大数据-spark

时间  2019-11-25
标签 数据 spark 栏目 Spark 繁體版
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Spark是用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎。

相较MR快的缘由：其任务中间结果存在内存中，在迭代运算中尤其明显，DAG的设置。java

架构说明：node

  • Dirver：负责节点通信，task分发，结果回收linux

  • Worker：资源管理的从节点shell

  • Master：资源调度的主节点apache

RDD 弹性分布式数据集

五大特性

  • RDD由一系列partition组成编程

  • 函数做用在partition上vim

  • RDD之间存在相互依赖数组

  • 分区器做用在KV格式的RDD上浏览器

  • RDD提供了一系列最佳的计算位置，数据本地化，计算向数据移动缓存

RDD自己实际不存储数据，为了便于理解暂时认为是存数据的

属性说明

  • RDD的弹性来源于：partition的大小和数量可变

  • RDD的容错来源于：RDD之间的依赖关系

  • RDD的分布式来源于：partation分布在不一样的节点

  • KV格式的数据，RDD中的数据以二元组对象的形式存储

RDD建立

scala：经过SparkConf对象设置参数，SparkContext接收SparkConf对象，生成上下文context，context的textFile方法载入数据源，返回第一个RDD，基于算子对RDD进行处理

val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("wc")
val sc = new SparkContext(conf)
//sc可以设置checkpiont目录，日志打印级别等
sc.setlogLevel("WARN");
sc.checkpoint("hdfs://node1:9000/spark/checkpoint");
val RDD: RDD[String] = sc.textFile("data")

java：SparkConf类设置参数，JavaSparkContext接收SparkConf对象，生成上下文context，context的textFile方法载入数据源，返回第一个RDD，基于算子对RDD进行处理

SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setMaster("location").setAppName("wc");
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
//可以将jsc对象转为sc对象，执行sc的方法
SparkContext sc = jsc.sc();
JavaRDD<String> data = jsc.textFile("data");

建立RDD的主要方法

  • textFile 

    JavaRDD<String> data = jsc.textFile("data");

  • parallelize 将容器转为RDD,可以执行分区数

    JavaRDD<Integer> rdd1 = jsc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3),3);

  • parallelizePair

    JavaPairRDD<String, Integer> rdd1 = 
        jsc.parallelizePairs(Arrays.asList(
                new Tuple2<>("a", 1),
                new Tuple2<>("a", 2)
       ));

部署

Standalone模式

  • 安装

    • tar -zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.6.tgz

    • mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.6.tgz spark-2.3.1 更名

  • 配置

    • cd /opt/sxt/spark-2.3.1/conf 进入目录

    • mv slaves.template slaves 修改slaves文件

      • vim slaves

        • node1 node2 node3

    • mv spark-env.sh.template spark-env.sh

      • vim spark-env.sh

        • JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_11 配置java_home路径

        • SPARK_MASTER_HOST=node1 master的ip

        • SPARK_MASTER_PORT=7077 提交任务的端口，默认是7077

        • SPARK_WORKER_CORES=1 每一个worker从节点可以支配的核数

        • SPARK_WORKER_MEMORY=2g 每一个worker从节点可以支配的内存

  • 拷贝到其余节点

    cd /opt/sxt
    scp -r spark-2.3.1 node2:`pwd`
    scp -r spark-2.3.1 node3:`pwd`

  • 启动（在主节点上）

    cd /opt/sxt/spark-2.3.1/sbin

    ./start-all.sh （关闭： ./stop-all.sh）

    UI链接：node1：8080 （修改端口：start-master.sh）

yarn模式

  • 修改spark配置文件spark-env.sh

    添加hadoop配置路径 HADOOP_CONF_DIR=/opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop

  • 修改hadoop的配置，处理兼容

    vim /opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/yarn-site.xml 

    <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
    </property>

  • 启动

    yarn：start-all.sh

    spark：cd /opt/sxt/spark/sbin ./start-all.sh

Master-HA配置

  • 修改spark-env.sh配置文件

    export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
    -Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
    -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 
    -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/sparkmaster0821"

  • 配置到各节点 scp spark-env.sh node2://opt/sxt/spark/conf

  • 配置备用master节点,修改该节点的 spark-env.sh配置中的SPARK_MASTER_HOST

    SPARK_MASTER_HOST=node2

  • HA启动

    • 主节点启动进程：./start-all.sh

    • 备用节点启动master进程：./start-master.sh

任务执行流程

Standalone-client模式

cd /opt/sxt/spark-2.3.1/bin
#指定任务提交地址，指定提交方式，指定主类，指定jar包位置 ，其余参数
./spark-submit 
--master spark://node1:7077 
--deploy-mode client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi 
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar
100

  • 执行流程

    • 集群启动时，worker向master汇报资源

    • client提交任务，客户端中启动Driver进程

    • Driver向Master申请启动Application的资源

    • Master启动worker节点的excutor进程，excutor进程反向注册到Driver上

    • Driver将task发送到worker的excutor进程中执行

    • Driver监控task，接收worker的执行结果

  • 适用测试环境，多任务执行时Driver网卡压力过大

Standalone-cluster模式

cd /opt/sxt/spark-2.3.1/bin
#指定任务提交地址，指定提交方式，指定主类，指定jar包位置 ，其余参数
./spark-submit 
--master spark://node1:7077 
--deploy-mode cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi 
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar  
100
#须要jar包存放值hdfs中，或者每台节点上

  • 执行过程

    1. 集群启动时，worker向master汇报资源

    2. 客户端将任务提交到集群，向Master请求启动Driver

    3. Master选择随机节点建立Driver

    4. Driver启动后向Master请求application的资源

    5. Master启动worker节点的excutor进程，excutor进程反向注册到Driver上

    6. Driver将task发送到worker的excutor进程中执行

    7. Driver监控task，接收worker的执行结果

  • 适用生产环境，客户端只负责提交任务，Driver均衡分布在集群中下降单节点网卡压力

yarn-clinet模式

cd /opt/sxt/spark-2.3.1/bin
#指定任务提交地址，指定提交方式，指定主类，指定jar包位置 ，其余参数
./spark-submit 
--master yarn–client
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi 
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar  
100

  • 执行流程

    • client将任务提交到RM(ResourceManager)中，在客户端内建立Driver进程

    • RM随机选取NM节点(NodeManager)，建立AM进程(applicationMaster)

    • AM进程向RM请求applictaion的资源，RM响应一批container资源

    • AM根据资源启动NM节点中的excutor进程

    • excutor反向注册到Driver进程上，接收Driver发出的task并执行

    • Driver监控task，接收worker的执行结果

  • 使用测试环境，客户端过多Driver进程致使网卡压力大

  • 注：AM只执行启动任务，不负责监控

yarn-cluster模式

cd /opt/sxt/spark-2.3.1/bin
#指定任务提交地址，指定提交方式，指定主类，指定jar包位置 ，其余参数
./spark-submit 
--master yarn–cluster
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi 
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar  
100

  • 执行流程

    • client向RM节点提交任务

    • RM选择随机NM节点建立AM(ApplicationMaster)

    • AM向RM请求application执行的资源，并接收响应的资源

    • AM根据响应，将请求发送到NM中启动Excutor进程

    • Excutor反向注册到AM所在节点，从AM接收task并执行

    • AM监控task，接收worker的执行结果

  • 适用于生产环境，执行Driver功能的AM随机分布在NM中，单点网卡压力下降

中止集群任务命令：yarn application -kill applicationID

宽窄依赖

形容RDD之间的依赖关系，基于父子RDD之间的partition关联来判断

  • 窄依赖

    • 父RDD中的partition与子RDD中的partition为一对一或一对多

    • 不须要shuffle

  • 宽依赖

    • 父RDD中的partition指向多个子RDD中的partition，呈多对一关系

    • 须要执行shuffle

stage+管道

  • 一个application包括若干并行的job，一个触发算子对应一个job，每一个job会被拆分为多组相互关联的任务组，这些任务组就是stage

  • stage划分流程

    • spark根据RDD之间依赖关系构建DAG有向无环图，并提交给DAGScheduler

    • DAGScheduler将DAG划分若干相互依赖的stage，划分依据是RDD之间的宽窄依赖

    • 逆向切分，沿DAG从后向前，遇到宽依赖划分一个出stage

  • stage之间存在并行和串行两种关联

  • stage内部由一组并行的task构成，stage内部的并行度由最后一个RDD的分区数决定

  • task被送到executor上执行的工做单元

  • RDD的分区数主要在如下状况中能够指定

    • 读取数据时指定

    • 具有宽依赖RDD位置

  • stage内部计算采用管道计算模式

    • 每一个task至关于一个管道，同一时间一次处理一条数据

    • task以高阶函数 f4(f3(f2(f1(x)))) 的形式处理stage内多个RDD的代码逻辑

    • 一个stage内部的task能够具有不一样逻辑

  • 管道中数据落地的环节

    • 指定持久化的RDD节点

    • 执行shuffle write 的过程当中

 

资源调度与任务调度

  1. spark集群启动，worker节点向Master节点汇报资源，Master掌握了集群的资源。

  2. 客户端向spark提交application，Master根据app的RDD依赖关系构建DAG有向无环图。

  3. Master建立Driver进程，Driver进程中建立DAGScheduler和TaskScheduler调度器。

  4. TaskScheduler建立后向Master节点请求app的资源，Master根据请求在worker节点上启动Executor进程，Executor进程反向注册到Driver进程中。

  5. DAGScheduler根据DAG的宽窄依赖划分stage，将stage封装TaskSet为交给TaskScheduler，TaskSet中封装了stage中并行的task。

  6. TaskScheduler遍历TaskSet，将task分配给Executor执行，即发送到Executor中的线程池ThreadPool中

  7. TaskScheduler监控task执行，Executor的ThreadPool状态会响应给TaskScheduler。

  8. 监控过程

    1. 若task执行失败，TaskScheduler从新发送task到Executor中，默认重试3次

    2. 若task重试失败，则对应stage执行失败，DAGScheduler从新发送stage到TaskScheduler中从新执行，上述重试默认4次。若重试失败，则job失败，app失败

    3. TaskScheduler还不然重试执行缓慢(straggling)的task，TaskScheduler会发送新的task并行执行。关于执行结果采用推测执行机制，两个task以先执行完的结果为准，默认是关闭的，配置属性为spark.speculation。推测执行机制不适应ETL等数据插入的操做（数据冲恢复插入）和数据倾斜的状况

  9. app的资源申请是粗粒度的，application申请的资源，须要等待所有task执行完毕才会释放。优势是：不须要每一个task反复请求资源，任务执行效率高；缺点：资源没法充分利用。

    注：MR使用细粒度资源申请方法，task本身申请资源执行任务，每一个task执行完毕释放资源，资源充分利用，但task启动变慢。

内存管理

静态内存管理

  • 60% spark.storage.memoryFraction 存储内存分区

    • 90%存储+序列化

      • 80% RDD存储+广播变量

      • 20% 解压序列化

    • 10% 预留OOM

  • 20% spark.shuffle.memoryFraction shuffle内存分区

    • 80% shuffle聚合内存

    • 20% OOM预留

  • 剩余 task计算

统一内存管理

  • 300M JVM

  • 75% spark.memory.storageFraction 存储内存分区

    • RDD存储+广播变量

    • shuffle聚合

      二者动态调用

  • 剩余 执行task

注：spark1.6之后默认统一内存管理，设置spark.memory.useLegacyMode置为true，修改成静态内存管理

 

 

任务参数

提交任务的参数 ./spark-submit ...

  • --master MASTER_URL

    spark://host:port mesos://host:port yarn local (默认)

  • --deploy-mode DEPLOY_MODE client(默认)/cluster

  • --class CLASS_NAME 主类（包+类）

  • --name NAME 任务名

  • --jars JARS 依赖jar包，逗号分隔

  • --files FILES 相关文件

  • --conf PROP=VALUE 配置属性

  • --driver-memory Driver的内存，默认1024M

  • --executor-memory executor的最大内存，默认1G

  • 适用 standalone + cluster

    • --driver-cores driver的核数，默认1

  • 适用 standalone/Mesos + cluster

    • --supervise 失败重启Driver

  • 适用 standalone and Mesos

    • --total-executor-cores executor的总核数

  • 适用 standalone 或 YARN

    • --executor-cores 每一个executor的核数，默认1

      经过--total-executor-cores和--executor-cores限定executor的数量

  • 使用yarn

    • --driver-cores driver的核数

    • --queue 资源队列名，默认default

    • --num-executors 指定executors 数量

SparkShell

Spark自带的一个快速原型开发工具，支持scala语言交互式编程。

启动命令 ./spark-shell --master spark://node1:7077 （win/linux）

执行任务 sc为默认建立的上下文环境

#指定hdfs的文件进程wordcount ，shsxt是hdfs的集群名
sc.textFile("hdfs://shsxt:9000/spark/aaa.txt")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.foreach(println)

SparkUI

浏览器访问启动spark的主机 node1:8080 范围UI页面

能够查看当前运行状况和历史运行状况

history+UI

对应须要临时保存日志：在shell启动或命令提交时配置以下属性

  • --conf spark.eventLog.enabled=true 保存日志

  • --conf spark.eventLog.dir=hdfs://shsxt/spark/test 指定hdfs存放路径，shsxt是hdfs集群名

对于须要对全部任务都须要保存日志，须要配置spark-default.conf

  • 配置文件中加入，须要复制到全部节点

    #开启记录事件日志的功能
    spark.eventLog.enabled           true
    #设置事件日志存储的目录，shsxt是hdfs的集群名
    spark.eventLog.dir                 hdfs://shsxt/spark/log
    #日志优化选项,压缩日志
    spark.eventLog.compress         true
    #历史日志在hdfs的目录，shsxt是hdfs的集群名
    spark.history.fs.logDirectory hdfs://shsxt/spark/log

  • 在sbin中启动HistoryServer：./start-history-server.sh

  • UI地址为启动HistoryServer节点+端口： node4:18080

广播变量与计数器

广播变量

  • spark代码，RDD之外部分由Driver端执行，RDD之内的部分executor端的各task中执行。

  • 为了不向每一个task重复发送公用的变量，使用广播变量。

  • Driver将广播变量发送到executor端中，executor中的task公用一个变量。

//scala
val mybroadcase: Broadcast[String] =sc.broadcast("广播变量")
sc.textFile("/data").foreach(x=>{
    print( mybroadcase.value )
})
//java
Broadcast<String> xxx = jsc.broadcast("xxx");
jsc.textFile("/data").foreach(new VoidFunction<String>(){
    @Override
    public void call( String line) throws Exception {
        //取值
        tring value = xxx.value();
   }
});

计数器

  • 在广播变量的基础上，不借助count算子，只能实现execute层面的变量计数，没法实现全局的事件计数。

  • 计数器实现：RDD外定义计数器（Driver中），在RDD内进行累加（Executor中），task完成汇总到Driver中实现计数。

  • 注：计数结果必须在Driver端解析，计数器默认从0开始计数，每一个Executor独立计数后汇总到Driver累加。

//scala
val count = sc.longAccumulator
sc.textFile("/data").foreach(x=>{
    count.add(1)
})
val num: lang.Long =count.value
​
//java
SparkContext sc = jsc.sc();
LongAccumulator count = sc.longAccumulator();
jsc.textFile("/data").foreach(new VoidFunction<String>(){
    @Override
    public void call( String line) throws Exception {
        //取值
        count.add(1);
}});
Long value = count.value();

shuffle

在宽依赖的RDD之间存在shuffle过程，将父RDD的分区的数据shuffle进入子RDD中不一样的分区。相似reducebykey算子，将相同ke进入一个分区进行处理。

  • Shuffle Writer：上游stage的map task保证当前分区中相同的key写入一个分区文件中

  • Shuffle Read：下游stage的reduce task在全部机器中获取属于本身分区的分区文件

Spark2以后使用SortShuffle，1.2以前使用HashShuffle，二者之间并用

HashShuffle

  • 普通机制

    • 每一个map task处理后数据经过hash分区器写入不一样的buffer(默认32K)

    • 每一个buffer对应一个磁盘小文件，每一个buffer或小磁盘文件对应一个reduce task

    • reduce task拉取对应的磁盘小文件的数据

    • 小文件数量：map task数*reduce task数

    • 小文件过多致使：内存建立过多对象，容易OOM；拉取过多，通信波动和故障易致使拉取失败(shuffle file cannot find) ，这种失败须要DAGScheduler重试stager，容易致使任务失败。

  • 合并机制

    • 一个executor进程中，全部map task公用一组buffer，减小磁盘小文件的数量

    • 小文件数量：executor数*reduce task数

SortShuffle

  • 普通机制

    • map task 将计算结果写入本身的内存数据结构（默认5M）

    • shuffle设置定时器对内存数据结构的容量进行监控，若监控到大小达到阈值，向内存数据结构分配一倍的容量，直到节点剩余容量不够分配。此时启动内存数据结构溢写

    • 内存数据结构对内部数据排序分区，写出到磁盘小文件，溢写以batch形式去写，一个batch对应1w条数据，batch做为写出缓存

    • maptask完毕后，磁盘小文件合并为：一个数据文件+一个索引文件

    • reduce task经过索引拉取对应部分的数据

    • 生成 2*map task数的文件

  • bypass

    • 取消排序，直接将数据写出都小文件中

    • bypass的触发条件：reduce task数小于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的参数值（默认200），使得小批量数据不排序

Shuffle寻址

  • MapOutputTracker管理磁盘小文件

    • MapOutputTrackerMaster主，driver进程中

    • MapOutputTrackerWorker从，Executor进程中

  • BlockManager 块管理者

    • 分为主从架构

      • BlockManagerMaster，driver进程中，在使用广播变量和缓存数据时，BlockManagerSlave执行

      • BlockManagerWorker，Executor进程中，做为从节点

    • 通用进程

      • DiskStore 磁盘管理

      • MemoryStore 内存管理

      • ConnectionManager 负责链接其余BlockManagerWorker

      • BlockTransferService 负责数据传输

  • 寻址流程

    • 每一个maptask执行完毕将小文件地址封装到MpStatus对象，经过MapOutputTrackerWorker向Driver的MapOutputTrackerMaster汇报

    • 全部maptask执行完毕，reducetask执行前，Excutor的MapOutputTrackerWorker向Driver端的MapOutputTrackerMaster请求磁盘小文件地址数据

    • Excutor的ConnectionManager链接其余节点的ConnectionManager，再借助BlockTransferService进行数据传输

    • BlockTransferService一次启动5个task拉取数据，一个task拉取最多48M数据

shuffle优化

reduce的OOM优化

  • 减小每次数据的拉取量，spark.reducer.maxSizeInFlight （64M）

  • 增大shuffle的内存分配

  • 提升executor总内存

优化方式

  • 代码指定配置信息，优先级最高，硬编码不推荐

  • 任务提交命令中 --conf 后指定参数 （推荐）

  • 在spark-default.conf，适用全部任务，优先级最低，范围太广不推荐

全部优化属性：

  • spark.shuffle.file.buffer 默认32k

    • 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件以前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满以后，才会溢写到磁盘。

    • 调优建议：内存资源充足能够适当增长（好比64k），从而减小shuffle write过程当中溢写次数，减小磁盘IO次数。性能提高范围1%~5%。

  • spark.reducer.maxSizeInFlight 默认48m

    • 参数说明：设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次可以拉取多少数据。

    • 调优建议：内存充足能够适当增长（好比96m），从而减小拉取数据的次数，减小网络IO，进而提高性能。性能提高范围1%~5%。

  • spark.shuffle.io.maxRetries 默认3

    • 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于本身的数据时，失败重试的最大次数。若是3次之后未成功，致使shuffle file not find错误和stage执行失败。

    • 调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操做，增长重试最大次数（好比60次），以免因为JVM的full gc或者网络不稳定等因素致使的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数能够大幅度提高稳定性。 shuffle file not find taskScheduler不负责重试task，由DAGScheduler负责重试stage

spark.shuffle.io.retryWait 默认值：5s 参数说明：具体解释同上，该参数表明了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。 调优建议：建议加大间隔时长（好比60s），以增长shuffle操做的稳定性。

spark.shuffle.memoryFraction 默认值：0.2 参数说明：该参数表明了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操做的内存比例，默认是20%。 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。若是内存充足，并且不多使用持久化操做，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操做更多内存，以免因为内存不足致使聚合过程当中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数能够将性能提高10%左右。

spark.shuffle.manager 默认值：sort|hash 参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5之后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2之前的默认选项，可是Spark 1.2以及以后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort相似，可是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。 调优建议：因为SortShuffleManager默认会对数据进行排序，所以若是你的业务逻辑中须要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就能够；而若是你的业务逻辑不须要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，经过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操做，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，由于以前发现了一些相应的bug。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 默认值：200 参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，若是shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程当中不会进行排序操做，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，可是最后会将每一个task产生的全部临时磁盘文件都合并成一个文件，并会建立单独的索引文件。 调优建议：当你使用SortShuffleManager时，若是的确不须要排序操做，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减小了排序的性能开销。可是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，所以shuffle write性能有待提升。

spark.shuffle.consolidateFiles 默认值：false 参数说明：若是使用HashShuffleManager，该参数有效。若是设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的状况下，这种方法能够极大地减小磁盘IO开销，提高性能。 调优建议：若是的确不须要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还能够尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。

 

 

案例

PV-UV

数据结构：用户ip+地址+时间+电话+会话+域名
146.1.30.98 河南 2017-10-10 1512012307080  5263761960810313758    www.mi.com View

pv:每一个网站的当日访问数

uv:每一个网站的当日独立访客，以会话为准

//配置再也不重复，提供RDD0，值为字符串格式的数据
val RDD1: RDD[(String, String)] = RDD0.map(x => {
  val y = x.split("\\s+")
  //会话+域名
  (y(5), y(4))
})
//groupByKey取出相同的网站的数据 set去重，count计数
val RDD2: RDD[(String, Iterable[String])] = RDD1.groupByKey()
RDD2.foreach(x => {
  println("网站："+x._1)
  val it = x._2.iterator
  var count=0
  val set = Set[String]()
  while(it.hasNext){
    count+=1
    set.add(it.next())
  }
  println("PV:"+count+"   UV:"+ set.size )
})

二次排序

  • 设置数据的封装类，该实现Serializable与Comparable<当前类>

    例子中比较 2个数字组成的数据

    public class SecondSortKey implements Serializable, Comparable<SecondSortKey> {
	//序列化版本
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private int first;
    private int second;
    //set，get
    public int getFirst() { return first; }
    public void setFirst(int first) { this.first = first; }
    public int getSecond() { return second; }
    public void setSecond(int second) { this.second = second; }
    //构造器
    public SecondSortKey(int first, int second) {
        super(); 
        this.first = first; 
        this.second = second; 
    }
//重写比较方法，返回+-0数字
    @Override
    public int compareTo(SecondSortKey o1) {
		//对两组数据分别比较得出比价结果
        if (getFirst() - o1.getFirst() == 0) {
            return getSecond() - o1.getSecond();
        } else {
            return getFirst() - o1.getFirst();
        }

    }
}

  • 数据载入RDD是，转为KV结构的RDD，key为封装类，value为实际数据

  • 使用sortByKey算子排序，获得所需排序效果

    val result: RDD[(SecondSortKey, String)] =RDD.map(x => {
    val a = x.split(" ")
    val b=new SecondSortKey(a(1).toInt, a(2).toInt)
    new Tuple2(b,x)
}).sortByKey()

分组取topN

//获取一组数字中最大的3个值，使用一个3元素的数组，比较并写入数据
Integer[] top3 = new Integer[3];
//数据经过迭代器输出，分别填入数组的三个位置，其中处理了最早3个置入的数据和后面添加删除数据的过程
while (iterator.hasNext()) {
    Integer x = iterator.next();
    for (int i = 0; i < top3.length; i++) {
        if(top3[i] == null){
            top3[i] = x;
            break;
        }else if(score > top3[i]){
            for (int j = 2; j > i; j--) {
                top3[j] = top3[j-1];
            }
            top3[i] = x;
            break;
        }
    }
}

源码分析结论

资源调度

  1. 若设置 --total-executor-core 参数，则使用指定的核数，若未设置则压榨集群性能，使用全部剩余核数

  2. 若没有设置 --executor-core 参数 ，则每一个worker节点默认为这个application只开启一个executor进程。若设置了，一个worker可设置多个executor。集群会进一步考虑内存因素

任务调度

  • DAGScheduler类的getMessingParentStages()方法是切割job划分stage，其中使用了递归的方式实现

  • DAGScheduler将stage封装后发送到TaskScheduler中，TaskScheduler遍历stage中的task并发送到executor中执行

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