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[大数据]大数据Spark RDD介绍

1 RDD 定义

对于大量的数据，Spark 在内部保存计算的时候，都是用一种叫做弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets，RDD）的数据结构来保存的，所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。
在Spark开山之作Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-MemoryCluster Computing这篇paper中（以下简称 RDD Paper），Matei等人提出了RDD这种数据结构，文中开头对RDD的定义是：在这里插入图片描述
也就是说RDD设计的核心点为：
RDD提供了一个抽象的数据模型，不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换操作（函数），不同RDD之间的转换操作之间还可以形成依赖关系，进而实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销，并且还提供了更多的API(map/reduec/filter/groupBy等等)。

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。在这里插入图片描述
拆分核心要点三个方面：
可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array，抽象的数据结构，RDD是一个抽象类Abstract
Class和泛型Generic Type：
RDD弹性分布式数据集核心点示意图如下：
RDD将Spark的底层的细节都隐藏起来（自动容错、位置感知、任务调度执行，失败重试等），让开发者可以像操作本地集合一样以函数式编程的方式操作RDD这个分布式数据集，进行各种并行计算，RDD中很多处理数据函数与列表List中相同与类似。

2 RDD 特性

RDD 数据结构内部有五个特性（摘录RDD 源码）在这里插入图片描述
前三个特征每个RDD都具备的，后两个特征可选的。

第一个：A list of partitions

一组分片(Partition)/一个分区(Partition)列表，即数据集的基本组成单位；
对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度；
用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值；

第二个：A function for computing each split

一个函数会被作用在每一个分区；
Spark中RDD的计算是以分片为单位的，compute函数会被作用到每个分区上；

第三个：A list of dependencies on other RDDs

一个RDD会依赖于其他多个RDD；
RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后
依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数
据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算（Spark的容错机制）；

第四个：Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is
hash-partitioned)

可选项,对于KeyValue类型的RDD会有一个Partitioner，即RDD的分区函数；
当前Spark中实现了两种类型的分区函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个
是基于范围的RangePartitioner。
只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值
是None。
Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的
分片数量。

第五个：Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations
for an HDFS file)

可选项，一个列表，存储存取每个Partition的优先位置(preferred location)；
对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。
按照"移动数据不如移动计算"的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能选择那些
存有数据的worker节点来进行任务计算。（数据本地性）

RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来、如何计算，主
要属性包括五个方面（必须牢记，通过编码加深理解，面试常问）：
RDD 设计的一个重要优势是能够记录 RDD 间的依赖关系，即所谓血统（lineage）。
通过丰富的转移操作（Transformation），可以构建一个复杂的有向无环图，并通过这
个图来一步步进行计算。

3 WordCount中RDD

以词频统计WordCount程序为例，查看整个Job中各个RDD类型及依赖关系，WordCount程序
代码如下：在这里插入图片描述

[\s]表示，只要出现空白就匹配
[\S]表示，非空白就匹配
\w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于“[A-Za-z0-9_]"。
\W 匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]"。

运行程序结束后，查看WEB UI监控页面，此Job（RDD调用foreach触发）执行DAG图：
在这里插入图片描述
上图中相关说明如下：

第一点、黑色圆圈表示一个RDD

上图中有5个黑色圆圈，说明整个Job中有个5个RDD
【1号】RDD类型：HadoopRDD，从HDFS或LocalFS读取文件数据；
【2号、3号和4号】RDD类型：MapPartitionsRDD，从一个RDD转换而来，没有经过shuffle
操作；
【5号】RDD类型：ShuffledRDD，从一个RDD转换而来，经过Shuffle重分区操作，Spark
Shuffle类似MapReduce流程中Map Phase和Reduce Phase中的Shuffle；

第二点、浅蓝色矩形框表示调用RDD函数

上图中【5号】RDD所在在蓝色矩形框上的函数【reduceByKey】，表明【5号】RDD是【4
号】RDD调用reduceByKey函数得到；

第三点、查看ShuffleRDD源码，实现RDD的5个特性

RDD 设计的一个重要优势是能够记录 RDD 间的依赖关系，即所谓血统（lineage）。
通过丰富的转移操作（Transformation），可以构建一个复杂的有向无环图，并通过这
个图来一步步进行计算。

4 RDD 创建

如何将数据封装到RDD集合中，主要有两种方式：并行化本地集合（Driver Program中）和引
用加载外部存储系统（如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Elasticsearch等）数据集。
在这里插入图片描述
官方文档： http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds

4.1 并行化集合

由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。
在这里插入图片描述
演示范例代码，从List列表构建RDD集合：

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD
 * - 将Scala集合转换为RDD
 * sc.parallelize(seq)
 * - 将RDD转换为Scala中集合
 * rdd.collect()
 * rdd.collectAsMap()
 */
object SparkParallelizeTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建应用程序入口SparkContext实例对象
    val sc: SparkContext = {
      // 1.a 创建SparkConf对象，设置应用的配置信息
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
        .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .setMaster("local[2]")
      // 1.b 传递SparkConf对象，构建Context实例
      new SparkContext(sparkConf)
    }
    sc.setLogLevel("WARN")
    // TODO: 1、Scala中集合Seq序列存储数据
    val linesSeq: Seq[String] = Seq(
      "hadoop scala hive spark scala sql sql", //
      "hadoop scala spark hdfs hive spark", //
      "spark hdfs spark hdfs scala hive spark" //
    )
    // TODO: 2、并行化集合创建RDD数据集
    /*
    def parallelize[T: ClassTag](
    seq: Seq[T],
    numSlices: Int = defaultParallelism
    ): RDD[T]
    */
    val inputRDD: RDD[String] = sc.parallelize(linesSeq, numSlices = 2)
    //val inputRDD: RDD[String] = sc.makeRDD(linesSeq, numSlices = 2)
    // TODO: 3、调用集合RDD中函数处理分析数据
    val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD
      .flatMap(_.split("\\s+"))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    // TODO: 4、保存结果RDD到外部存储系统（HDFS、MySQL、HBase。。。。）
    resultRDD.foreach(println)
    // 应用程序运行结束，关闭资源
    sc.stop()
  }
}

SparkContext中存在makeRDD方法并行化集合为RDD，API说明：在这里插入图片描述

4.2 外部存储系统

由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop支持的数据集，比如
HDFS、Cassandra、HBase 等。实际使用最多的方法：textFile，读取HDFS或LocalFS上文本文件，
指定文件路径和RDD分区数目。
在这里插入图片描述
范例演示：从文件系统读取数据，设置分区数目为2，代码如下。

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 从HDFS/LocalFS文件系统加载文件数据，封装为RDD集合, 可以设置分区数目
 * - 从文件系统加载
 * sc.textFile("")
 * - 保存文件系统
 * rdd.saveAsTextFile("")
 */
object SparkFileSystemTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建应用程序入口SparkContext实例对象
    val sc: SparkContext = {
      // 1.a 创建SparkConf对象，设置应用的配置信息
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
        .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .setMaster("local[2]")
      // 1.b 传递SparkConf对象，构建Context实例
      new SparkContext(sparkConf)
    }
    sc.setLogLevel("WARN")
    // TODO: 2、从文件系统加载数据，创建RDD数据集
    /*
    def textFile(
    path: String,
    minPartitions: Int = defaultMinPartitions
    ): RDD[String]
    */
    val inputRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/wordcount/wordcount.data", minPartitions = 2)
    println(s"Partitions Number : ${inputRDD.getNumPartitions}")
    // TODO: 2、调用集合RDD中函数处理分析数据
    val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD
      .flatMap(_.split("\\s+"))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    // TODO: 3、保存结果RDD到外部存储系统（HDFS、MySQL、HBase。。。。）
    resultRDD.foreach(println)
    // 应用程序运行结束，关闭资源
    sc.stop()
  }
}

其中文件路径：最好是全路径，可以指定文件名称，可以指定文件目录，可以使用通配符指定。
实际项目中如果从HDFS读取海量数据，应用运行在YARN上，默认情况下，RDD分区数目等于HDFS上Block块数目。

4.3 小文件读取

在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，
几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性
能低下，使用SparkContext中提供：wholeTextFiles类，专门读取小文件数据。在这里插入图片描述
范例演示：读取100个小文件数据，每个文件大小小于1MB，设置RDD分区数目为2。

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 采用SparkContext#wholeTextFiles()方法读取小文件
 */
object SparkWholeTextFileTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建应用程序入口SparkContext实例对象
    val sc: SparkContext = {
      // 1.a 创建SparkConf对象，设置应用的配置信息
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
        .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .setMaster("local[2]")
      // 1.b 传递SparkConf对象，构建Context实例
      new SparkContext(sparkConf)
    }
    sc.setLogLevel("WARN")
    // TODO: wholeTextFiles()
    val inputRDD: RDD[String] = sc
      .wholeTextFiles("datas/ratings100/", minPartitions = 2)
      .flatMap(tuple => tuple._2.split("\\n"))
    println(s"Partitions Number = ${inputRDD.getNumPartitions}")
    println(s"Count = ${inputRDD.count()}")
    // 应用程序运行结束，关闭资源
    Thread.sleep(1000000)
    sc.stop()
  }
}

实际项目中，可以先使用wholeTextFiles方法读取数据，设置适当RDD分区，再将数据保存到
文件系统，以便后续应用读取处理，大大提升性能。

4.4 RDD 分区数目

在讲解 RDD 属性时，多次提到了分区（partition）的概念。分区是一个偏物理层的概念，也
是 RDD 并行计算的核心。数据在 RDD 内部被切分为多个子集合，每个子集合可以被认为是一个
分区，运算逻辑最小会被应用在每一个分区上，每个分区是由一个单独的任务（task）来运行的，
所以分区数越多，整个应用的并行度也会越高。
获取RDD分区数目两种方式：
在这里插入图片描述
RDD分区的数据取决于哪些因素？

第一点：RDD分区的原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心(core)数目，这样可以充
分利用CPU的计算资源；
第二点：在实际中为了更加充分的压榨CPU的计算资源，会把并行度设置为cpu核数的2~3倍；
第三点：RDD分区数和启动时指定的核数、调用方法时指定的分区数、如文件本身分区数有关
系，具体如下说明：
1）、启动的时候指定的CPU核数确定了一个参数值:

spark.default.parallelism=指定的CPU核数(集群模式最小2)
2）、对于Scala集合调用parallelize(集合,分区数)方法
如果没有指定分区数，就使用spark.default.parallelism
如果指定了就使用指定的分区数(不要指定大于spark.default.parallelism)
3）、对于textFile(文件, 分区数)
defaultMinPartitions
如果没有指定分区数sc.defaultMinPartitions=min(defaultParallelism,2)
如果指定了就使用指定的分区数sc.defaultMinPartitions=指定的分区数rdd的分区数
rdd的分区数对于本地文件
rdd的分区数 = max(本地file的分片数， sc.defaultMinPartitions)
rdd的分区数对于HDFS文件
rdd的分区数 = max(hdfs文件的block数目， sc.defaultMinPartitions)
所以如果分配的核数为多个，且从文件中读取数据创建RDD，即使hdfs文件只有1个切片，最后的Spark的RDD的partition数也有可能是2