spark 中的RDD 和 DAG

Spark 核心

Spark是继Hadoop之后的下一代分布式大数据处理框架，相对于传统的批处理框架Hadoop，Spark通过可存储在内存中的数据集RDD，以及对流式（streaming）处理的支持，可以获得10到100倍的性能提升。相对于仅支持流式处理的Storm框架，Spark提供了对批处理，流处理，交互式查询，机器学习及图形计算等一系列任务的支持，一站式解决各类大数据分析需求。

每个分布式框架需要解决分布式环境中天然的技术难题，比如并行效率，出错恢复和一致性等问题。分布式框架本身需要精巧的设计，但是对使用框架的用户来说，需要实现的客户端代码是比较简单直接的，无非是对数据集合的map, reduce, filter, group, join等一系列操作。

然而要实现高效的Spark应用，需要用户对数据在物理节点上的存取，在网络间的传递，以及任务的执行流程有清晰的理解，RDD和DAG是需要掌握的两个核心概念。

RDD

概念

RDD(resilient distributed datasets, 弹性数据集)，是一组分布存储于多个数据节点，可执行并行操作的数据集合。RDD是Spark的核心抽象，其主要特点为：

• 不可变性（immutable）

  RDD一旦生成，其内容是不可变的，只会基于已有的RDD生成新的RDD。不可变性是函数编程给分布式世界带来的最宝贵财富，是征服分布式环境中的并发，容错等问题的利器。

• 分布式(distributed)

  集合是函数式编程中的主要数据结构，Spark将其推广到了分布式环境，利用现有的分布式数据存储框架(HDFS, S3)等，将数据存储于集群的多个节点，方便了任务并行和数据容错。

• 并行(parallel exection)

  基于特定的分区函数，Spark将RDD存储到多个分区(Partition)， 实际任务执行时，为每个分区起一个线程并执行相应的计算逻辑，通过并行提高了任务执行的效率。

程序示例

Spark应用中主要做的事情就是将一个RDD变换成另一个RDD，举一个实际的代码示例：

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("wordCont")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val input =  sc.textFile(args(0))
    // filter empty lines.
    val lines = input.filter(line => line.size > 0)
    // Split input lines into words.
    val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))
    // Transform into pairs and count.
    val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey{case (x, y) => x + y}
    //Output the total count, causing evaluation
    println(counts.count() + " diffrent words in total. ")
    sc.stop()
  }
}

如果在spark-shell里执行val input = sc.textFile("README.md"), 可以看到input的类型为org.apache.spark.rdd.RDD[String], 事实上input, words 及 counts这些由transformation操作生成的对象，都是RDD类型，基于RDD，Spark提供了一系列机制来加速任务的执行。

加速原理

tranformation 和 action

transformation 的输入是RDD，输出也是RDD。action的输入是RDD，输出是一个值，通常是在Spark程序的末尾被调用，得到一个计算结果。

transformation和action最大的区别在于，transformation 遵循缓式计算(lazy evaluation), 程序内部执行tranformation调用之后，并不立即进行计算，直到某个action被调用，才会进行真正的计算。结合下文提到的DAG，优化了程序的执行效率。

Spark中大部分API提供的都是transformation操作，如代码示例中的map, filter 及 flatmap, 少数API提供action操作，如count 和 reduce。

缓存(cache)

每一次action调用，Spark都会从最初的输入RDD开始，重新执行一遍所有的tranformation, 对于批处理任务，这样做固然没有问题，但是对于反复操作操作同一数据的交互式(interactive)任务, 重复执行相同的计算显得很低效。

Spark提供缓存API来解决这一问题，用户可以通过cache()或persist()方法，将中间计算结果缓存到内存或者硬盘，下次执行相同计算时，可直接读取缓存来提高效率。persist()和cache()的区别在于，persist()提供了更多的参数，来支持不同级别的缓存机制。

分区(partition)

Spark按照分区函数(通常是哈希函数)，将RDD数据集切分成多个分区，分布到多个物理节点。

Spark 提供了一系列的API，以分区为基本物理单元进行数据存取和计算。一些昂贵的操作比如创建数据库连接，为每个分区建立一个显然比为每个数据对象建立连接一个高效得多。

灾备原理

分布式环境中，节点失效是常态，数据备份和出错恢复是每一个分布式框架必须处理的问题。基于RDD，Spark 对数据灾备提供了一系列支持：

血统(lineage)

每个RDD都是由最初的输入RDD,经过一系列tranformation生成的，Spark记录了这一系列transformation构成的变换图谱，称之为RDD的lineage。用户可以调用RDD的toDebugString()方法打印出lineage。如果缓存的RDD发生了数据丢失，Spark可以根据lineage，重新计算出该RDD。

副本(replica)

当然原始输入数据也可能发生丢失，Spark依赖副本来处理这种情况。很多存储系统如HDFS 或 S3, 本身就存储了副本，而对于诸如并未提供副本机制的本地文件系统，可以在应用程序中让Spark帮助我们存储备份。

DAG

RDD是对计算对象的抽象，DAG是对计算过程的抽象。DAG(directed acyclic graph， 有向无环图), 描述了任务执行的拓扑结构，代表了从输入RDD到结果RDD的变换关系。

narrow transformation 与 wide transformation

Spark 将那些需要在节点间传输数据的tranformation 称为 wide transformation, 如 reduceByKey, join 这类 shuffle 操作。 相应的，可以在单一节点完成的操作称之为 narrow transformation, 如 map 和 filter, Spark 可以针对narrow transformation做优化，将一组narrow transformation合并执行。

job, stage 与 task

按计算步骤的粒度，Saprk提供了job, stage 和 task 三层概念抽象:

• task - Spark中最小的任务执行单元，每个tranformation操作，都会被翻译成相应的task，由executor应用到相应的RDD上。

• stage - 一组由narrow transformation构成的task，被合并成一个stage，由于不需要在节点间传输数据，stage可以被高效执行。

• job - 每一个action在实际执行时，对应着一个job，一个job可以包含多个stage。

程序示例

上文中的单词计数程序，对应的DAG为：

用户也可以通过 Saprk Web Interface 获得类似的DAG视图。

小结

相对于上一代分布式计算框架Hadoop，Spark基于RDD和DAG，对分布式任务处理提供了更加高效和灵活的支持。深入掌握RDD和DAG的原理，可以为理解整个Spark框架奠定坚实的基础。