大数据计算平台Spark内核全面解读

1、Spark介绍

Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台，在2010年开源，目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角，越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月，Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数，把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。

 

Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL、Spark Streaming、机器学习库MLlib和图计算库GraphX。图1所示为Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）中的位置。可见Spark专注于数据的计算，而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。

 图1 Spark在BDAS中的位置

 

Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台，它可以解决大数据计算中的批处理，交互查询及流式计算等核心问题。Spark可以从多数据源的 读取数据，并且拥有不断发展的机器学习库和图计算库供开发者使用。数据和计算在Spark内核及Spark的子模块中是打通的，这就意味着Spark内核 和子模块之间成为一个整体。Spark的各个子模块以Spark内核为基础，进一步支持更多的计算场景，例如使用Spark SQL读入的数据可以作为机器学习库MLlib的输入。表1列举了一些在Spark平台上的计算场景。

 表1 Spark的应用场景举例

 

在本文写作是，Spark的最新版本为1.2.0，文中的示例代码也来自于这个版本。

 

2、Spark内核介绍

相信大数据工程师都非常了解Hadoop MapReduce一个最大的问题是在很多应用场景中速度非常慢，只适合离线的计算任务。这是由于MapReduce需要将任务划分成map和 reduce两个阶段，map阶段产生的中间结果要写回磁盘，而在这两个阶段之间需要进行shuffle操作。Shuffle操作需要从网络中的各个节点 进行数据拷贝，使其往往成为最为耗时的步骤，这也是Hadoop MapReduce慢的根本原因之一，大量的时间耗费在网络磁盘IO中而不是用于计算。在一些特定的计算场景中，例如像逻辑回归这样的迭代式的计 算，MapReduce的弊端会显得更加明显。

 

那Spark是如果设计分布式计算的呢？首先我们需要理解Spark中最重要的概念--弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），也就是RDD。

 

2.1 弹性分布数据集RDD

RDD是Spark中对数据和计算的抽象，是Spark中最核心的概念，它表示已被分片（partition），不可变的并能够被并行操作的数据集 合。对RDD的操作分为两种transformation和action。Transformation操作是通过转换从一个或多个RDD生成新的 RDD。Action操作是从RDD生成最后的计算结果。在Spark最新的版本中，提供丰富的transformation和action操作，比起 MapReduce计算模型中仅有的两种操作，会大大简化程序开发的难度。

 

RDD的生成方式只有两种，一是从数据源读入，另一种就是从其它RDD通过transformation操作转换。一个典型的Spark程序就是通 过Spark上下文环境（SparkContext）生成一个或多个RDD，在这些RDD上通过一系列的transformation操作生成最终的 RDD，最后通过调用最终RDD的action方法输出结果。

 

每个RDD都可以用下面5个特性来表示，其中后两个为可选的：

分片列表（数据块列表）计算每个分片的函数对父RDD的依赖列表对key-value类型的RDD的分片器（Partitioner）（可选）每个数据分片的预定义地址列表（如HDFS上的数据块的地址）（可选）

 

虽然Spark是基于内存的计算，但RDD不光可以存储在内存中，根据useDisk、useMemory、useOffHeap, deserialized、replication五个参数的组合Spark提供了12种存储级别，在后面介绍RDD的容错机制时，我们会进一步理解。值 得注意的是当StorageLevel设置成OFF_HEAP时，RDD实际被保存到Tachyon中。Tachyon是一个基于内存的分布式文件系统，目前正在快速发展，本文不做详细介绍，可以通过其官方网站进一步了解。

classStorageLevelprivate(　　
privatevar _useDisk:Boolean,　　
privatevar _useMemory:Boolean,　　
privatevar _useOffHeap:Boolean,　　
privatevar _deserialized:Boolean　　
privatevar _replication:Int=1)　　
extendsExternalizable{//… }　　
val NONE =newStorageLevel(false,false,false,false)　　
val DISK_ONLY =newStorageLevel(true,false,false,false)　　
val DISK_ONLY_2 =newStorageLevel(true,false,false,false,2)　　
val MEMORY_ONLY =newStorageLevel(false,true,false,true)　　
val MEMORY_ONLY_2 =newStorageLevel(false,true,false,true,2)　　
val MEMORY_ONLY_SER =newStorageLevel(false,true,false,false)　　
val MEMORY_ONLY_SER_2 =newStorageLevel(false,true,false,false,2)　　
val MEMORY_AND_DISK =newStorageLevel(true,true,false,true)　　
val MEMORY_AND_DISK_2 =newStorageLevel(true,true,false,true,2)　　
val MEMORY_AND_DISK_SER =newStorageLevel(true,true,false,false)　　
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 =newStorageLevel(true,true,false,false,2)　　
val OFF_HEAP =newStorageLevel(false,false,true,false)

 

2.2 DAG、Stage与任务的生成

Spark的计算发生在RDD的action操作，而对action之前的所有transformation，Spark只是记录下RDD生成的轨迹，而不会触发真正的计算。

 

Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。举个例子，在图2中，从输入中逻辑上生成A和C两个 RDD，经过一系列transformation操作，逻辑上生成了F，注意，我们说的是逻辑上，因为这时候计算没有发生，Spark内核做的事情只是记 录了RDD的生成和依赖关系。当F要进行输出时，也就是F进行了action操作，Spark会根据RDD的依赖生成DAG，并从起点开始真正的计算。

 

 图2 逻辑上的计算过程：DAG

 

有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算节点进行真正的 计算。Spark计算的中间结果默认是保存在内存中的，Spark在划分Stage的时候会充分考虑在分布式计算中可流水线计算（pipeline）的部 分来提高计算的效率，而在这个过程中，主要的根据就是RDD的依赖类型。根据不同的transformation操作，RDD的依赖可以分为窄依赖 （Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency，在代码中为ShuffleDependency）两种类型。窄依赖指的是生成的RDD中每个partition只依赖于父 RDD(s) 固定的partition。宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition。窄依赖典型的操作有map, filter, union等，宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等。可以看到，宽依赖往往意味着shuffle操作，这也是Spark划分stage的主要边界。对于窄依赖，Spark会将其尽量划 分在同一个stage中，因为它们可以进行流水线计算。

 图3 RDD的宽依赖和窄依赖

 

我们再通过图4详细解释一下Spark中的Stage划分。我们从HDFS中读入数据生成3个不同的RDD，通过一系列 transformation操作后再将计算结果保存回HDFS。可以看到这幅DAG中只有join操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前 后划分成不同的Stage. 同时我们可以注意到，在图中Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作，通过map操作生成的 partition可以不用等待整个RDD计算结束，而是继续进行union操作，这样大大提高了计算的效率。

 图4 Spark中的Stage划分

 

Spark在运行时会把Stage包装成任务提交，有父Stage的Spark会先提交父Stage。弄清楚了Spark划分计算的原理，我们再结 合源码看一看这其中的过程。下面的代码是DAGScheduler中的得到一个RDD父Stage的函数，可以看到宽依赖为划分Stage的边界。

 

* Get or create the list of parent stages for a given RDD. The stages will be assigned the　
 * provided jobId if they haven't already been created with a lower jobId.　 */　
privatedef getParentStages(
rdd: RDD[_], jobId:Int):List[Stage]={　　
val parents =newHashSet[Stage]　　
val visited =newHashSet[RDD[_]]　　// We are manually maintaining a stack here to prevent StackOverflowError　　// caused by recursively visiting　　val waitingForVisit =newStack[RDD[_]]　　
def visit(r: RDD[_]){　　　
if(!visited(r)){　　　　
visited += r　　　　// Kind of ugly: need to register RDDs with the cache here since　　　　// we can't do it in its constructor because # of partitions is unknown　　　　
for(dep <- r.dependencies){　　　　　
dep match {　　　　　　
case shufDep:ShuffleDependency[_, _, _]=>　　　　　　　parents += getShuffleMapStage(shufDep, jobId)　　　　　　case _ =>　　　　　　　waitingForVisit.push(dep.rdd)　　　　　
}　　　　
}　　　
}　　
}　　
waitingForVisit.push(rdd)　　
while(!waitingForVisit.isEmpty){　　　
visit(waitingForVisit.pop())　　
}　　
parents.toList　
}

 上面提到Spark的计算是从RDD调用action操作时候触发的，我们来看一个action的代码

 

RDD的collect方法是一个action操作，作用是将RDD中的数据返回到一个数组中。可以看到，在此action中，会触发Spark上下文环境SparkContext中的runJob方法，这是一系列计算的起点。

 

abstractclass RDD[T:ClassTag](　　
@transientprivatevar sc:SparkContext,　　
@transientprivatevar deps:Seq[Dependency[_]]　)
extendsSerializablewithLogging{　
//…./**　 * Return an array that contains all of the elements in this RDD.　 */　
def collect():Array[T]={　　
val results = sc.runJob(this,(iter:Iterator[T])=> iter.toArray)　　
Array.concat(results: _*)　}
}

 SparkContext拥有DAGScheduler的实例，在runJob方法中会进一步调用DAGScheduler的runJob方法。在 此时，DAGScheduler会生成DAG和Stage，将Stage提交给TaskScheduler。TaskSchduler将Stage包装成 TaskSet，发送到Worker节点进行真正的计算，同时还要监测任务状态，重试失败和长时间无返回的任务。整个过程如图5所示。

 图5 Spark中任务的生成

 

2.3 RDD的缓存与容错

上文提到，Spark的计算是从action开始触发的，如果在action操作之前逻辑上很多transformation操作，一旦中间发生计 算失败，Spark会重新提交任务，这在很多场景中代价过大。还有一些场景，如有些迭代算法，计算的中间结果会被重复使用，重复计算同样增加计算时间和造 成资源浪费。因此，在提高计算效率和更好支持容错，Spark提供了基于RDDcache机制和checkpoint机制。

 

我们可以通过RDD的toDebugString来查看其递归的依赖信息，图6展示了在spark shell中通过调用这个函数来查看wordCount RDD的依赖关系，也就是它的Lineage.

 图6 RDD wordCount的lineage

如果发现Lineage过长或者里面有被多次重复使用的RDD，我们就可以考虑使用cache机制或checkpoint机制了。

 

我们可以通过在程序中直接调用RDD的cache方法将其保存在内存中，这样这个RDD就可以被多个任务共享，避免重复计算。另外，RDD还提供了 更为灵活的persist方法，可以指定存储级别。从源码中可以看到RDD.cache就是简单的调用了 

RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)。

/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */　
def persist():this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)　
def cache():this.type = persist()

 同样，我们可以调用RDD的checkpoint方法将其保存到磁盘。我们需要在SparkContext中设置checkpoint的目录，否则 调用会抛出异常。值得注意的是，在调用checkpoint之前建议先调用cache方法将RDD放入内存，否则将RDD保存到文件的时候需要重新计 算。

 

/**　 * Mark this RDD for checkpointing. It will be saved to a file inside the checkpoint　 * directory set with SparkContext.setCheckpointDir() and all references to its parent　 * RDDs will be removed. This function must be called before any job has been　 * executed on this RDD. It is strongly recommended that this RDD is persisted in　 * memory, otherwise saving it on a file will require recomputation.　 */　
def checkpoint(){　　
    if(context.checkpointDir.isEmpty){　　　
           thrownewSparkException("Checkpoint directory has not been set in the SparkContext")　　
}elseif(checkpointData.isEmpty){　　　
checkpointData =Some(newRDDCheckpointData(this))　　　
checkpointData.get.markForCheckpoint()　　
}　
}

 Cache机制和checkpoint机制的差别在于cache将RDD保存到内存，并保留Lineage，如果缓存失效RDD还可以通过Lineage重建。而checkpoint将RDD落地到磁盘并切断Lineage，由文件系统保证其重建。

 

2.4 Spark任务的部署

Spark的集群部署分为Standalone、Mesos和Yarn三种模式，我们以Standalone模式为例，简单介绍Spark程序的部 署。如图7示，集群中的Spark程序运行时分为3种角色，driver, master和worker（slave）。在集群启动前，首先要配置master和worker节点。启动集群后，worker节点会向master节 点注册自己，master节点会维护worker节点的心跳。Spark程序都需要先创建Spark上下文环境，也就是SparkContext。创建 SparkContext的进程就成为了driver角色，上一节提到的DAGScheduler和TaskScheduler都在driver中运行。 Spark程序在提交时要指定master的地址，这样可以在程序启动时向master申请worker的计算资源。Driver，master和 worker之间的通信由Akka支持。Akka 也使用 Scala 编写，用于构建可容错的、高可伸缩性的Actor 模型应用。关于Akka，可以访问其官方网站进行进一步了解，本文不做详细介绍。

 

 图7 Spark任务部署

 

3、更深一步了解Spark内核

了解了Spark内核的基本概念和实现后，更深一步理解其工作原理的最好方法就是阅读源码。最新的Spark源码可以从Spark官方网站下载。 源码推荐使用IntelliJ IDEA阅读，会自动安装Scala插件。读者可以从core工程，也就是Spark内核工程开始阅读，更可以设置断点尝试跟踪一个任务的执行。另外，读 者还可以通过分析Spark的日志来进一步理解Spark的运行机制，Spark使用log4j记录日志，可以在启动集群前修改log4j的配置文件来配 置日志输出和格式。