bingmous

欢迎交流，不吝赐教~

导航

Spark学习笔记（详细）

Spark Core

第1章 Spark 概述

  • Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎
  • Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题: Spark多个作业之间数据通信基于内存，而Hadoop基于磁盘
  • Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致Job 执行失败，此时MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spark并不能完全替代MR
  • Spark核心模块
    • Spark Core：提供Spark最基础与最核心的功能
    • Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive 版本的SQL 方言（HQL）来查询数据
    • Spark Streaming：是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API

第2章 Spark 快速上手

  • IDEA增加Scala插件
  • 修改Maven的POM文件
  • WordCount
//local单核单线程，local[2]使用两个核，local[*]使用所有的核
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordcount") 
val sc = new SparkContext(sparkConf)

sc.makeRDD(List(1,2,3,4)) //使用默认并行度，会查找配置文件参数和环境核数
sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 4) //使用4个核，实际取决于环境

sc.textFile("input") //可以是目录
sc.textFile("input/word.txt") //可以是文件
sc.textFile("input/word*.txt") //可以使用通配符

rdd.saveAsTextFile("目录") //按分区方式保存数据

sc.stop()

第3章 Spark运行环境

Local模式，当前spark shell运行任务情况查看端口4040

不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境，只用一个节点

## 修改spark-local/conf/spark-env.sh文件，增加如下内容
SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop classpath)

## 启动
bin/spark-shell --master local[*]

## 测试命令行工具
sc.textFile("file:///data/word.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

## 提交应用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-2.4.5.jar \
10

Standalone模式，master端口8080

只使用Spark自身节点运行的集群模式

## 修改spark-env.sh文件，增加如下内容
SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop classpath)

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
SPARK_MASTER_HOST=localhost102
SPARK_MASTER_PORT=7077

## 修改slaves文件，添加work节点
localhost02
localhost03
localhost04

## 分发

## 提交
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://localhost102:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-2.4.5.jar \
10
  • 配置历史服务 端口18080，spark-shell停止掉后，集群监控linux1:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况
## 配置历史服务 hdfs目录要提前存在
# 修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径：
spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir              hdfs://localhost102:9000/directory

# 修改spark-env.sh文件, 添加日志配置
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://localhost102:9000/directory 
-Dspark.history.retainedApplications=30"

# 重启集群和历史服务
sbin/start-all.sh
sbin/start-history-server.sh

  • 配置高可用，需要使用zookeeper

Yarn模式

## 修改spark-env.sh文件，增加如下内容
SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop classpath)
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop/etc/hadoop

## 修改hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认
是true -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认
是true -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

## 提交
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar \
10
  • 1.部署Application和服务更加方便，只需要yarn服务，包括Spark，Storm在内的多种应用程序不要要自带服务，它们经由客户端提交后，由yarn提供的分布式缓存机制分发到各个计算节点上。
  • 2.资源隔离机制，yarn只负责资源的管理和调度，完全由用户和自己决定在yarn集群上运行哪种服务和Applicatioin，所以在yarn上有可能同时运行多个同类的服务和Application。Yarn利用Cgroups实现资源的隔离，用户在开发新的服务或者Application时，不用担心资源隔离方面的问题。
  • 3.资源弹性管理，Yarn可以通过队列的方式，管理同时运行在yarn集群种的多个服务，可根据不同类型的应用程序压力情况，调整对应的资源使用量，实现资源弹性管理。

第4章 Spark运行架构

  • 标准master-slave 的结构
  • 核心组件：
    • Driver（用于执行Spark 任务中的main 方法，负责实际代码的执行工作）
      • 将用户程序转话为job
      • 在Executor之间调度任务task
      • 跟踪Executor执行情况
      • 通过UI展示运行情况
    • Executor
      • 负责运行组成Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程
      • 通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的RDD 提供内存式存储
    • Master & Worker
      • Master主要负责资源的调度和分配，类似于RM
      • Worker 运行在集群中的一台服务器上，由Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似与NM
    • ApplicationMaster
      • 用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container，运行用户自己的程序任务job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。RM与Driver之间的解耦合
  • 核心概念
    • Executor（JVM进程），Core（虚拟CPU核心数）
    • 并行度
    • 有向无环图，spark作业内部（RDD）的有向无环，Tez是作业之间的有向无环
  • 提交流程
    • Yarn Client，Driver在客户端执行，申请运行ApplicationMaster
    • Yarn Cluster，ApplicationMaster就是Driver（一个线程）
    • 主要区别：Driver 程序的运行节点位置不同
    • 1，任务提交以后，向ResourceManager申请运行ApplicationMaster
    • 2，RM在合适的NodeManager节点上分配Container，运行ApplicationMaster
    • 3，ApplicationMaster申请向RM申请Executor运行资源
    • 4，RM分配Container，运行Executor
    • 5，Executor进程启动后向Driver反向注册，全部注册后Driver开始执行main函数
    • 6，之后执行到行动算子时，触发一个job，并根据宽依赖划分Stage，每个Stage生成对应的TaskSet，之后将Task发到各个Executor上执行

第5章 Spark核心编程

RDD

  • 弹性分布式数据集，spark最基本的数据处理模型，代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
    • 弹性：
      • 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换
      • 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复
      • 计算的弹性：计算出错重试机制
      • 分片的弹性：可根据需要重新分片
    • 分布式：数据存储在大数据集群不同节点上
    • 数据集：RDD封装计算逻辑，不保存数据
    • 不可变：RDD封装计算逻辑，是不可以改变的，想要改变只能产生新的RDD，在新的RDD里面封装计算逻辑
    • 可分区，并行计算
  • 核心属性：
    • 分区列表：RDD 数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性
    • 分区计算函数（对每个分区进行计算），Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算
    • 依赖关系（RDD之间的依赖），RDD 是计算模型的封装，当需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个RDD 建立依赖关系，（宽依赖：一个父RDD，窄依赖）
    • 分区器（可选，决定分区如何分区），当数据为KV 类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区
    • 首选位置（可选，优先位置，计算位置的选择），计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算
  • 执行原理：类似IO，体现了装饰者模式，延迟加载（用的时候才执行）
    • Driver负责调度任务，Executor负责执行任务，Driver将任务封装成Task（包含计算逻辑和数据，hdfs上的地址）发送给Executor
    • 1，启动yarn集群环境
    • 2，spark申请资源
    • 3，spark将计算逻辑根据分区进行划分不同的任务，将每个分区和计算函数封装成一个Task，放在TaskPool
    • 4，调度节点（Driver）根据计算节点（Executor）的状态发送到对应的节点进行计算
  • RDD的创建
    • 从内存（集合）创建：sc.parallelize(list)，sc.makeRDD(list)，底层是调用前者，第二个参数决定分区数量和并行度
    • 从磁盘（文件）创建：sc.textFile("文件或目录")，默认是HadoopRDD，一行一行读数据
    • 从其他RDD创建
    • new RDD（一般框架自己使用）
  • RDD并行度与分区
    • RDD分区数量就是并行度，一个分区会封装成一个Task，但是资源不够的时候分区不等于并行度；
    • 默认值：从conf获取，获取不到使用当前机器的核数（取决于环境）
    • makeRDD()分区存储，对集合中的数据基本上是平均分（一个算法）
    • textFile()分区存储，参数是minPartitions = min(defaultParallelism, 2)表示预计分几片，用总的字节数除以minPartition，如果剩余的大于每个单个的1.1倍，则再分一个，实际结果比minPartition大
      • 单个文件：按照字节大小分区，如果剩余字节大于一片的1.1倍则再分一个区，读取时按照一行读取，存储时是按照字节的偏移量进行存储的，偏移量范围后闭
      • 多个文件的话会对所有文件字节数进行划分，每个文件剩余部分字节数单独分区
  • RDD转换算子：产生新的RDD算子，不会触发作业的执行，只是功能的扩展和包装
    • 单值类型
    • map，对每一条数据计算，默认分区数不变
    • mapPartitions()，以分区为单位进行计算，一次性获取分区的所有数据，参数为迭代器，返回也是迭代器
      • map与mapPartitions的区别：map每次处理一条数据，mapPartitions每次将一个分区当成一个整体进行处理，如果一个分区没有处理完，那么所有的数据都不会释放，容易出现内存溢出
    • mapPartitionsWithIndex()，参数为分区号和迭代器，返回值是迭代器
    • glom，将分区内数据转为数组Array
    • groupBy(函数)，返回值为元组，第一个元素为分组的key，第二个元素为相同key的可迭代集合，将数据进行分组操作，但是分区是不会改变的，也可以传入参数改变分区数
    • filter(函数)，过滤，参数为返回值类型为Boolean的函数，将数据根据指定的规则进行筛选
    • sample(withReplacement: Boolean, fraction: Double)，抽取样本，也可以给定种子
    • distinct()，去重，也可以传入参数num，改变分区数
    • coalesce(num)，缩减分区
    • repartition(num)，扩大分区，底层是coalesce(num, true)
    • orderBy(函数)，排序之前可以使用函数进行处理，默认升序，可以传入false降序
    • union(rdd)，并集（分区合并）
    • intersection(rdd)，交集（保留最大分区，shuffle）
    • substring(rdd)，差集（分区数为前面的，shuffle）
    • zip(rdd)，拉链（返回2元组，分区数必须相同，每个分区的数据量必须相同，类型不同可以拉链）
    • 双值类型
    • partitionBy()，自定义分区
    • reduceByKey()，按k分区聚合
    • groupByKey()，按k分组，返回元组，第一个元素为分组的key，第二个为相同key的可迭代对象
      • reduceByKey与groupByKey的区别：reduceByKey会在shuffle之前进行分区内的聚合操作，减少shuffle落盘的数据量，提高了shuffle的性能
    • aggregateByKey(初始值)()，根据k进行聚合，可以分区内和分区间的规则不一样，对于分区内计算，k进行第一次计算时使用初始值参与计算
    • foldByKey()()，如果aggregateByKey中分区内和分区间规则相同，可简化为foldByKey()()
    • combineByKey()，接收三个参数，第一个参数对相同k的第一个v进行处理，第二和第三个参数是分区内和分区间的计算规则
      • reduceByKey，aggregateByKey，foldByKey，combineByKey底层都是combineByKeyWithClassTag
    • piple("脚本")，对每个分区调用一次shell脚本
    • sortByKey()，按照k排序，参数为true、false
    • join()，两个rdd连接，返回值为元组，第一个元素是k，第二个元素是元组为连接的v，多个相同的k会笛卡尔乘积
    • leftOuterJoin()，rightOuterJoin()
    • cogroup()，先内部连，再外部连
  • RDD行动算子，不会产生新的RDD，而是触发作业的执行，得到执行结果
    • reduce，聚合数据
    • collect，采集数据，以Array形式返回数据，会将所有分区的计算结果拉取到当前节点Driver的内存中，可能OOM
    • count，返回处理数据集的个数
    • first，返回RDD中第一个元素
    • take(num)，取num个元素
    • takeOrdered，取已经排序后的num个
    • aggregate()()，三个参数，初始值，分区内计算规则，分区间计算规则，初始值都参与
    • fold，aggregate的简化版本，分区内和分区间计算规则一样
    • countByKey
    • countByValue
    • saveAsTextFile()
    • saveAsObjectFile()
    • saveAsSequenceFile()，必须是kv类型
    • foreach，这个是算子，.collect().foreach()这个是方法，rdd的方法称为算子，算子的逻辑代码是在分布式节点Executor执行的，算子之外的代码是在Driver执行的，想到RDD就要先到Driver和Executor，集合的方法是在当前节点执行的
  • RDD序列化：
    • 如果算子中使用了算子外的对象，那么在执行时，要保证这个对象能序列化
    • 算子操作其实都是闭包，所以闭包有可能包含外部变量，如果包含外部变量，一定要保证外部变量可序列化，spark在提交之前会对闭包变量进行检测，称为闭包检测
    • Kryo序列化框架，需要注册，spark已经对一些类型使用了Kryo序列化，transient关键字对Kryo不管用
  • RDD依赖关系
    • toDebugString，打印RDD依赖关系
    • dependencies，打印当前依赖
      • OneToOneDependency，下游数据分区依赖不变
      • ShuffleDenpendency
    • 窄依赖：表示每一个父RDD的Partition 最多被子RDD 的一个Partition 使用，OneToOneDependency extends NarrowDependency
    • 宽依赖：表示同一个父RDD 的Partition 被多个子RDD 的Partition 依赖，会引起Shuffle，ShuffleDenpendency
    • 阶段的划分（作业分成几段，落盘完才能进行下一阶段）：取决于Shuffle的个数，阶段的个数 = Shuffle的个数 + 1，Shuffle将阶段一分为二
  • RDD持久化：
    • RDD是不保存数据的，所以如果多个RDD需要共享其中一个RDD的数据，必须重头执行，效率非常低，所以需要将一些重复性比较高，比较耗时的操作的结果缓存起来，提高效率
    • cache()，缓存RDD数据，在执行行动算子之后，会在血缘关系中添加缓存相关的依赖，一旦发生错误，可以重新执行
    • persist()，可以设置不同的级别，存储在磁盘内存，cache默认只在内存中缓存
    • checkpoint()，执行前需要设置检查点目录；为了保证数据的准确性，执行时会启动新的job，所以一般与cache结合使用，这样checkpoint的job就可以从cache缓存中读数据；checkpoint()会切断血缘关系，因为它将数据保存在分布式文件系统中，当成了一个数据源，数据相对安全
  • RDD分区器：HashPartitioner，RangePattitioner，自定义分区器
  • RDD文件读取与保存：saveAsTextFile，saveAsObjectFile，saveAsSequenceFile都有对应的读取方法

累加器

  • 累加器用来把Executor 端变量信息聚合到Driver 端。在Driver程序中定义的变量，在Executor 端的每个Task 都会得到这个变量的一份新的副本，每个task 更新这些副本的值后，传回Driver 端进行merge。
  • 分布式共享只写变量，累加器变量在Driver端，共享到Executor，每个task会有一个新副本
  • sc.longAccumulator()，声明累加器
  • sc.doubleAccumulator()
  • sc.collectionAccumulator()
  • 自定义累加器：创建累加器（重写6个方法），注册，使用，获取累加器的值

广播变量

  • 广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark 操作使用
  • 先向所在的Executor的缓存中找广播变量，找不到再去Driver端拉取（也可以去附近的Executor上拉取），避免在一个Executor中多个相同的变量占用过多内存
  • 分布式共享只读变量
  • sc.broadcast(list)，声明，value，使用 
  • 为了解决join出现的性能问题，可以将数据独立出来，防止shuffle操作，在一个Executor内的多个task中，只有一份

Spark SQL

第1章 Spark SQL概述

  • Spark SQL 是Spark 用于结构化数据(structured data)处理的Spark 模块，兼容Hive，还可以从RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据
  • 简化RDD的开发，提高开发效率，提供两个编程抽象，DataFrame，DataSet
  • DataFrame 是一种以RDD为基础的分布式数据集，带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型；反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在stage 层面进行简单、通用的流水线优化。
  • DataFrame 是DataSet 的特列

第2章 Spark SQL核心编程

  • SparkSession是Spark最新的SQL 查询起始点，实质上是SQLContext 和HiveContext的组合，SparkSession 内部封装了SparkContext，所以计算实际上是由sparkContext 完成的
  • 数据模型：DataFrame，DataSet
  • RDD是数据，DF是结构，DS是类型，RDD只包含数据，没有结构，DataFrame添加了结构，DataSet添加了类型
  • 转换
    • RDD转DataFrame：rdd.toDF("id")，给一个结构就行了，这一列或多列都是什么结构
    • RDD转DataSet：rdd.toDS，先将rdd通过一个样例类给定类型就可以了
    • DF转DS：因为有了结构，给定一个类型就可以了df.as[类型]
    • DS转DF：ds.toDF，把DS的类型去掉就可以了

DataFrame

  • 创建DataFrame：三种方式，spark的数据源，存在的RDD，Hive Table进行查询返回
  • 从Spark数据源创建：
    • spark.read.，查看支持的数据格式，val df = spark.read.json("data/user.json")
  • SQL语法：先创建临时视图，在使用spark.sql()进行查询
    • df.createOrReplaceTempView("people")，创建一个临时表
    • val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")，查询
    • sqlDF.show，显示结果
    • df.createGlobalTempView("people")，创建一个全局表
    • spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()，查询全局表必须加global_temp
    • spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()，在新的Session里可以查询全局表
  • DSL语法：DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。不必再创建临时视图
    • df.printSchema，查看Schema信息
    • df.select("username").show()，查看某一列数据
    • df.select($"username",$"age" + 1).show，列数据进行运算
    • df.select('username, 'age + 1).show()
    • df.select('username, 'age + 1 as "newage").show()，起别名
    • df.filter($"age">30).show，过滤数据
    • df.groupBy("age").count.show，分组
  • RDD转为DF
    • RDD没有结构，指定结构：idRDD.toDF("id").show，使用toDF("列名")
    • 通过样例类，将数据转换成样例类的对象，使用idRDD.toDF，使用样例类中的列名，也可以重命名.toDF("id","name")
  • DF转为RDD
    • df.rdd，返回的是Row对象

DataSet

  • 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息（样例类），查询之后使用方便
  • 创建DataSet
    • val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()，使用样例类创建
    • val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS，使用基本类型的序列创建DataSet
  • RDD 转换为DataSet
    • sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS SparkSQL 能够自动将包含有case 类的RDD 转换成DataSet，case 类定义了table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名。Case 类可以包含诸如Seq 或者Array 等复杂的结构。
  • DataSet 转换为RDD
    • ds.rdd，DataSet 其实也是对RDD 的封装，所以可以直接获取内部的RDD
  • DataFrame与DataSet的转换
    • df.as[类型]，告诉df一个样例类的类型就可以自动转换为DS了
    • ds.toDF，直接返回DF

IDEA 开发SparkSQL

  • 添加依赖
  • 代码实现
  • 用户自定义函数
    • UDF
    • UDAF，弱类型，强类型

数据的加载和保存

  • spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")，加载数据的通用方法
  • df.write.format("…")[.option("…")].save("…")，保存数据的通用方法
  • Spark SQL 的默认数据源为Parquet 格式
  • Spark SQL 能够自动推测JSON 数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]，注意：Spark 读取的JSON 文件不是传统的JSON 文件，每一行都应该是一个JSON 串
  • Spark SQL 可以配置CSV 文件的列表信息，读取CSV 文件,CSV 文件的第一行设置为数据列
  • Spark SQL 可以通过JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame
  • Hive，Spark 要接管Hive 需要把hive-site.xml 拷贝到conf/目录下

Spark Streaming

第1章 SparkStreaming概述

  • 实时：数据处理的时延在毫秒内响应
  • 离线：数据处理的时延在小时、天
  • 数据处理的方式：批处理（多条处理），流式（一条一条处理）
  • 微批次，准实时的数据处理引擎

第2章 DStream入门

  • socketTextStream()，采集一个端口，进行wordcount

第3章 DStream创建

  • 队列采集：queueStream()
  • 目录采集：textFileStream()
  • 自定义数据采集器：继承Receiver，参考socketTextStream
  • Kafka数据源

第4章 DStream转换

  • 无状态转化操作
    • transform()，对转换后的RDD进行操作，是周期性的
    • join()，流的join
  • 有状态转化操作
    • UpdateStateByKey()，从开始运行就一直保持状态，使用updateStateByKey 需要对检查点目录进行配置，会使用检查点来保存状态
    • window()，可以设置窗口的大小和滑动窗口的间隔来动态的获取当前Steaming 的允许状态，窗口时长和滑动间隔必须是采集时长的整数倍
    • reduceByKeyAndWindow()，一般用于重复数据的范围比较大的场合，可以优化效率

第5章 DStream输出

  • 如果StreamingContext 中没有设定输出操作，整个context 就都不会启动
  • 输出操作
    • print()
    • foreachRDD()，与transform类似，只是不需要返回值，transform乣返回值

第6章 优雅关闭

  • stop方法一般不放在main线程中，需要将stop方法放在一个新的线程中完成调用，一般需要周期性的判断时机（一般采用第三方程序或存储判断），Spark streaming停止后当前线程也需要停止
  • 从检查点恢复：StreamingContext.getActiveOrCreate(cp, f)，不是直接new StreamingContext，而是从一个检查点获取，如果没有获取到再执行函数f中的逻辑

Spark 内核

第1章 Spark内核概述

  • 核心组件：Driver，Executor
  • 通用运行流程
    • 任务提交后向资源管理器（比如Yarn的RM）申请运行ApplicationMaster，RM会在指定节点上分配Container运行ApplicationMaster，然后ApplicationMaster会根据提交的配置信息向RM申请运行任务的资源，RM分配相应的Container后，ApplicationMaster运行Executor，然后Executor向Driver进行反向注册，注册后Driver程序就开始执行main函数，执行到行动算子会触发作业，然后根据宽依赖划分阶段，每个阶段生成对应的TaskSet，然后将Task发送给Executor进行执行

第2章 Spark部署模式

  • Yarn Cluster
  • Yarn Client，运行的Driver程序的节点不一样，Cluster由资源管理器决定的，Client是运行在提交作业的节点进行的
  • Standalone Cluster，Master会找一个Worker运行驱动程序，然后向Master注册，Master分配其他Worker启动Executor
  • Standalone Client，在提交的节点运行驱动程序，向Master注册程序，Master分配其他Worker启动Executor，反向注册

第3章 Spark通信框架

  • Spark 基于Netty 新的RPC 框架，基于Actor 模型，每个通信的组件都有1个收件箱，多个发件箱
  • spark中的通信终端：Driver和Executor
  • RpcEndpoint：RPC 通信终端
  • RpcEnv：RPC 上下文环境
  • Dispatcher：消息调度（分发）器：发给自己放入Inbox，发给别人放入OutBox
  • Inbox：指令消息收件箱
  • RpcEndpointRef：RpcEndpointRef 是对远程RpcEndpoint 的一个引用，要发给某个终端需要有这个终端的引用
  • OutBox：指令消息发件箱
  • RpcAddress：表示远程的RpcEndpointRef 的地址，Host + Port
  • TransportClient：Netty 通信客户端，一个OutBox 对应一个TransportClient，TransportClient不断轮询OutBox，根据OutBox 消息的receiver 信息，请求对应的远程TransportServer
  • TransportServer：Netty 通信服务端，一个RpcEndpoint 对应一个TransportServer，接受远程消息后调用Dispatcher 分发消息至对应收发件箱；

 

第4章 Spark任务调度机制

  • Spark任务调度概述，总体来说分两类，一类是stage级调度（DAGScheduler），一类是task调度（TaskScheduler）
    • Job：一个行动算子会触发一个Job
    • Stage：是job的子集，以宽依赖为界
    • Task：是stage的子集，以并行度来衡量，分区数是多少，就有多少task
  • spark RDD通过转换算子，形成RDD血缘关系，即DAG，最后行动算子的调用触发job执行，执行过程会创建两个调度器
  • Driver初始化SparkContext过程中会初始化
    • DAGScheduler，将job切分成不同的stage，将每个stage打包成TaskSet
    • TaskScheduler，将DAGScheduler 给过来的TaskSet 按照指定的调度策略分发到Executor 执行,SchedulerBackend提供资源
    • SchedulerBackend ，通过ApplicationMaster申请资源，并不断从TaskScheduler中拿到合适的Task分发到Executor 执行
    • HeartbeatReceiver，负责接收Executor 的心跳信息，监控Executor的存活状况，并通知到TaskScheduler

Spark Stage级调度

  • 从行动算子开始回溯，遇到宽依赖则划分一个stage，直到没有依赖的RDD，使用深度优先遍历，前面的为ShuffleMapStage，后面的为ResultStage，前面的Stage执行完了才能提交后面的

Spark Task级调度

  • 调度策略：FIFO（默认），FAIR（三个属性）
  • 本地化调度：5种，优先级从高到低，每次先从最高的尝试运行，不行的话等待一段时间，还是不行的话就降级运行，可以通过调大容忍时间，在一定程度上提升性能

失败重试与黑名单机制

  • 任务执行失败之后，会记录失败次数，如果没超过最大失败次数则放回调度的任务池里，TaskSetManager会记录它失败的Executor ID和主机及对应的拉黑时间，在这段时间不在这个节点上调度这个任务了

第5章 Spark Shuffle解析

第6章 Spark 内存管理

 

Spark 优化

第1章 常规性能调优

常规性能调优

  • 常规性能调优
    • 增加executor个数
    • 增加每个executor的cpu个数
    • 增加每个executor的内存，1缓存更多的数据，减少磁盘IO，2为shuffle提供更多内存，减少写入磁盘数据，3内存较小会频繁GC，增加内存可以避免频繁GC，提升整体性能
  • RDD优化
    • 避免在相同的算子和计算逻辑下对RDD进行重复的计算
    • 对多次使用的RDD进行持久化（可以序列化的，对于可靠性要求高的数据可以使用副本）
    • RDD尽可能早的过滤操作，减少内存占用
  • 并行度调节
    • 在资源允许的情况下，应尽可能让并行度与资源匹配，官方推荐task数量应该是总cpu核心数的2-3倍（因为有的任务执行的快，执行完毕后可以立马执行下一个task）
  • 广播大的变量
    • 如果task算子中使用了外部的变量，每个task会有一个变量的副本，这就造成了内存的极大消耗，如果使用广播变量的话每个executor保存一个副本，可以很大程度上减少内存的使用
  • 序列化：使用Kryo序列化，java的序列化太重（慢，字节多），效率不高
  • 调整本地化等待时长

算子调优

  • 使用mapPartitions，map对分区中每一个元素操作，mapPartitions对真个分区操作，如果使用jdbc写入数据，那么每条数据都要建立一个连接，资源消耗大，如果使用mapPartitions，只需要建立一个连接
    • 缺点：如果数据量很大的话，使用mapPartitions容易OOM，如果资源允许可以考虑使用mapPartitions代替map
  • 使用foreachPartition优化数据库操作，与mapPartitions类似，foreachPartition将RDD的每个分区作为遍历对象
  • filter与coalesce的配合使用，过滤后数据量变小，再用原来的去执行浪费资源，有可能导致数据倾斜，可以进行合并分区或者扩大分区（宽依赖，需要设置为true，即开启shuffle，否则不起作用）
  • 使用repartition提高SparkSQL的并行度，默认是hive表的文件的切片个数，spark SQL的并行度没法手动更改，可以读取到数据后立马进行扩大分区数，提高并行度
  • 使用reduceByKey预聚合，groupByKey 不会进行map 端的聚合，减少磁盘IO，减少对磁盘空间的占用，reduce端的数据也变少

Shuffle 调优

  • 增加map端缓冲区的大小，避免频繁溢写到磁盘
  • 增加reduce端拉取数据缓冲区大小，减少拉取次数，减少网络传输
  • 增加reduce端拉取数据的重试次数，避免因为JVM的full GC或者网络原因导致数据拉取失败进而导致作业执行失败
  • 增加reduce端拉取数据等待间隔，拉取失败会等一段时间后重试，以增加shuffle 操作的稳定性
  • 增加SortShuffle 排序操作阈值，

JVM调优

  • 降低cache 操作的内存占比，1静态内存管理机制，需要调节，2统一内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage 和Execution
  • 增大Executor 堆外内存，有时去拉取Executor数据时，Executor可能已经由于内存溢出挂掉了
  • 增大连接等待时长，Executor优先从本地关联的BlockManager获取数据，获取不到会去其他节点上获取数据，反复拉取不到会导致DAGScheduler反复提交几次stage，TaskScheduler反复提交几次Task，大大延长作业运行时间

第2章 Spark数据倾斜

主要指shuffle 过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task 所处理的数据量不同的问题。

  • 表现：大部分task 都执行迅速，只有有限的几个task 执行的非常慢或者OOM
  • 定位问题：
    • 查看代码中的shuffle算子（行动算子），根据代码逻辑判断此处是否会发生数据倾斜
    • 查看log文件，定位是在哪一个stage发生的，具体的是哪一个算子
  • 解决方案一，避免shuffle过程，如果是按key分组的话，可以把相同的key所对应的value提前进行聚合，这样一个key就对应一条数据了，对一个key的所有value进行处理只需要使用map就可以了
    • key颗粒度小，增大数据倾斜的可能性，
    • key颗粒度大，降低数据倾斜的可能性，如果没有办法对每一个key进行聚合，可以考虑扩大key的颗粒度
  • 解决方案二，过滤导致倾斜的key，单独处理
  • 解决方案三：提高shuffle操作中的reduce并行度，并行度增加了每个task的数量就减小了，但是没有从本质上解决数据倾斜的问题，只是尽可能的缓解reduce端的数据压力，如果某个key的数据很多，并行度再大还是在一个task里面
  • 解决方案四：使用随机key 实现双重聚合，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，先在通过map算子在key上加一个随机数，将key打散，然后进行一次聚合，这样将原本一个task处理的数据分散到其他task上去做局部聚合，然后去掉随机数，再次进行聚合，仅仅适用于聚合类的shuffle操作，不能是join操作
  • 解决方案五：将reduce join 转换为map join，将一个小的RDD转换成广播变量，然后使用map算子，避免shuffle，如果两个RDD都比较大，由于广播变量每个Executor都有一份，有可能造成OOM
  • 解决方案六：sample采样对倾斜key单独进行join，然后最终的结果进行合并union，如果只有一个key导致数据倾斜，可以单独把这个key的数据拿出来进行join，因为在spark中，如果RDD只有一个key，那么会在shuffle过程中将此key对应的数据打散，由不同的reduce端进行task处理，如果数据量比较大，可以进行采样查看key，不适合导致数据倾斜的key较多的情况
  • 解决方案七：使用随机数扩容进行join，如果join操作时，有大量的key导致数据倾斜，那么拆分key也没什么意义，可以将一个RDD的key加1-N的数值，然后另一个RDD的key加1-N的随机值，这样join的时候就会被分到不同的task进行处理了，这样就不会有数据倾斜的问题了，但是比较耗资源，根据资源扩容10倍，100倍
  • 如果导致数据倾斜的key比较多，在方案六中加入方案七的思想，先采样，找出导致数据倾斜的key，然后对这些key进行随机数扩容，然后再和普通的key的join结果合并

第3章 Spark 故障排除

  • 故障排除一：控制reduce 端缓冲大小以避免OOM
    • reduce端缓冲区大小默认48M，可能会OOM，这时需要减小缓冲区大小，典型的以性能换执行的原理，要保证任务能够运行，再考虑性能的优化
  • 故障排除二：JVM GC 导致的shuffle 文件拉取失败
    • reduce端去拉取数据的时候失败，有时候是由于map端在进行GC，可以通过调整重试次数和拉取间隔时间来对shuffle的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
  • 故障排除三：解决各种序列化导致的报错
    • RDD的元素的自定义类型，必须是可序列化的
    • 算子里面使用的外部自定义变量必须是可序列化的
  • 故障排除四：解决算子函数返回NULL 导致的问题
    • 不希望有返回值可以返回特殊值，如-1
  • 故障排除五：解决YARN-CLIENT 模式导致的本地网卡流量激增问题
    • 由于Driver程序需要和Executor频繁的通信，如果使用yarn-client模式，会导致本地流量激增，如果
    • 注意，YARN-client 模式只会在测试环境中使用，而之所以使用YARN-client 模式，是由于可以看到详细全面的log 信息，通过查看log，可以锁定程序中存在的问题，避免在生产环境下发生故障
  • 故障排除六：解决YARN-CLUSTER 模式的JVM 栈内存溢出无法执行问题
    • 调用方法层级过多，or关键字太多，对于or的处理时递归，一条sql语句控制在100个以内通常就不会发生栈溢出
  • 故障排除八：持久化与checkpoint 的使用
    • 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

 

 

Yarn-client模式 

Yarn-Cluster模式

 

 

 

 

 

posted on 2020-11-20 16:19  Bingmous  阅读(194)  评论(0)  编辑  收藏  举报