[大数据]spark-day04-依赖关系-持久化-分区器-数据结构

一：依赖关系

1：依赖和血缘关系介绍

????????rdd.todebugstring：打印血缘关系

? ? ? ? rdd.dependencies：打印依赖关系

2：保存血缘关系

?3：OneToOne依赖---窄依赖

?4：shuffle依赖--宽依赖

? ? ? ? 新的RDD的一个分区的数据依赖于旧的RDD多个分区的数据，这个依赖称之为shuffle依赖。

5：窄依赖的任务

?6：宽依赖的任务

?7：任务分类

1： 一个main方法里面可能有多个行动算子，比如collect，所以会有多个job

2：一个job可能会有多个阶段，比如上图宽依赖

3：一个阶段可能会有多个task，比如上图一个阶段中的多个分区

?二：持久化

1：RDD自身并不会保存数据，重复读取对象

?2：引入持久化进行优化（文件、内存均可）

3：持久化操作必须在行动算子执行时完成的。不然没有数据，没办法进行持久化。?

4：RDD对象的持久化操作并不一定是为了重用，在数据执行较长，或数据比较重要的场合也可以采用持久化操作。

5：CheckPoint检查点

所谓的检查点，就是通过将RDD中间结果写入磁盘。

由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。

对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行action操作才能触发。

6： 缓存和检查点的区别

1：cache缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。checkpoint检查点切断血缘依赖。

2：cache缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。checkpoint的数据通常存储在hdfs等容错、高可用的文件系统，可靠性高。

3：建议对checkpoin的rdd使用cache缓存，这样checkpoint的job只需从cache缓存中读取数据即可，否则需要再从头计算一次rdd

cache：将数据临时存储在内存中进行数据重用

? ? ? ? ? ? ? ? 会在血缘关系中添加新的依赖。一旦出现问题，可以重头读取数据。

persist：将数据临时存储在磁盘文件中进行数据重用

? ? ? ? ? ? ? ? 涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全

? ? ? ? ? ? ? ? 如果作业执行完毕，临时保存的数据文件就会丢失

checkpoint：将数据长久的保存在磁盘文件中进行数据重用

? ? ? ? ? ? ? ? 涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全

? ? ? ? ? ? ? ? 为了保证数据安全，所以一般情况下，会独立执行作业

? ? ? ? ? ? ? ? 为了能够提高效率，一般情况下，是需要和cache联合使用

? ? ? ? ? ? ? ? 执行过程中，会切断血缘关系，重新建立新的血缘关系。因为保存的数据比较安全，所以就是数据源的保存地址发生了改变。导致血缘关系发生改变。

三：分区器

1：自定义分区器：根据设置的规则，将同一规则的数据放在同一分区内

package com.atguigu.bigdata.spark.rdd.part

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}

object Spark01_RDD_Part {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("nba","************"),
      ("cba","************"),
      ("wnba","************"),
      ("nba","************")
    ),3)

    val value = rdd.partitionBy(new MyPartitioner)
    value.saveAsTextFile("output")
    sc.stop()
  }

  class MyPartitioner extends Partitioner{
    //分区数量
    override def numPartitions: Int = 3

    //根据数据的key值，返回数据的分区索引（从0开始）
    override def getPartition(key: Any): Int = {
      key match {
        case "nba" => 0
        case "wnba" => 1
        case _ => 2
      }
    }
  }
}

四：文件的读取与保存

1：保存

package com.atguigu.bigdata.spark.rdd.IO

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

object Spark01_RDD_IO_Save {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(
      List(
        ("a",1),
        ("b",2),
        ("c",3)
      )
    )
    rdd.saveAsTextFile("output1")
    rdd.saveAsObjectFile("output2")
    rdd.saveAsSequenceFile("output3")

    sc.stop()
  }
}

2：读取

package com.atguigu.bigdata.spark.rdd.IO

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

object Spark02_RDD_IO_Load {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.textFile("output1")
    println(rdd.collect().mkString(","))

    val rdd1 = sc.objectFile[(String,Int)]("output2")
    println(rdd1.collect().mkString(","))

    val rdd2 = sc.sequenceFile[String,Int]("output3")
    println(rdd2.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }
}

五：数据结构--累加器（分布式的共享只写变量）

1：概念

累加器用来将executor端变量信息聚合到driver端。在driver程序中定义的变量，在executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回driver端进行merge

package com.atguigu.bigdata.spark.acc

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

object Spark01_Acc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

    //获取系统累加器，spark默认提供了简单数据聚合的累加器
    val sumAcc = sc.longAccumulator("sum")
    rdd.foreach(
      num => {
        sumAcc.add(num)
      }
    )

    println(sumAcc.value)
    sc.stop()
  }
}

?2：累加器的少加和多加

package com.atguigu.bigdata.spark.acc

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

object Spark02_Acc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

    //获取系统累加器，spark默认提供了简单数据聚合的累加器
    val sumAcc = sc.longAccumulator("sum")
    val mapRDD = rdd.map(
      num => {
        sumAcc.add(num)
        num
      }
    )

    //少加：转换算子中调用累加器，如果没有行动算子的话，那么不会执行
    mapRDD.collect()
    mapRDD.collect()
    //多加：多次执行
    println(sumAcc.value)
    sc.stop()
  }
}

3：自定义累加器

package com.atguigu.bigdata.spark.acc

import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark03_Acc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.makeRDD(List("hello","spark","hello"))

    //累加器：word count
    //创建累加器对象
    val wcAcc = new MyAccumulator()
    //向spark进行注册
    sc.register(wcAcc,"wordCountAcc")
    rdd.foreach(
      word => {
        //数据的累加（使用累加器）
        wcAcc.add(word)
      }
    )
    println(wcAcc.value)
    sc.stop()
  }

  /*
 自定义累加器
 1.继承：AccumulatorV2 定义泛型
    IN:累加器输入的数据类型
    OUT：累加器返回的数据类型

    2.重写方法
   */
  class MyAccumulator extends AccumulatorV2[String,Map[String,Long]] {

    private var wcMap = Map[String,Long]()

    //判断是否初始状态
    override def isZero: Boolean = {
      wcMap.isEmpty
    }

    override def copy(): AccumulatorV2[String, Map[String, Long]] = {
      new MyAccumulator()
    }

    override def reset(): Unit = {
      wcMap.clear()
    }

    //获取累加器需要计算的值
    override def add(word: String): Unit = {
      val newCnt = wcMap.getOrElse(word,0L) + 1
      wcMap.updated(word,newCnt)
    }

    //driver合并多个累加器
    override def merge(other: AccumulatorV2[String, Map[String, Long]]): Unit = {
      val map1 = this.wcMap
      val map2 = other.value
      map2.foreach{
        case (word,count) => {
          val newCount = map1.getOrElse(word,0L) + count
          map1.updated(word,newCount)
        }
      }
    }

    //累加器结果
    override def value: Map[String, Long] = {
      wcMap
    }
  }

}

六：广播变量

? ? ? ? Task的量，是由driver的分区数决定的，和executor的个数无关

? ? ? ? 转换为

? ? ? ?只能访问不能修改

? ? ? ? spark中的广播变量就可以将闭包的数据保存到executor的内存中，不能进行更改。

package com.atguigu.bigdata.spark.acc

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2

import scala.collection.mutable

object Spark04_Bc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(
      ("a",1),("b",2),("c",3)
    ))

    /*val rdd2 = sc.makeRDD(List(
      ("a",4),("b",5),("c",6)
    ))

    //join会导致数据量几何增长，并且会影响shuffle大的性能，不推荐使用
    val value:RDD[(String,(Int,Int))] = rdd1.join(rdd2)

    value.collect().foreach(println)*/

    /*val map = mutable.Map(("a",4),("b",5),("c",6))
    rdd1.map{
      case (w,c) => {
        val l:Int = map.getOrElse(w,0)
        (w,(c,l))
      }
    }.collect().foreach(println)*/

    val map = mutable.Map(("a",4),("b",5),("c",6))
    //封装广播变量
    val bc:Broadcast[mutable.Map[String,Int]] = sc.broadcast(map)
    rdd1.map{
      case (w,c) => {
        //访问广播变量
        val l:Int = bc.value.getOrElse(w,0)
        (w,(c,l))
      }
    }.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }

}

?

? ? ? ??