka2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    val config: SparkConf = 
new SparkConf().setAppName("SparkStream").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(config)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./kafka")
    //==============================================
    //2.准备配置参数
    val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092", "group.id" -> "spark")
    val topics = Set("spark_kafka")
    val allDStream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
    //3.获取topic的数据
    val data: DStream[String] = allDStream.map(_._2)
    //==============================================
    //WordCount
    val words: DStream[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

11.25、shuffle

spark shuffle 演进的历史

• 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

1、未经优化的HashShuffleManager

2、优化后的HashShuffleManager

​ 开启consolidate机制之后，在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了，此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。

3、SortShuffle

​ 后面就引入了 Sort Based Shuffle， map端的任务会按照Partition id以及key对记录进行排序。同时将全部结果写到一个数据文件中，同时生成一个索引文件。

4、sortshuffle的bypass运行机制

bypass运行机制的触发条件如下：

• shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值。

• 不是聚合类的shuffle算子。

  ​ 每个task会为每个下游task都创建一个临时磁盘文件，并将数据按key进行hash然后根据key的hash值，将key写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。

  ​ 该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说，shuffle read的性能会更好

5、Tungsten-Sort Based Shuffle

​ 后面就引入了 Tungsten-Sort Based Shuffle， 这个是直接使用堆外内存和新的内存管理模型，节省了内存空间和大量的gc， 是为了提升性能。

11.26、spark性能调优

1、基础调优

1.1、资源参数设置

​ Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。

/opt/soft/spark/bin/spark-submit \
--class com.bigdata.spark.Analysis \
--num-executors 80 \ 
--driver-memory 6g \
--executor-memory 6g \
--executor-cores 3 \
/opt/soft/spark/jar/spark.jar \

名称	说明
–num-executors	配置Executor的数量默认Executor 数为2
–driver-memory	配置Driver内存（影响不大）默认1G
–executor-memory	配置每个Executor的内存大小默认1G
–executor-cores	配置每个Executor的CPU core数量默认是1 个核

调节原则：尽量将任务分配的资源调节到可以使用的资源的最大限度。

名称	解析
增加Executor·个数	在资源允许的情况下，增加Executor的个数可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将Executor的个数增加到8个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。
增加每个Executor的CPU core个数	在资源允许的情况下，增加每个Executor的Cpu core个数，可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将每个Executor的CPU core个数增加到4个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。
增加每个Executor的内存量	在资源允许的情况下，增加每个Executor的内存量以后，对性能的提升有三点：1. 可以缓存更多的数据（即对RDD进行cache），写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO；2. 可以为shuffle操作提供更多内存，即有更多空间来存放reduce端拉取的数据，写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO；3. 可以为task的执行提供更多内存，在task的执行过程中可能创建很多对象，内存较小时会引发频繁的GC，增加内存后，可以避免频繁的GC，提升整体性能。

1.2、并行度设置

​ Spark作业中的并行度指各个stage的task的数量。

​ 如果并行度设置不合理而导致并行度过低，会导致资源的极大浪费。

​ 例如，20个Executor，每个Executor分配3个CPU core，而Spark作业有40个task，这样每个Executor分配到的task个数是2个，这就使得每个Executor有一个CPU core空闲，导致资源的浪费。

​ Spark官方推荐，task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量的2~3倍。之所以没有推荐task数量与CPU core总数相等，是因为task的执行时间不同，有的task执行速度快而有的task执行速度慢，如果task数量与CPU core总数相等，那么执行快的task执行完成后，会出现CPU core空闲的情况。如果task数量设置为CPU core总数的2~3倍，那么一个task执行完毕后，CPU core会立刻执行下一个task，降低了资源的浪费，同时提升了Spark作业运行的效率。

val conf = new SparkConf().set("spark.default.parallelism", "500")

1.3、使用缓存和checkpoint

​ Spark持久化在大部分情况下是没有问题的，但是有时数据可能会丢失，如果数据一旦丢失，就需要对丢失的数据重新进行计算，计算完后再缓存和使用，为了避免数据的丢失，可以选择对这个RDD进行checkpoint，也就是将数据持久化一份到容错的文件系统上（比如HDFS）。

一个RDD缓存并checkpoint后，如果一旦发现缓存丢失，就会优先查看checkpoint数据存不存在，如果有，就会使用checkpoint数据，而不用重新计算。也即是说，checkpoint可以视为cache的保障机制，如果cache失败，就使用checkpoint的数据。

​ 使用checkpoint的优点在于提高了Spark作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于，checkpoint时需要将数据写入HDFS等文件系统，对性能的消耗较大。

sc.setCheckpointDir(‘HDFS’)
rdd.cache/persist(memory_and_disk)
rdd.checkpoint

1.4、使用广播变量

​ 假设当前任务配置了20个Executor，指定500个task，有一个20M的变量被所有task共用，此时会在500个task中产生500个副本，耗费集群10G的内存，如果使用了广播变量， 那么每个Executor保存一个副本，一共消耗400M内存，内存消耗减少了5倍。}

val 广播变量名= sc.broadcast(会被各个Task用到的变量,即需要广播的变量)
广播变量名.value//获取广播变量

1.5、使用kryo序列化

​ 默认情况下，Spark使用Java的序列化机制。Spark官方宣称Kryo序列化机制比Java序列化机制性能提高10倍左右，Spark之所以没有默认使用Kryo作为序列化类库，是因为它不支持所有对象的序列化，同时Kryo需要用户在使用前注册需要序列化的类型，不够方便，但从Spark 2.0.0版本开始，简单类型、简单类型数组、字符串类型的Shuffling RDDs 已经默认使用Kryo序列化方式了。

//创建SparkConf对象
val conf = new SparkConf().setMaster(…).setAppName(…)
//使用Kryo序列化库
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");  
//在Kryo序列化库中注册自定义的类集合
conf.set("spark.kryo.registrator", "bigdata.com.MyKryoRegistrator"); 

1.6、本地化等待时长设置

名称	解析
PROCESS_LOCAL	进程本地化，task和数据在同一个Executor中，性能最好。
NODE_LOCAL	节点本地化，task和数据在同一个节点中，但是task和数据不在同一个Executor中，数据需要在进程间进行传输。
RACK_LOCAL	机架本地化，task和数据在同一个机架的两个节点上，数据需要通过网络在节点之间进行传输。
NO_PREF	对于task来说，从哪里获取都一样，没有好坏之分。
ANY	task和数据可以在集群的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差。

​ 在Spark项目开发阶段，可以使用client模式对程序进行测试，此时，可以在本地看到比较全的日志信息，日志信息中有明确的task数据本地化的级别，如果大部分都是PROCESS_LOCAL，那么就无需进行调节，但是如果发现很多的级别都是NODE_LOCAL、ANY，那么需要对本地化的等待时长进行调节，通过延长本地化等待时长，看看task的本地化级别有没有提升，并观察Spark作业的运行时间有没有缩短。

注意，过犹不及，不要将本地化等待时长延长地过长，导致因为大量的等待时长，使得Spark作业的运行时间反而增加了。

val conf = new SparkConf().set("spark.locality.wait", "6")

2、算子调优

2.1、rdd的复用

在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如图2-1所示：

对图2-1中的RDD计算架构进行修改，得到如图2-2所示的优化结果：

2.2、尽早的filter

​ 获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据，进而减少对内存的占用，从而提升Spark作业的运行效率。

2.3、foreachpartition

rrd.foreache(_…)//_表示每一个元素

rrd.forPartitions(_…)//_表示每个分区的数据组成的迭代器

foreachPartition是将RDD的每个分区作为遍历对象，一次处理一个分区的数据，也就是说，如果涉及数据库的相关操作，一个分区的数据只需要创建一次数据库连接。

2.4、filter+coalesce减少分区

​ 在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter过滤后，每个分区的数据量有可能会存在较大差异，如图2-6所示：

根据图2-6我们可以发现两个问题：

1. 每个partition的数据量变小了，如果还按照之前与partition相等的task个数去处理当前数据，有点浪费task的计算资源；

2. 每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理每个partition数据的时候，每个task要处理的数据量不同，这很有可能导致数据倾斜问题。

针对上述的两个问题，我们分别进行分析：

1. 针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可，避免了资源的浪费。
2. 针对第二个问题，解决方法和第一个问题的解决方法非常相似，对分区数据重新分配，让每个partition中的数据量差不多，这就避免了数据倾斜问题。

2.5、reducebykey本地预聚合

​ reduceByKey相较于普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行map端的本地聚合，map端会先对本地的数据进行combine操作，然后将数据写入给下个stage的每个task创建的文件中。

​ 基于reduceByKey的本地聚合特征，我们应该考虑使用reduceByKey代替其他的shuffle算子，例如groupByKey。reduceByKey与groupByKey的运行原理如图2-9和图2-10所示：

​ 图2-9 groupByKey原理

​ 图2-10 reduceByKey原理

​ 根据上图可知，groupByKey不会进行map端的聚合，而是将所有map端的数据shuffle到reduce端，然后在reduce端进行数据的聚合操作。由于reduceByKey有map端聚合的特性，使得网络传输的数据量减小，因此效率要明显高于groupByKey。

3、shuffle调优

​ 在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。

3.1、map和reduce端缓冲区大小

map端

​ 在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，进而提升Spark任务的整体性能。

​ map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的数据，那么会发生640/32 = 20次溢写，如果每个task处理64000KB的数据，机会发生64000/32=2000此溢写，这对于性能的影响是非常严重的。

map端缓冲的配置方法如代码清单2-7所示：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.file.buffer", "64")

reduce端

​ Spark Shuffle过程中，shuffle reduce task的buffer缓冲区大小决定了reduce task每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。

​ reduce端数据拉取缓冲区的大小可以通过spark.reducer.maxSizeInFlight参数进行设置，默认为48MB，该参数的设置方法如代码清单2-8所示：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96")

3.2、reduce端重试次数和等待时间间隔

重试次数

​ Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试。对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（默认3次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。

//reduce端拉取数据重试次数配置
val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")

等待时间间隔

Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试，在一次失败后，会等待一定的时间间隔再进行重试，可以通过加大间隔时长（默认5s），以增加shuffle操作的稳定性。

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")

3.3、bypass机制开启阈值

​ 当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量，那么此时map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "400")

4、数据倾斜

4.1、预处理导致倾斜的key

●1.过滤

如果在Spark作业中允许丢弃某些数据，那么可以考虑将可能导致数据倾斜的key进行过滤，滤除可能导致数据倾斜的key对应的数据，这样，在Spark作业中就不会发生数据倾斜了。

●2.使用随机key

当使用了类似于groupByKey、reduceByKey这样的算子时，可以考虑使用随机key实现双重聚合，如图3-1所示：

4.2、提高reduce并行度

​ reduce端并行度的提高就增加了reduce端task的数量，那么每个task分配到的数据量就会相应减少，由此缓解数据倾斜问题。

​ 1. reduce端并行度的设置

​ 在大部分的shuffle算子中，都可以传入一个并行度的设置参数，比如reduceByKey(500)，这个参数会决定shuffle过程中reduce端的并行度，在进行shuffle操作的时候，就会对应着创建指定数量的reduce task。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很多场景来说都有点过小。

使用场景有限制：

​ 该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。

4.3、使用mapjoin

​ 普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。

核心思路

​ 不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量；接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。

根据上述思路，根本不会发生shuffle操作，从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜问题。

11.27、spark开发常见问题

1、内存溢出

​ spark常见的问题不外乎oom
​ 我们首先看一下Spark 的内存模型：
SparkExecutor中内存分三块，一块是execution内存，其他是storage内存和other内存。

• execution内存是执行内存，文档中说join，aggregate都在这部分内存中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO。其实map过程也是在这个内存中执行的。

• storage内存是存储broadcast，cache，persist数据的地方。

• other内存是程序执行时预留给自己的内存。

  OOM的问题通常出现在execution这块内存中，因为storage这块内存在存放数据满了之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有影响但是不会有OOM的问题。

Spark中的OOM问题不外乎以下三种情况

• map执行中内存溢出
• shuffle后内存溢出
• driver内存溢出

1.1、Driver heap OOM

场景一：用户在Driver端口生成大对象, 比如创建了一个大的集合数据结构

解决思路：

1.1. 考虑将该大对象转化成Executor端加载. 例如调用sc.textFile/sc.hadoopFile等
1.2. 如若无法避免, 自我评估该大对象占用的内存, 相应增加driver-memory的值

场景二：.从Executor端收集数据回Driver端

解决思路:
2.1. 本身不建议将大的数据从Executor端, collect回来. 建议将Driver端对collect回来的数据所做的操作, 转化成Executor端RDD操作.
2.2. 如若无法避免, 自我评collect需要的内存, 相应增加driver-memory的值

场景三：Spark本身框架的数据消耗

• 现在在Spark1.6版本之后主要由Spark UI数据消耗, 取决于作业的累计Task个数.

解决思路:
3.1. partition个数, 例如从HDFS load的partitions一般自动计算, 但是后续用户的操作中做了过滤等操作已经大大减少数据量, 此时可以缩小Parititions。
3.2. 通过参数spark.ui.retainedStages(默认1000)/spark.ui.retainedJobs(默认1000)控制.
3.3. 实在没法避免, 相应增加内存.

1.2、map task所运行的executor内存溢出

解决方法：
1.增大Executor内存(即堆内内存) ，申请的堆外内存也会随之增加

--executor-memory 5G

2.增大堆外内存 --conf spark.yarn.executor.memoryoverhead 2048M

--conf spark.executor.memoryoverhead 2048M

(默认申请的堆外内存是Executor内存的10%，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行；此时就会去调节这个参数，到至少1G（1024M），甚至说2G、4G）

1.3、shuffle（reduce）阶段的内存溢出

• reduce task去map拉数据，reduce 一边拉数据一边聚合 reduce段有一块聚合内存（executor memory * 0.2）

解决办法：

1、增加reduce 聚合的内存的比例 设置spark.shuffle.memoryFraction
2、 增加executor memory的大小 --executor-memory 5G
3、减少reduce task每次拉取的数据量 设置spark.reducer.maxSizeInFlight 24m

2、gc导致的shuffle文件拉取失败

​ 在Spark作业中，有时会出现shuffle file not found的错误，这是非常常见的一个报错，有时出现这种错误以后，选择重新执行一遍，就不再报出这种错误。

​ 出现上述问题可能的原因是Shuffle操作中，后面stage的task想要去上一个stage的task所在的Executor拉取数据，结果对方正在执行GC，执行GC会导致Executor内所有的工作现场全部停止，比如BlockManager、基于netty的网络通信等，这就会导致后面的task拉取数据拉取了半天都没有拉取到，就会报出shuffle file not found的错误，而第二次再次执行就不会再出现这种错误。

​ 可以通过调整reduce端拉取数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔这两个参数来对Shuffle性能进行调整，增大参数值，使得reduce端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长。

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")
  .set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")

3、yarn_cluster模式JVM栈内存溢出

​ YARN-client模式下，Driver是运行在本地机器上的，Spark使用的JVM的PermGen的配置，是本地机器上的spark-class文件，JVM永久代的大小是128MB，运行在client上进行测试时候是没有问题的。

​ 在cluster模式下，Driver运行在YARN集群的某个节点上，使用的是没有经过配置的默认设置，PermGen永久代大小为82MB。运行报出OOM错误。

​ 解决上述问题的方法时增加PermGen的容量，需要在spark-submit脚本中对相关参数进行设置。

--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"