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Spark学习笔记之Spark中的RDD的具体使用

来源：互联网 收集：自由互联 发布时间：2021-05-13
1. Spark中的RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集) Spark中的最基本的抽象 有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据 包含所有元素的分区的集合 RDD包含了很

1. Spark中的RDD

  • Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)
  • Spark中的最基本的抽象
  • 有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据
  • 包含所有元素的分区的集合
  • RDD包含了很多的分区
  • 2. RDD中的弹性
  • RDD中的数据是可大可小的
  • RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘
  • RDD有自动容错功能,当其中一个RDD中的分区的数据丢失,或者当前节点故障时,rdd会根据依赖关系重新计算该分区的数据

3. RDD在Spark中的作用

迭代式计算

其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。这也是Spark涉及的核心：内存计算

交互式计算

因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集

4. Spark中的名词解释

  • ClusterManager :在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器
  • Worker:从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。
  • Driver 运行Application的main()函数并创建SparkContext
  • Executor (CoarseGrainedExecutorBackend)在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors
  • SparkContext :整个应用的上下文，控制应用的生命周期
  • RDD :Spark中的最基本的数据抽象
  • DAG Scheduler : 根据DAG(有向无环图)切分stage,并且生成task,以taskset的形式返回
  • Task Schedual: 调度task,把task交给executor
  • Stage: 一个Spark作业一般包含一到多个Stage。
  • Task :一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能
  • Transformations :转换操作,Transformation是lazy的,不会马上执行,只有当调用action时才会执行
  • Actions : 动作
  • SparkEnv : 线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用

5. 创建RDD的两种方式

通过并行化集合创建RDD(用于测试)

val list = List("java c++ java","java java java c++")
val rdd = sc.parallelize(list)

通过加载hdfs中的数据创建RDD(生产环境)

val rdd = sc.textFile("hdfs://uplooking01:8020/sparktest/")

6. IDEA开发Spark

6.1 pom依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>com.uplooking.bigdata</groupId>
  <artifactId>2018-11-08-spark</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>

  <properties>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    <scala.version>2.11.8</scala.version>
    <spark.version>2.2.0</spark.version>
    <hadoop.version>2.7.5</hadoop.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <!-- 导入scala的依赖 -->
    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
    </dependency>

    <!-- 导入spark的依赖 -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 指定hadoop-client API的版本 -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>${hadoop.version}</version>
    </dependency>

  </dependencies>

  <build>
    <plugins>
      <!--编译Scala-->
      <plugin>
        <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
        <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
        <version>3.2.2</version>
        <executions>
          <execution>
            <id>scala-compile-first</id>
            <phase>process-resources</phase>
            <goals>
              <goal>add-source</goal>
              <goal>compile</goal>
            </goals>
          </execution>
          <execution>
            <id>scala-test-compile</id>
            <phase>process-test-resources</phase>
            <goals>
              <goal>testCompile</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
      <!--编译Java-->
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <phase>compile</phase>
            <goals>
              <goal>compile</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
      <!-- 打jar插件 -->
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>2.4.3</version>
        <configuration>
          <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
        </configuration>
        <executions>
          <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <filters>
                <filter>
                  <artifact>*:*</artifact>
                  <excludes>
                    <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                  </excludes>
                </filter>
              </filters>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>

    </plugins>
  </build>
</project>

6.2 编写spark程序

val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("Ops1")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1: RDD[String] = sc.parallelize(List("java c+ java", "java java c++"))
val ret = rdd1.collect().toBuffer
println(ret)

6.3 打包

6.4 在Driver上运行jar包

spark-submit --master spark://uplooking01:7077 --class com.uplooking.bigdata.spark01.Ops1 original-spark-1.0-SNAPSHOT.jar

7. 本地运行Spark程序

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

import scala.collection.mutable

object Ops1 {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf()
  conf.setAppName("Ops1")
  conf.setMaster("local[4]")
  val sc = new SparkContext(conf)
  //一般不会指定最小分区数
  val rdd1 = sc.textFile("hdfs://uplooking01:8020/sparktest/")
  val rdd2: RDD[String] = rdd1.flatMap(line => line.split(" "))
  val rdd3: RDD[(String, Int)] = rdd2.map(word => (word, 1))
  val rdd4: RDD[(String, Int)] = rdd3.reduceByKey(_ + _)
  val ret: mutable.Buffer[(String, Int)] = rdd4.collect().toBuffer
  println(ret)
  println(rdd1.partitions.length)
 }
}

8. RDD中的分区数

并行化的方式指定分区数(一般会指定分区数)

  • 默认如果创建RDD时不指定分区数,那么就会创建cpu核数个分区
  • 手动指定分区数
val rdd = sc.parallelize(List("java c+ java", "java java c++"), 2)

textFile的方式指定分区数

  • 默认如果创建RDD时不指定最小分区数,那么就会创建至少2个分区的RDD
  • 一般不会指定最小分区数
  • 不指定最小分区数,有切片的数量个分区

9. Spark作业的运行流程

  • 构建DAG
  • 根据DAG切分Stage,每个Stage对应一组相同计算逻辑不能计算数据的Task,以TastSet的形式返回
  • TaskSchedual调度task,把task发送到executor中去,用Runnable进行包装进给线程池
  • Executor执行task

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持自由互联。

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