我们通过Spark WordCount动手实践，编写单词计数代码；在wordcount.scala的基础上，从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程。
首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt，helloSpark.txt的文本内容如下。
Hello Spark Hello Scala
Hello Hadoop
Hello Flink
Spark is Awesome
然后在Eclipse中编写wordcount.scala的代码如下。
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object wordcount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序运行时的配置信息，
val conf = new SparkConf().setAppName("My First Spark APP").setMaster("local")
// 第2步：创建SparkContext对象
val sc = new SparkContext(conf)
// 第3步：根据具体的数据来源来创建RDD
val lines = sc.textFile("helloSpark.txt", 1)
// 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，如通过map、filter等
val words = lines.flatMap{line=>line.split(" ")}
val pairs = words.map{word=>(word,1)}
val wordCountsOdered = pairs.reduceByKey(_+_).map(
pair=>(pair._2,pair._1)
).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pair._1))
wordCountsOdered.collect.foreach(wordNumberPair=>println(wordNumberPair._1+" : "+wordNumberPair._2))
sc.stop()
}
}
在Eclipse中运行程序，wordcount.scala的运行结果如下：
二、解析RDD生成的内部机制
下面详细解析一下wordcount.scala的运行原理。
（1）从数据流动视角解密WordCount，使用Spark作单词计数统计，搞清楚数据到底是怎么流动的。
（2）从RDD依赖关系的视角解密WordCount。Spark中的一切操作都是RDD，后面的RDD对前面的RDD有依赖关系。
（3）DAG与血统Lineage的思考。
在wordcount.scala的基础上，我们从数据流动的视角分析数据到底是怎么处理的。下面有一张WordCount数据处理过程图，由于图片较大，为了方便阅读，将原图分成两张图，如下面两张图所示。
数据在生产环境中默认在HDFS中进行分布式存储，如果在分布式集群中，我们的机器会分成不同的节点对数据进行处理，这里我们在本地测试，重点关注数据是怎么流动的。处理的第一步是获取数据，读取数据会生成HadoopRDD。
在WordCount.scala中，单击sc.textFile进入Spark框架，SparkContext.scala的textFile的源码如下。
/**
* Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any
* Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.
*/
def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotStopped()
hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],
minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
}
下面看一下hadoopFile的源码，HadoopRDD从Hdfs上读取分布式数据，并且以数据分片的方式存在于集群中。所谓的数据分片，就是把我们要处理的数据分成不同的部分，例如，在集群中有4个节点，粗略的划分可以认为将数据分成4个部分，4条语句就分成4个部分。例如，Hello Spark在第一台机器上，Hello Hadoop在第二台机器上，Hello Flink在第三台机器上，Spark is Awesome在第四台机器上。HadoopRDD帮助我们从磁盘上读取数据，计算的时候会分布式地放入内存中，Spark运行在Hadoop上，要借助Hadoop来读取数据。
Spark的特点包括：分布式、基于内存（部分基于磁盘）、可迭代；默认分片策略Block多大，分片就多大。但这种说法不完全准确，因为分片记录可能跨两个Block，所以一个分片不会严格地等于Block的大小。例如，HDFS的Block大小是128MB的话，分片可能多几个字节或少几个字节。分片不一定小于128MB，因为如果最后一条记录跨两个Block，分片会把最后一条记录放在前一个分片中。这里，HadoopRDD用了4个数据分片，设想为128M左右。
hadoopFile的源码如下。
def hadoopFile[K, V](
path: String,
inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],
keyClass: Class[K],
valueClass: Class[V],
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(K, V)] = withScope {
assertNotStopped()
// This is a hack to enforce loading hdfs-site.xml.
// See SPARK-11227 for details.
FileSystem.getLocal(hadoopConfiguration)
// A Hadoop configuration can be about 10 KB, which is pretty big, so broadcast it.
val confBroadcast = broadcast(new SerializableConfiguration(hadoopConfiguration))
val setInputPathsFunc = (jobConf: JobConf) => FileInputFormat.setInputPaths(jobConf, path)
new HadoopRDD(
this,
confBroadcast,
Some(setInputPathsFunc),
inputFormatClass,
keyClass,
valueClass,
minPartitions).setName(path)
}
SparkContext.scala的textFile源码中，调用hadoopFile方法后进行了map转换操作，map对读取的每一行数据进行转换，读入的数据是一个Tuple，Key值为索引，Value值为每行数据的内容，生成MapPartitionsRDD。这里，map(pair => pair._2.toString)是基于HadoopRDD产生的Partition去掉的行Key产生的Value，第二个元素是读取的每行数据内容。MapPartitionsRDD是Spark框架产生的，运行中可能产生一个RDD，也可能产生两个RDD。例如，textFile中Spark框架就产生了两个RDD，即HadoopRDD和MapPartitionsRDD。下面是map的源码。
/**
* Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
*/
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))
}
我们再来看一下WordCount业务代码，对读取的每行数据进行flatMap转换。这里，flatMap对RDD中的每一个Partition的每一行数据内容进行单词切分，如有4个Partition分别进行单词切分，将“Hello Spark”切分成单词“Hello”和“Spark”，对每一个Partition中的每一行进行单词切分并合并成一个大的单词实例的集合。flatMap转换生成的仍然是MapPartitionsRDD：
/**
* Return a new RDD by first applying a function to all elements of this
* RDD, and then flattening the results.
*/
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.flatMap(cleanF))
}
继续WordCount业务代码，计数之后进行一个关键的reduceByKey操作，对全局的数据进行计数统计。reduceByKey对相同的Key进行Value的累计（包括Local和Reducer级别，同时Reduce）。reduceByKey在MapPartitionsRDD之后，在Local reduce级别本地进行了统计，这里也是MapPartitionsRDD。例如，在本地将（Hello，1），（Spark，1），（Hello，1），（Scala，1）汇聚成（Hello，2），（Spark，1），（Scala，1）。
Shuffle之前的Local Reduce操作主要负责本地局部统计，并且把统计以后的结果按照分区策略放到不同的file。举一个简单的例子，如果下一个阶段Stage是3个并行度，每个Partition进行local reduce以后，将自己的数据分成3种类型，最简单的方式是根据HashCode按3取模。
PairRDDFunctions.scala的reduceByKey的源码如下。
/**
* Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function. This will
* also perform the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly
* to a "combiner" in MapReduce. Output will be hash-partitioned with the existing partitioner/
* parallelism level.
*/
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope {
reduceByKey(defaultPartitioner(self), func)
}
至此，前面所有的操作都是一个Stage，一个Stage意味着什么：完全基于内存操作。父Stage：Stage内部的操作是基于内存迭代的，也可以进行Cache，这样速度快很多。不同于Hadoop的Map Redcue，Hadoop Map Redcue每次都要经过磁盘。
reduceByKey在Local reduce本地汇聚以后生成的MapPartitionsRDD仍属于父Stage；然后reduceByKey展开真正的Shuffle操作，Shuffle是Spark甚至整个分布式系统的性能瓶颈，Shuffle产生ShuffleRDD，ShuffledRDD就变成另一个Stage，为什么是变成另外一个Stage？因为要网络传输，网络传输不能在内存中进行迭代。
从WordCount业务代码pairs.reduceByKey(_+_)中看一下PairRDDFunctions.scala的reduceByKey的源码。
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/**
* Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function. This will
* also perform the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly
* to a "combiner" in MapReduce.
*/
def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope {
combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)
}
reduceByKey内部调用了combineByKeyWithClassTag方法。下面看一下PairRDDFunctions. scala的combineByKeyWithClassTag的源码。
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def combineByKeyWithClassTag[C](
createCombiner: V => C,
mergeValue: (C, V) => C,
mergeCombiners: (C, C) => C,
partitioner: Partitioner,
mapSideCombine: Boolean = true,
serializer: Serializer = null)(implicit ct: ClassTag[C]): RDD[(K, C)] = self.withScope {
require(mergeCombiners != null, "mergeCombiners must be defined") // required as of Spark 0.9.0
if (keyClass.isArray) {
if (mapSideCombine) {
throw new SparkException("Cannot use map-side combining with array keys.")
}
if (partitioner.isInstanceOf[HashPartitioner]) {
throw new SparkException("Default partitioner cannot partition array keys.")
}
}
val aggregator = new Aggregator[K, V, C](
self.context.clean(createCombiner),
self.context.clean(mergeValue),
self.context.clean(mergeCombiners))
if (self.partitioner == Some(partitioner)) {
self.mapPartitions(iter => {
val context = TaskContext.get()
new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineValuesByKey(iter, context))
}, preservesPartitioning = true)
} else {
new ShuffledRDD[K, V, C](self, partitioner)
.setSerializer(serializer)
.setAggregator(aggregator)
.setMapSideCombine(mapSideCombine)
}
}
在combineByKeyWithClassTag方法中就用new()函数创建了ShuffledRDD。
前面假设有4台机器并行计算，每台机器在自己的内存中进行迭代计算，现在产生Shuffle，数据就要进行分类，MapPartitionsRDD数据根据Hash已经分好类，我们就抓取MapPartitionsRDD中的数据。我们从第一台机器中获取的内容为（Hello，2），从第二台机器中获取的内容为（Hello，1），从第三台机器中获取的内容为（Hello，1），把所有的Hello都抓过来。同样，我们把其他的数据（Hadoop，1），（Flink，1）……都抓过来。
这就是Shuffle的过程，根据数据的分类拿到自己需要的数据。注意，MapPartitionsRDD属于第一个Stage，是父Stage，内部基于内存进行迭代，不需要操作都要读写磁盘，所以速度非常快；从计算算子的角度讲，reduceByKey发生在哪里？reduceByKey发生的计算过程包括两个RDD：一个是MapPartitionsRDD；一个是ShuffledRDD。ShuffledRDD要产生网络通信。
reduceByKey之后，我们将结果收集起来，进行全局级别的reduce，产生reduceByKey的最后结果，如将（Hello，2），（Hello，1），（Hello，1）在内部变成（Hello，4），其他数据也类似统计。这里reduceByKey之后，如果通过Collect将数据收集起来，就会产生MapPartitionsRDD。从Collect的角度讲，MapPartitionsRDD的作用是将结果收集起来发送给Driver；从saveAsTextFile输出到Hdfs的角度讲，例如输出（Hello，4），其中Hello是key，4是Value吗？不是！这里（Hello，4）就是value，这就需要设计一个key出来。
下面是RDD.scala的saveAsTextFile方法。
/**
* Save this RDD as a text file, using string representations of elements.
*/
def saveAsTextFile(path: String): Unit = withScope {
// https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-2075
//
// NullWritable is a `Comparable` in Hadoop 1.+, so the compiler cannot find an implicit
// Ordering for it and will use the default `null`. However, it's a `Comparable[NullWritable]`
// in Hadoop 2.+, so the compiler will call the implicit `Ordering.ordered` method to create an
// Ordering for `NullWritable`. That's why the compiler will generate different anonymous
// classes for `saveAsTextFile` in Hadoop 1.+ and Hadoop 2.+.
//
// Therefore, here we provide an explicit Ordering `null` to make sure the compiler generate
// same bytecodes for `saveAsTextFile`.
val nullWritableClassTag = implicitly[ClassTag[NullWritable]]
val textClassTag = implicitly[ClassTag[Text]]
val r = this.mapPartitions { iter =>
val text = new Text()
iter.map { x =>
text.set(x.toString)
(NullWritable.get(), text)
}
}
RDD.rddToPairRDDFunctions(r)(nullWritableClassTag, textClassTag, null)
.saveAsHadoopFile[TextOutputFormat[NullWritable, Text]](path)
}
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