Spark 以及 spark streaming 核心原理及实践 - (1)

导语

spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统，因效率高，易用以及通用性越来越得到大家的青睐，我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后，对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会，在此分享给大家。

本文依次从:

spark生态，原理，基本概念，

spark streaming原理及实践，

还有spark调优

以及环境搭建

等方面进行介绍，希望对大家有所帮助。

 

Spark 生态及运行原理

 

Spark 特点

1. 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。

2. 适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习

3. 易用性 => 编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多种语言，数据源丰富，可部署在多种集群中

4. 容错性高。Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即充许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错，而CheckPoint有两种方式：CheckPoint Data，和Logging The Updates，用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

Spark的适用场景

目前大数据处理场景有以下几个类型：

1. 复杂的批量处理（Batch Data Processing），偏重点在于处理海量数据的能力，至于处理速度可忍受，通常的时间可能是在数十分钟到数小时；

2. 基于历史数据的交互式查询（Interactive Query），通常的时间在数十秒到数十分钟之间

3. 基于实时数据流的数据处理（Streaming Data Processing），通常在数百毫秒到数秒之间

Spark成功案例

目前大数据在互联网公司主要应用在广告、报表、推荐系统等业务上。

> 在广告业务方面需要大数据做应用分析、效果分析、定向优化等，

> 在推荐系统方面则需要大数据优化相关排名、个性化推荐以及热点点击分析等。

这些应用场景的普遍特点是计算量大、效率要求高。

腾讯 / yahoo / 淘宝 / 优酷土豆

 

spark运行架构

spark基础运行架构如下所示：

 spark结合yarn集群背后的运行流程如下所示：

 

spark 运行流程：

Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。

• Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行；

• Worker相当于计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报；

• Executor负责任务的执行；

• Client作为用户的客户端负责提交应用；

• Driver负责控制一个应用的执行。

Spark集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程，对整个集群进行控制。在一个Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是两个重要角色。Driver 程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即Task任务的分发，而多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务。在执行阶段，Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器，同时Executor对相应数据分区的任务进行处理。

1. Excecutor /Task 每个程序自有，不同程序互相隔离，task多线程并行

2. 集群对Spark透明，Spark只要能获取相关节点和进程

3. Driver 与Executor保持通信，协作处理

三种集群模式：

1.Standalone 独立集群

2.Mesos, apache mesos

3.Yarn, hadoop yarn

基本概念：

• Application =>Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor

• SparkContext => Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor

• Driver Program => 运行Application的main()函数并且创建SparkContext

• Executor => 是为Application运行在Worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个Application都会申请各自的Executor来处理任务

• Cluster Manager =>在集群上获取资源的外部服务 (例如：Standalone、Mesos、Yarn)

• Worker Node => 集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程

• Task => 运行在Executor上的工作单元

• Job => SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应

• Stage => 每个Job会被拆分很多组task，每组任务被称为Stage，也称TaskSet

• RDD => 是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类

• DAGScheduler => 根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler

• TaskScheduler => 将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果

• Transformations => 是Spark API的一种类型，Transformation返回值还是一个RDD，所有的Transformation采用的都是懒策略，如果只是将Transformation提交是不会执行计算的

• Action => 是Spark API的一种类型，Action返回值不是一个RDD，而是一个scala集合；计算只有在Action被提交的时候计算才被触发。

Spark核心概念之RDD

Spark核心概念之Transformations / Actions

Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的。 Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。

Action是返回值返回给driver或者存储到文件，是RDD到result的变换，Transformation是RDD到RDD的变换。

只有action执行时，rdd才会被计算生成，这是rdd懒惰执行的根本所在。

 

Spark核心概念之Jobs / Stage

Job => 包含多个task的并行计算，一个action触发一个job

stage => 一个job会被拆为多组task，每组任务称为一个stage，以shuffle进行划分

Spark核心概念之Shuffle

以reduceByKey为例解释shuffle过程。

在没有task的文件分片合并下的shuffle过程如下：（spark.shuffle.consolidateFiles=false）

fetch 来的数据存放到哪里？

刚 fetch 来的 FileSegment 存放在 softBuffer 缓冲区，经过处理后的数据放在内存 + 磁盘上。这里我们主要讨论处理后的数据，可以灵活设置这些数据是“只用内存”还是“内存＋磁盘”。如果spark.shuffle.spill = false就只用内存。由于不要求数据有序，shuffle write 的任务很简单：将数据 partition 好，并持久化。之所以要持久化，一方面是要减少内存存储空间压力，另一方面也是为了 fault-tolerance。

shuffle之所以需要把中间结果放到磁盘文件中，是因为虽然上一批task结束了，下一批task还需要使用内存。如果全部放在内存中，内存会不够。另外一方面为了容错，防止任务挂掉。

存在问题如下：

1. 产生的 FileSegment 过多。每个 ShuffleMapTask 产生 R（reducer 个数）个 FileSegment，M 个 ShuffleMapTask 就会产生 M * R 个文件。一般 Spark job 的 M 和 R 都很大，因此磁盘上会存在大量的数据文件。

2. 缓冲区占用内存空间大。每个 ShuffleMapTask 需要开 R 个 bucket，M 个 ShuffleMapTask 就会产生 MR 个 bucket。虽然一个 ShuffleMapTask 结束后，对应的缓冲区可以被回收，但一个 worker node 上同时存在的 bucket 个数可以达到 cores R 个（一般 worker 同时可以运行 cores 个 ShuffleMapTask），占用的内存空间也就达到了cores× R × 32 KB。对于 8 核 1000 个 reducer 来说，占用内存就是 256MB。

为了解决上述问题，我们可以使用文件合并的功能。

在进行task的文件分片合并下的shuffle过程如下：（spark.shuffle.consolidateFiles=true）

可以明显看出，在一个 core 上连续执行的 ShuffleMapTasks 可以共用一个输出文件 ShuffleFile。先执行完的 ShuffleMapTask 形成 ShuffleBlock i，后执行的 ShuffleMapTask 可以将输出数据直接追加到 ShuffleBlock i 后面，形成 ShuffleBlock i'，每个 ShuffleBlock 被称为 FileSegment。下一个 stage 的 reducer 只需要 fetch 整个 ShuffleFile 就行了。这样，每个 worker 持有的文件数降为 cores× R。FileConsolidation 功能可以通过spark.shuffle.consolidateFiles=true来开启。

Spark核心概念之Cache

val rdd1 = ... // 读取hdfs数据，加载成RDD
rdd1.cache

val rdd2 = rdd1.map(...)
val rdd3 = rdd1.filter(...)

rdd2.take(10).foreach(println)
rdd3.take(10).foreach(println)

rdd1.unpersist

cache和unpersisit两个操作比较特殊，他们既不是action也不是transformation。cache会将标记需要缓存的rdd，真正缓存是在第一次被相关action调用后才缓存；unpersisit是抹掉该标记，并且立刻释放内存。只有action执行时，rdd1才会开始创建并进行后续的rdd变换计算。

cache其实也是调用的persist持久化函数，只是选择的持久化级别为MEMORY_ONLY。

persist支持的RDD持久化级别如下：

需要注意的问题：

Cache或shuffle场景序列化时， spark序列化不支持protobuf message，需要java 可以serializable的对象。一旦在序列化用到不支持java serializable的对象就会出现上述错误。

Spark只要写磁盘，就会用到序列化。除了shuffle阶段和persist会序列化，其他时候RDD处理都在内存中，不会用到序列化。

 

 

 

 

 

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