Spark重温笔记（三）：Spark在企业中为什么能这么强？——持久化、Checkpoint机制、共享变量与内核调度原理全攻略“-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark重温笔记（三）：Spark在企业中为什么能这么强？——持久化、Checkpoint机制、共享变量与内核调度原理全攻略“。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Spark学习笔记

前言：今天是温习 Spark 的第 3 天啦！主要梳理了 Spark 核心数据结构：RDD(弹性分布式数据集)，包括RDD持久化，checkpoint机制，spark两种共享变量以及spark内核调度原理，希望对大家有帮助！

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5. RDD持久化[掌握]

(1)为什么使用缓存

缓存可以加速计算，比如在wordcount操作的时候对reduceByKey算子进行cache的缓存操作，这时候后续的操作直接基于缓存后续的计算
缓存可以解决容错问题，因为RDD是基于依赖链的Dependency
使用经验：一次缓存可以多次使用

(2)如何进行缓存

spark中提供cache方法
spark中提供persist方法

_15_acheOrpersist.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# Program function：演示join操作
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
import time
if __name__ == '__main__':
    print('PySpark join Function Program')
    # TODO：1、创建应用程序入口SparkContext实例对象
    conf = SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
    # TODO: 2、从本地文件系统创建RDD数据集
    x = sc.parallelize([(1001, "zhangsan"), (1002, "lisi"), (1003, "wangwu"), (1004, "zhangliu")])
    y = sc.parallelize([(1001, "sales"), (1002, "tech")])
    # TODO:3、使用join完成联合操作
    join_result_rdd = x.join(y)
    print(join_result_rdd.collect())  # [(1001, ('zhangsan', 'sales')), (1002, ('lisi', 'tech'))]
    print(x.leftOuterJoin(y).collect())
    print(x.rightOuterJoin(y).collect())  # [(1001, ('zhangsan', 'sales')), (1002, ('lisi', 'tech'))]
    # 缓存--基于内存缓存-cache底层调用的是self.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
    join_result_rdd.cache()
    # join_result_rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)
    # 如果执行了缓存的操作，需要使用action算子触发，在4040页面上看到绿颜色标识
    join_result_rdd.collect()
    # 如果后续执行任何的操作会直接基于上述缓存的数据执行，比如count==============================> 4040端口出现绿点
    print(join_result_rdd.count())
    print(join_result_rdd.first())
    time.sleep(600)
    sc.stop()

[(1001, ('zhangsan', 'sales')), (1002, ('lisi', 'tech'))]
[(1001, ('zhangsan', 'sales')), (1002, ('lisi', 'tech')), (1003, ('wangwu', None)), (1004, ('zhangliu', None))]
[(1001, ('zhangsan', 'sales')), (1002, ('lisi', 'tech'))]
2
(1001, ('zhangsan', 'sales'))

(3)何时缓存数据

rdd来之不易

经过很长依赖链计算

经过shuffle

rdd被使用多次

缓存cache或persist

问题1：缓存将数据保存在内存或磁盘中，内存或磁盘都属于易失介质

内存在重启之后没有数据了，磁盘也会数据丢失

注意：缓存会将依赖链进行保存的

问题2：如何解决基于cache或persist的存储在易失介质的问题？

引入checkpoint检查点机制

将元数据和数据统统存储在HDFS的非易失介质，HDFS有副本机制

checkpoint切断依赖链，直接基于保存在hdfs的中元数据和数据进行后续计算

什么是元数据?

管理数据的数据

比如，数据大小，位置等都是元数据

6. Checkpoint机制[掌握]

(1) 为什么要检查点

为什么有检查点机制？

1-因为cache或perisist将数据缓存在内存或磁盘中，会有丢失数据情况，引入检查点机制，可以将数据斩断依赖之后存储到HDFS的非易失介质中，解决Spark的容错问题
2-Spark的容错问题？
- 有一些rdd出错怎么办？可以借助于cache或Persist，或checkpoint

(2)如何进行检查点

如何使用检查点机制？

1-指定数据保存在哪里？：sc.setCheckpointDir(“hdfs://node1:9820/chehckpoint/”)
2-对谁缓存？：算子
3-rdd1.checkpoint（）：斩断依赖关系进行检查点
4-检查点机制触发方式：action算子可以触发
5-后续的计算过程：Spark机制直接从checkpoint中读取数据

(3)检查点机制有哪些作用

检查点机制那些作用？

将数据和元数据保存在HDFS中
后续执行rdd的计算直接基于checkpoint的rdd
起到了容错的作用

(4) 如何实现spark的容错

面试题：如何实现Spark的容错？

1-首先会查看Spark是否对数据缓存，cache或perisist，直接从缓存中提取数据
2-否则查看checkpoint是否保存数据
3-否则根据依赖关系重建RDD

(5)持久化和检查点的区别

1-存储位置：缓存放在内存或本地磁盘，检查点机制在hdfs
2-生命周期：缓存通过LRU或unpersist释放，检查点机制会根据文件一直存在
3-依赖关系：缓存保存依赖关系，检查点斩断依赖关系链

_16_checkpoint.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# Program function：checkpoint RDD

from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
import time

from pyspark.storagelevel import StorageLevel

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
PYSPARK_PYTHON = "/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python3"
# 当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON
os.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON

if __name__ == '__main__':
    print('PySpark checkpoint Program')
    # TODO：1、创建应用程序入口SparkContext实例对象
    conf = SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
    # TODO: 2、RDD的checkpoint
    sc.setCheckpointDir("file:///export/data/spark_practice/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/checkpoint1")
    # TODO: 3、调用集合RDD中函数处理分析数据
    fileRDD = sc.textFile("file:///export/data/spark_practice/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/words.txt")
    # TODO: 调用checkpoint函数，将RDD进行备份，需要RDD中Action函数触发
    fileRDD.checkpoint()
    print(fileRDD.count())
    # TODO: 再次执行count函数, 此时从checkpoint读取数据
    print(fileRDD.count())

    time.sleep(100)
    print('停止 PySpark SparkSession 对象')
    # 关闭SparkContext
    sc.stop()

2
2
停止 PySpark SparkSession 对象

(6)持久化和检查点并存

先cache 再 checkpoint测试

1-读取数据文件
2-设置检查点目录
3-rdd.checkpoint() 和rdd.cache()
4-执行action操作，根据spark容错选择首先从cache中读取数据，时间更少，速度更快
5-如果对rdd实现unpersist
6-从checkpoint中读取rdd的数据
7-通过action可以查看时间

_17_acheCheckpoint.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# Program function：cache&checkpoint RDD

from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
import time

from pyspark.storagelevel import StorageLevel

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
PYSPARK_PYTHON = "/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python3"
# 当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON
os.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON

if __name__ == '__main__':
    print('PySpark cache&checkpoint Program')
    # TODO：1、创建应用程序入口SparkContext实例对象
    conf = SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
    # TODO: 2、RDD的checkpoint
    sc.setCheckpointDir("file:///export/data/spark_practice/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/checkpoint1")
    # TODO: 3、调用集合RDD中函数处理分析数据
    fileRDD = sc.textFile("/export/data/spark_practice/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/words.txt")
    # TODO: 调用checkpoint和cache函数，将RDD进行容错，需要RDD中Action函数触发
    print("=======1-同时做cache和Perisist========")
    fileRDD.cache()
    fileRDD.checkpoint()
    print("=======2-启动Job1跑正常任务，启动Job2就会先从Cache读取数据，Web页面可以看到ProcessLocal========")
    fileRDD.count()
    # TODO: 再次执行count函数, 此时从checkpoint读取数据
    fileRDD.count()
    print("=======3-启动一个Job发现查询数据从checkpoint的hdfs中查找========")
    # TODO:释放cache之后如果在查询数据从哪里读取？ 答案是checkpoint的hdfs的数据中。
    fileRDD.unpersist(True)
    fileRDD.count()

    time.sleep(100)
    print('停止 PySpark SparkSession 对象')
    # 关闭SparkContext
    sc.stop()

7.两种共享变量[掌握]

(1)累加器

1-原理
- 在Driver端和exeutor端可以共享Executor执行计算的结果
2-不使用累加器
- python本地集合可以直接得到结果
- 但是在分布式集合中得不到累加的
3-使用累加器
- acc=sc.accumulate(10),10是初始值
- acc.add(num)
- print(acc.value)通过value获取累加器的值

(2)广播变量

1-广播变量不是在每个Task拥有一份变量，而是每个节点的executor一份副本
2-广播变量通过本地的executor从blockmanager中过去driver上面变量的副本(计算资源+计算程序)

8. Spark的内核调度

(1) RDD依赖

RDD依赖
为什么设计依赖？
- 1-为了实现Spark的容错，rdd1-rdd2-rdd3-rdd4
- 2-并行计算，划分依赖、
为什么划分宽窄依赖？
- 为了加速并行计算
- 窄依赖可以并行计算，如果是宽依赖无法并行计算
依赖的划分
- 窄依赖：*父 RDD 与子 RDD 间的分区是一对一的*
- 宽依赖：划分Stage
  - *父 RDD 中的分区可能会被多个子 RDD 分区使用*
- 如何区分宽窄依赖？
  - 比如map。filter，flatMap 窄依赖，无需进行shuffle
  - 比如reduceByKey（合并多个窄依赖），groupByKey，宽依赖(shuffle)
  - 不能说：一个子RDD依赖于多个父rdd，该种情况无法判断

(2) DAG

什么是DAG？

有向无环图
DAG如何划分Stage？
- 一个Dag就是一个Job，一个Dag是由Action算子进行划分
- 一个Job下面有很多Stage，根据宽依赖Shuffle依赖划分Stage
一个Spark应用程序包括Job、Stage及Task：
- 第一：Job是以Action方法为界，遇到一个Action方法则触发一个Job；一个Job就是dag
- 第二：Stage是Job的子集，以RDD宽依赖(即Shuffle)为界，遇到Shuffle做一次划分；
- 第三：Task是Stage的子集，以并行度(分区数)来衡量，分区数是多少，则有多少个task。

(3) Job的调度流程

1-用户代码编写：用户根据需求编写 Spark 应用程序，包括定义 RDD、转换操作和行动操作等。
2-DAG 构建： Spark 将用户编写的代码进行解析，并构建出一个有向无环图（DAG），该图表示了任务之间的依赖关系。DAG 由一系列的阶段（Stage）组成，每个阶段包含一组可以并行执行的任务。
3-Stage 划分：根据任务之间的依赖关系，Spark 将 DAG 进一步划分为不同的阶段。一个阶段包含一组可以在无需 shuffle 的情况下并行执行的任务。
4-Task 划分：对于每个阶段，Spark 将其划分为一系列的任务（Task），每个任务对应于一个 RDD partition 的处理。任务的划分是根据数据的分区方式和计算的转换操作来确定的。
5-资源分配： Spark 根据集群的资源情况，将任务分配给可用的 Executor，以便在集群中并行执行。
6-DAG 调度： Spark 根据阶段之间的依赖关系，按照拓扑顺序调度阶段的执行。每个阶段的任务会在 Executor 上启动，并且会根据需要进行数据的 shuffle 操作。
7-任务执行： Executor 在分配到的资源上并行执行任务。每个任务会根据用户编写的转换操作对 RDD 进行处理，并将结果传递给下一个阶段的任务。
8-结果输出：最后一个阶段完成后，Spark 将最终的结果返回给用户代码，或者将结果写入外部存储系统，如 HDFS、数据库等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845165.html