Spark源码--Broadcast

原文链接：http://blog.csdn.net/w412692660/article/details/43639683

首先，推荐下大神（anzhsoft）的文章，http://blog.csdn.net/column/details/spark.html
仅作为大神未未提到的细枝末节，进行补充。
编写文章格式，亦是参考大神博文样式“照虎画猫”

Broadcast（广播）是相对较为常用方法功能，通常使用方式，包括共享配置文件，map数据集，树形数据结构等，为能够更好更快速为TASK任务使用相关变量。
期间，曾见过有童鞋用原始日志（log）进行广播，导致集群运行缓慢，诸位童鞋可以引此为戒，其与JAVA的ServletContext的作用近似，ServletContext存放过多数据也会内存溢出的，Broadcast虽然不会溢出（使用内存+硬盘方式），但是依然会影响运行。

基础使用：

val broadcastValue = sc.broadcast(存储值)  
broadcastValue .value

我们从三个方面叙述Broadcast，初始化、创建（写入）、使用

1. 初始化

Broadcast是典型的建造者模式方法，相对内部设计相对较为简单，同时初始化并非直接创建Broadcast对象，作用有两个方面：

　　1. 依据配置属性（spark.broadcast.factory）创建BroadcastFactory对象 - 反射创建。
　　2. 将sparkConf对象注入Broadcast中，同时定义压缩编码

初始化入口sparkContext启动时创建，
其调用顺序为：

SparkContext#构造方法
SparkEnv#create
BroadcastManager#initialize（）
TorrentBroadcastFactoryr#initialize（isDriver: Boolean, conf: SparkConf, securityMgr: SecurityManager）
TorrentBroadcast#initialize(_isDriver: Boolean, conf: SparkConf)

1. 构造方法
2. 创建过程中，初始化Env配置环境时创建BroadcastManager对象，相关代码为：

SparkContext：

 // Create the Spark execution environment (cache, map output tracker, etc)  
  // 创建spark的执行环境  
  private[spark] val env = SparkEnv.create(  
    conf, // spark配置文件  
    "<driver>",  
    conf.get("spark.driver.host"), // 主机名  
    conf.get("spark.driver.port").toInt, // 端口号  
    isDriver = true, // 默认启动SparkContext客户端，便是Driver  
    isLocal = isLocal,// 是否是本地运行，是通过master获取该值，如果是submit提交，请参考SparkSubmitArguments类，会将参数转换为master  
    listenerBus = listenerBus   
    /* spark监听总线（LiveListenerBus）,他是负责监听spark事件，包括job启动和介绍、BlockManage的添加等等，简单理解UI能看到的变化都是这块监听的， 
     * 如果有时间，可以将这块与大家分享一下，底层使用队列实现，典型观察者模式实现，未使用akka实现 */  
    )  
  SparkEnv.set(env) // 注册SparkEnv对象</span>

SparkEnv：

val blockManager = new BlockManager(executorId, actorSystem, blockManagerMaster,  
      serializer, conf, securityManager, mapOutputTracker, shuffleManager)    
val connectionManager = blockManager.connectionManager    
val broadcastManager = new BroadcastManager(isDriver, conf, securityManager)    
val cacheManager = new CacheManager(blockManager)

3.BroadcastManager构造函数调用initialize方法构建

// Called by SparkContext or Executor before using Broadcast  
  // 一个context仅初始化一次，默认是Torrent  
  private def initialize() {  
    // TODO 初始化BroadcastFactory  
    // 1.确定仅有第一次进入时，创建BroadcastFactory对象  
    // 2.初始化BroadcastFactory，并与BroadcastManager建立hook        
    synchronized {  
      // 1.0 如果第一次进入，初始化BroadcastFactory  
      if (!initialized) {  
        // 2.0 反射创建BroadcastFactory  
        val broadcastFactoryClass =  
          conf.get("spark.broadcast.factory", "org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory")  
        broadcastFactory =  
          Class.forName(broadcastFactoryClass).newInstance.asInstanceOf[BroadcastFactory]  
  
        // 2.1 初始化BroadcastFactory，并与BroadcastManager建立hook  
        broadcastFactory.initialize(isDriver, conf, securityManager)  
        // 2.2 表示第一次进入完毕  
        initialized = true  
      }  
    }  
  }

4. TorrentBroadcastFactory调用initialize方法

override def initialize(isDriver: Boolean, conf: SparkConf, securityMgr: SecurityManager) {  
    TorrentBroadcast.initialize(isDriver, conf)  
}

5.最终将sparkConf对象注入Broadcast中，同时定义压缩方式

/** 初始化TorrentBroadcast属性 */  
  def initialize(_isDriver: Boolean, conf: SparkConf) {  
    TorrentBroadcast.conf = conf // TODO: we might have to fix it in tests  
    synchronized {  
      if (!initialized) {  
        compress = conf.getBoolean("spark.broadcast.compress", true)  
        compressionCodec = CompressionCodec.createCodec(conf)  
        initialized = true  
      }  
    }  
  }

以上是sparkContext创建时完成broadcast，即便我们没有使用broadcast相关功能依然会进行创建，同时也表示broadcast类型，broadcast压缩方式是开始便定义，无法实现app中不同job使用不同的broadcast，TorrentBroadcast和HttpBroadcast无法并存。

spark默认使用TorrentBroadcast（并发），效率相对要比http要好，同时避免单机热点的产生，比较适合分布式系统的思想。
思想类似于迅雷BT下载，已使用的executor越多，及速度越快。

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2. 创建（写入）：

driver首先要将值序列化到byteArray中，然后在按block大小进行分割（默认是4M），将信息存放在driver的blockmanage中，并通知blockmanage-master，完成注册，并可以让所有executor,存储方式内存+硬盘

使用write顺序：

1.   SparkContext#broadcast  外层方法，使用sc.broadcast 进行广播
2.   BroadcastManager#newBroadcast(value_ : T, isLocal: Boolean)
3.   TorrentBroadcastFactory#newBroadcast(value_ : T, isLocal: Boolean, id:Long)
4.   TorrentBroadcast#构造函数
5.   TorrentBroadcast#writeBlocks
6.   BlockManage#putBytes(
blockId: BlockId,
bytes: ByteBuffer,
level: StorageLevel,
tellMaster: Boolean = true,
effectiveStorageLevel:Option[StorageLevel] = None)   最终存储

使用广播较为简单，如果sparkContext为长期有效执行多个job,则考虑注销广播，同时尽量广播要小（不然你会死的很惨^_^, 可以试试，嘿嘿）

代码如下：

val broadcastValue = sc.broadcast(存储值) // 注册  
broadcastValue.unpersist() // 注销方法一  
SparkEnv.get.broadcastManager.unbroadcast(id, false, false) // 注销方法二

创建时，使用SparkContext的broadcast方法，并将值一值传递至TorrentBroadcast，并构建TorrentBroadcast对象，同时完成将值交给BlockManage进行注册，并序列化在本地存储。（SparkEnv.get.blockManager.putBytes方法）

private[spark] class TorrentBroadcast[T: ClassTag](  
    obj : T,  
    @transient private val isLocal: Boolean,  
    id: Long)  
  extends Broadcast[T](id) with Logging with Serializable {    
  
 /** 1.driver是直接读取本地的值 
  *  2.其他executor是依靠blockManager读取（readObject） */  
  @transient private var _value: T = obj  
  
  /* 固定格式： 
  * broadcastId = broadcast_广播ID 
  * blockID = broadcast_广播ID_piece[1,2,3,4] */  
  private val broadcastId = BroadcastBlockId(id)  
  
  /** 1.广播值交给blockManager管理 
   *  2.广播转换为ByteArray，返回数据块的长度 */  
  private val numBlocks: Int = writeBlocks()  
  
  override protected def getValue() = _value

writeBlocks是主要执行方法，主要功能便是按照定义的广播块大小切分数据（默认是4M，spark.broadcast.blockSize），其后将块注册blockManage，并写入本地磁盘中。

writeBlocks(){
1.blockifyObject 数据切分方法
2.BlockManage.putBytes 数据存储方法
}

blockifyObject其实算是较为通用的方法，写法也蛮实用，可以作为项目工具类使用，此处也将注释后贴给大家分享：

/** 切分数据，方法较为实用，可作为工具类，已收藏 
   *  @param obj 切分数据对象 */  
  def blockifyObject[T: ClassTag](obj: T): Array[ByteBuffer] = {  
    // TODO: Create a special ByteArrayOutputStream that splits the output directly into chunks  
    // so we don't need to do the extra memory copy.  
    // TODO 数据切块，按照默认的4M切分数据块，返回4MByteBuffer(数据体检变小)  
    //      数据 -> 压缩 -> 序列化 -> 分割  
    // 1. 声明输出流（定义压缩方式和序列化）  
    // 2. 压缩后数据按4M进行分割  
    // 3. 返回ByteBuffer字符  
      
    // 1.0 定义输出流  
    val bos = new ByteArrayOutputStream()  
    // 1.1 包装压缩方式  
    val out: OutputStream = if (compress) compressionCodec.compressedOutputStream(bos) else bos  
    // 1.2 创建序列化对象  
    val ser = SparkEnv.get.serializer.newInstance()  
    // 1.3 包装序列化输出流（默认java序列化，不过一般推荐KryoSerializer，建议修改spark-defaults.conf）  
    val serOut = ser.serializeStream(out)  
    // 1.4 将value写至ByteArray中  
    serOut.writeObject[T](obj).close()  
    val byteArray = bos.toByteArray  
    // 2.0 将ByteArray转换为输入流  
    val bais = new ByteArrayInputStream(byteArray)  
    // 2.1 获取分割块数，ceil有余数+1  
    val numBlocks = math.ceil(byteArray.length.toDouble / BLOCK_SIZE).toInt  
    // 2.2 定义数据块集合  
    val blocks = new Array[ByteBuffer](numBlocks)  
    // 2.3 定义块ID  
    var blockId = 0  
    // 2.4 循环按4M分割数据块,步长为4M  
    for (i <- 0 until (byteArray.length, BLOCK_SIZE)) {  
      // 2.4.1 定义装载4M的byte的容器  
      val thisBlockSize = math.min(BLOCK_SIZE, byteArray.length - i)  
      val tempByteArray = new Array[Byte](thisBlockSize)  
      // 2.4.2 装载数据  
      bais.read(tempByteArray, 0, thisBlockSize)  
      blocks(blockId) = ByteBuffer.wrap(tempByteArray)  
      // 2.4.3 index加一  
      blockId += 1  
    }  
    // 3.0 切分结束，关闭流  
    bais.close()  
    // 3.1 返回流  
    blocks  
  }

======================================

3. 读取：

broadcase写入是优先写入依据存储策略写入本地（BlockManage#putBytes方法），既然序列化数据是本地存储，由此而来的问题是读取问题，BlockManage存储数据并不似hdfs会依据备份策略存储多份数据放置不同节点（但是多提一句，spark的taskScheblue是拥有类似机架感知策略分配任务），如没有备份数据，那么必然产生一下数个问题：

1.节点故障，无法访问节点数据
2.数据热点，所有任务皆使用该数据
3.网络传输，所有节点频繁访问单节点

那么解决该问题，spark并没有使用HDFS的思想，而选择是P2P点对点方式（BT下载）解决问题，是只要使用过broadcase数据，则在本接节点存储数据，由此变成新的数据源，随和数据源不断增加速度也会越来越快，刚开始传输则相对会慢一些，同时，以上不建议使用大文件broadcase，亦是如此，如果使用较为频繁的数据，他相当于每个节点都要存储一份，形成网状传输方式交换数据，因此建议存储配置文件或某种数据结构为上佳选择。

调用顺序：

TorrentBroadcast#readObject()
TorrentBroadcast#readBlocks()
BlockManage#getLocalBytes(blockId:BlockId) / getRemoteBytes(blockId: BlockId)
BlockManage#putBytes()

readObject是broadcase读取的主方法，管理整个读取策略

/** Used by the JVM when deserializing this object. */  
  private def readObject(in: ObjectInputStream) {  
    // TODO 读取广播变量，有便读取本地，没有则远程并存储在本地  
      
    // 1.0 可读取对象中静态变量  
    in.defaultReadObject()  
    // 2.0 读取广播变量（单个executor独享）  
    TorrentBroadcast.synchronized {  
      // 2.1 读取本地广播数据  
      SparkEnv.get.blockManager.getLocal(broadcastId).map(_.data.next()) match {  
        // 2.2 获取本地数据成功  
        case Some(x) =>  
          _value = x.asInstanceOf[T]  
        // 2.3 获取本地数据失败  
        case None =>  
          // 2.4 获取Blocks，同时将块存储到本地  
          logInfo("启动读取 broadcast variable " + id)  
          val start = System.nanoTime()  
          val blocks = readBlocks()  
          val time = (System.nanoTime() - start) / 1e9  
          logInfo("Reading broadcast variable " + id + " took " + time + " s")  
  
          // 2.5 将数据块反序列化，并解压缩  
          _value = TorrentBroadcast.unBlockifyObject[T](blocks)  
          // Store the merged copy in BlockManager so other tasks on this executor don't  
          // need to re-fetch it.  
          SparkEnv.get.blockManager.putSingle(  
            broadcastId, _value, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK, tellMaster = false)  
      }  
    }  
  }

readBlocks则是实现P2P思想的具体实现者

/** Fetch torrent blocks from the driver and/or other executors. */  
  private def readBlocks(): Array[ByteBuffer] = {  
    // Fetch chunks of data. Note that all these chunks are stored in the BlockManager and reported  
    // to the driver, so other executors can pull these chunks from this executor as well.  
      
    // 1.0 定义数据块集合  
    val blocks = new Array[ByteBuffer](numBlocks)  
    // 1.1 引用blockManager  
    val bm = SparkEnv.get.blockManager  
      
    // 2.0 循环遍历所有块，避免访问热点，随机顺序读  
    for (pid <- Random.shuffle(Seq.range(0, numBlocks))) {  
      // 2.1 组装块ID  
      val pieceId = BroadcastBlockId(id, "piece" + pid)  
  
      // First try getLocalBytes because  there is a chance that previous attempts to fetch the  
      // broadcast blocks have already fetched some of the blocks. In that case, some blocks  
      // would be available locally (on this executor).  
      // 2.2 他会先查本地，继而查询远程，但是前面已经查找的是广播，现在查找的是认数据块（区别）  
      var blockOpt = bm.getLocalBytes(pieceId)  
      // 2.3 如果本地为查询到结果，则通过blockManager远程获取，并将数据存储到本地  
      if (!blockOpt.isDefined) {  
        blockOpt = bm.getRemoteBytes(pieceId)  
        blockOpt match {  
          case Some(block) =>  
            // If we found the block from remote executors/driver's BlockManager, put the block  
            // in this executor's BlockManager.  
            SparkEnv.get.blockManager.putBytes(  
              pieceId,  
              block,  
              StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER,  
              tellMaster = true)  
  
          case None =>  
            throw new SparkException("Failed to get " + pieceId + " of " + broadcastId)  
        }  
      }  
      // If we get here, the option is defined.  
      // 3.0 赋值数据块集合  
      blocks(pid) = blockOpt.get  
    }  
    // 3.1 返回数据块  
    blocks  
  }

流了个火

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