Spark系列：spark底层运行原理，执行计划

涤生大数据
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1.Spark 底层逻辑

导读

  1. 从部署图了解 Spark 部署了什么, 有什么组件运行在集群中
  2. 通过对 WordCount 案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成
  3. 通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划
 如无特殊说明, 以下部分均针对于 Spark Standalone 进行介绍

部署情况

在 Spark 部分的底层执行逻辑开始之前, 还是要先认识一下 Spark 的部署情况, 根据部署情况, 从而理解如何调度.

WX20190513 233552

针对于上图, 首先可以看到整体上在集群中运行的角色有如下几个:

  • Master Daemon

    负责管理 Master 节点, 协调资源的获取, 以及连接 Worker 节点来运行 Executor, 是 Spark 集群中的协调节点

  • Worker Daemon

    Workers 也称之为叫 Slaves, 是 Spark 集群中的计算节点, 用于和 Master 交互并管理 Executor.

    当一个 Spark Job 提交后, 会创建 SparkContext, 后 Worker 会启动对应的 Executor.

  • Executor Backend

    上面有提到 Worker 用于控制 Executor 的启停, 其实 Worker 是通过 Executor Backend 来进行控制的, Executor Backend 是一个进程(是一个 JVM 实例), 持有一个 Executor 对象

另外在启动程序的时候, 有三种程序需要运行在集群上:

  • Driver

    Driver 是一个 JVM 实例, 是一个进程, 是 Spark Application 运行时候的领导者, 其中运行了 SparkContext.

    Driver 控制 Job 和 Task, 并且提供 WebUI.

  • Executor

    Executor 对象中通过线程池来运行 Task, 一个 Executor 中只会运行一个 Spark Application 的 Task, 不同的 Spark Application 的 Task 会由不同的 Executor 来运行

案例

因为要理解执行计划, 重点不在案例, 所以本节以一个非常简单的案例作为入门, 就是我们第一个案例 WordCount

val sc = ...

val textRDD = sc.parallelize(Seq("Hadoop Spark", "Hadoop Flume", "Spark Sqoop"))
val splitRDD = textRDD.flatMap(_.split(" "))
val tupleRDD = splitRDD.map((_, 1))
val reduceRDD = tupleRDD.reduceByKey(_ + _)
val strRDD = reduceRDD.map(item => s"${item._1}, ${item._2}")

println(strRDD.toDebugString)
strRDD.collect.foreach(item => println(item))

整个案例的运行过程大致如下:

  1. 通过代码的运行, 生成对应的 RDD 逻辑执行图
  2. 通过 Action 操作, 根据逻辑执行图生成对应的物理执行图, 也就是 Stage 和 Task
  3. 将物理执行图运行在集群中

逻辑执行图

对于上面代码中的 reduceRDD 如果使用 toDebugString 打印调试信息的话, 会显式如下内容

(6) MapPartitionsRDD[4] at map at WordCount.scala:20 []
 |  ShuffledRDD[3] at reduceByKey at WordCount.scala:19 []
 +-(6) MapPartitionsRDD[2] at map at WordCount.scala:18 []
    |  MapPartitionsRDD[1] at flatMap at WordCount.scala:17 []
    |  ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at WordCount.scala:16 []

根据这段内容, 大致能得到这样的一张逻辑执行图

20190515002803

其实 RDD 并没有什么严格的逻辑执行图和物理执行图的概念, 这里也只是借用这个概念, 从而让整个 RDD 的原理可以解释, 好理解.

对于 RDD 的逻辑执行图, 起始于第一个入口 RDD 的创建, 结束于 Action 算子执行之前, 主要的过程就是生成一组互相有依赖关系的 RDD, 其并不会真的执行, 只是表示 RDD 之间的关系, 数据的流转过程.

物理执行图

当触发 Action 执行的时候, 这一组互相依赖的 RDD 要被处理, 所以要转化为可运行的物理执行图, 调度到集群中执行.

因为大部分 RDD 是不真正存放数据的, 只是数据从中流转, 所以, 不能直接在集群中运行 RDD, 要有一种 Pipeline 的思想, 需要将这组 RDD 转为 Stage 和 Task, 从而运行 Task, 优化整体执行速度.

以上的逻辑执行图会生成如下的物理执行图, 这一切发生在 Action 操作被执行时.

20190515235205

从上图可以总结如下几个点

  • 20190515235442 在第一个 Stage 中, 每一个这样的执行流程是一个 Task, 也就是在同一个 Stage 中的所有 RDD 的对应分区, 在同一个 Task 中执行
  • Stage 的划分是由 Shuffle 操作来确定的, 有 Shuffle 的地方, Stage 断开

1.1. 逻辑执行图生成

导读

  1. 如何生成 RDD
  2. 如何控制 RDD 之间的关系

6.1.1. RDD 的生成

重点内容

本章要回答如下三个问题

  • 如何生成 RDD
  • 生成什么 RDD
  • 如何计算 RDD 中的数据
val sc = ...

val textRDD = sc.parallelize(Seq("Hadoop Spark", "Hadoop Flume", "Spark Sqoop"))
val splitRDD = textRDD.flatMap(_.split(" "))
val tupleRDD = splitRDD.map((_, 1))
val reduceRDD = tupleRDD.reduceByKey(_ + _)
val strRDD = reduceRDD.map(item => s"${item._1}, ${item._2}")

println(strRDD.toDebugString)
strRDD.collect.foreach(item => println(item))

明确逻辑计划的边界

在 Action 调用之前, 会生成一系列的 RDD, 这些 RDD 之间的关系, 其实就是整个逻辑计划

例如上述代码, 如果生成逻辑计划的, 会生成如下一些 RDD, 这些 RDD 是相互关联的, 这些 RDD 之间, 其实本质上生成的就是一个 计算链

20190519000019

接下来, 采用迭代渐进式的方式, 一步一步的查看一下整体上的生成过程

textFile 算子的背后

研究 RDD 的功能或者表现的时候, 其实本质上研究的就是 RDD 中的五大属性, 因为 RDD 透过五大属性来提供功能和表现, 所以如果要研究 textFile 这个算子, 应该从五大属性着手, 那么第一步就要看看生成的 RDD 是什么类型的 RDD

  1. textFile 生成的是 HadoopRDD

    20190519202310

    20190519202411

     除了上面这一个步骤以外, 后续步骤将不再直接基于代码进行讲解, 因为从代码的角度着手容易迷失逻辑, 这个章节的初心有两个, 一个是希望大家了解 Spark 的内部逻辑和原理, 另外一个是希望大家能够通过本章学习具有代码分析的能力

  2. HadoopRDD 的 Partitions 对应了 HDFS 的 Blocks

    20190519203211

    其实本质上每个 HadoopRDD 的 Partition 都是对应了一个 Hadoop 的 Block, 通过 InputFormat 来确定 Hadoop 中的 Block 的位置和边界, 从而可以供一些算子使用

  3. HadoopRDD 的 compute 函数就是在读取 HDFS 中的 Block

    本质上, compute 还是依然使用 InputFormat 来读取 HDFS 中对应分区的 Block

  4. textFile 这个算子生成的其实是一个 MapPartitionsRDD

    textFile 这个算子的作用是读取 HDFS 上的文件, 但是 HadoopRDD 中存放是一个元组, 其 Key 是行号, 其 Value 是 Hadoop 中定义的 Text 对象, 这一点和 MapReduce 程序中的行为是一致的

    但是并不适合 Spark 的场景, 所以最终会通过一个 map 算子, 将 (LineNum, Text) 转为 String 形式的一行一行的数据, 所以最终 textFile 这个算子生成的 RDD 并不是 HadoopRDD, 而是一个 MapPartitionsRDD

map 算子的背后

20190519101943

  • map 算子生成了 MapPartitionsRDD

    由源码可知, 当 val rdd2 = rdd1.map() 的时候, 其实生成的新 RDD 是 rdd2, rdd2 的类型是 MapPartitionsRDD, 每个 RDD 中的五大属性都会有一些不同, 由 map 算子生成的 RDD 中的计算函数, 本质上就是遍历对应分区的数据, 将每一个数据转成另外的形式

  • MapPartitionsRDD 的计算函数是 collection.map( function )

    真正运行的集群中的处理单元是 Task, 每个 Task 对应一个 RDD 的分区, 所以 collection 对应一个 RDD 分区的所有数据, 而这个计算的含义就是将一个 RDD 的分区上所有数据当作一个集合, 通过这个 Scala 集合的 map 算子, 来执行一个转换操作, 其转换操作的函数就是传入 map 算子的 function

  • 传入 map 算子的函数会被清理

    20190519190306

    这个清理主要是处理闭包中的依赖, 使得这个闭包可以被序列化发往不同的集群节点运行

flatMap 算子的背后

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flatMap 和 map 算子其实本质上是一样的, 其步骤和生成的 RDD 都是一样, 只是对于传入函数的处理不同, map 是 collect.map( function ) 而 flatMap 是 collect.flatMap( function )

从侧面印证了, 其实 Spark 中的 flatMap 和 Scala 基础中的 flatMap 其实是一样的

textRDD → splitRDD → tupleRDD

由 textRDD 到 splitRDD 再到 tupleRDD 的过程, 其实就是调用 map 和 flatMap 算子生成新的 RDD 的过程, 所以如下图所示, 就是这个阶段所生成的逻辑计划

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总结

如何生成 RDD ?

生成 RDD 的常见方式有三种

  • 从本地集合创建
  • 从外部数据集创建
  • 从其它 RDD 衍生

通过外部数据集创建 RDD, 是通过 Hadoop 或者其它外部数据源的 SDK 来进行数据读取, 同时如果外部数据源是有分片的话, RDD 会将分区与其分片进行对照

通过其它 RDD 衍生的话, 其实本质上就是通过不同的算子生成不同的 RDD 的子类对象, 从而控制 compute 函数的行为来实现算子功能

生成哪些 RDD ?

不同的算子生成不同的 RDD, 生成 RDD 的类型取决于算子, 例如 map 和 flatMap 都会生成 RDD 的子类 MapPartitions 的对象

如何计算 RDD 中的数据 ?

虽然前面我们提到过 RDD 是偏向计算的, 但是其实 RDD 还只是表示数据, 纵观 RDD 的五大属性中有三个是必须的, 分别如下

  • Partitions List 分区列表
  • Compute function 计算函数
  • Dependencies 依赖

虽然计算函数是和计算有关的, 但是只有调用了这个函数才会进行计算, RDD 显然不会自己调用自己的 Compute 函数, 一定是由外部调用的, 所以 RDD 更多的意义是用于表示数据集以及其来源, 和针对于数据的计算

所以如何计算 RDD 中的数据呢? 一定是通过其它的组件来计算的, 而计算的规则, 由 RDD 中的 Compute 函数来指定, 不同类型的 RDD 子类有不同的 Compute 函数

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