spark 一些概念记录
主要的component
standalone模式下：
- Master+work 的组网模式，master可以配置HA，可以通过 zookeeper来配置master选举；
- 一个application对应一个 driver；driver 与master 通信， master 负责管理自己的资源分配，与work通信生成 executors。
- executor 为work 中的进程，我们可以简单看作JVM进程，运行对应的task；
- driver 与 executor 通信，使用netty 组件；下发任务，协调数据分发等；
yarn 模式 - 不同于standalone 模式，由yarn管理资源，使用resourcer manager 分配资源和动态生成 executors，是一个按需的过程；
而standalone，是一开始启动集群，work +master就在那里了； - 不管是master 还是 yarn 对于资源的调度都是一个很麻烦的事情； 基本的原则是让数据和计算节点越近越好，最优的情况是数据就存在计算节点上；
- yarn 有client 模式和 cluster模式。client模式下，driver 在提交任务的本机，而cluster模式，有集群选取一个节点作为运行driver的节点；
- 更细化来讲，对于yarn 模式，分配的单元为container；spark 依旧有一个动态的 applicationMaster，负责资源的申请和调度，只不过负责向resourcemanager申请； 并且 yarn 的第一个分配的container 就是会运行 appMaster； client模式里，appMaster只负责申请支援，而在cluster模式中， appMaster所在的节点，同样会运行 spark driver 程序，更加复杂一些；
数据模型层面RDD
分布式弹性数据集RDD，对于分布在集群中的数据进行建模，有了这样一个logical 数据集概念，我们就可以在数据集上增加一些列的操作，操作对应集群的运算任务，就这样 存储+计算模型就有了；
RDD 相应的操作有很多，可以参考RDD的API，主要有 创建， transform，控制，sink（收集）；
不同的RDD API 对于性能也是有不同的消耗，我们需要根据需求进行取舍；
比如 reduceByKey,groupByKey都可以实现reduce操作，但是reducebykey, 会在map阶段之后本地进行一次merge。比如groupbykey效果好；
比如foreachPartition 和 partitionMap，都可以针对 parititon级别的数据进行操作，有batch 的效果，对于需要针对每个元素开启连接资源的任务，使用 partition级别的迭代效果要好很多；
RDD 有了链式操作之后，就需要走一个典型的任务构建。非常典型的分为 logical plan 和 physical plan。对应 DAG 图 和 Task Schedule Graph； 其中 DAG 图就是 把RDD 的操作 分为 不同的stage。主要用到了 窄依赖 和宽依赖的概念。
窄依赖就是 我们常用的 transform step，在一个节点可以完成， 而宽依赖 则是 需要shuffle的步骤，比如 group，reduce，join等； 一个 宽依赖 就是 DAG 中一个stage， spark 会构建一个stage 有向无环图，然后并行执行stage。 而每个stage 背后就是一系列的 taskset； task 会被调度到 具体的excutor中，也有非常复杂的调度算法进行处理；
存储模型层面
RDD 数据集 包装了 底层文件的各个block，各个节点通过blockManager来访问分布在集群中的 block数据块；
RDD 的持久化有多个级别，包含了 disk，memory，disk_memory, spark 尽可能的将RDD 的数据集缓存在中，以获得更快的计算和IO性能；我们也可以通过类似于cache（）的方法将数据集存放在内存中，spark 调度策略里也会优先使用包含缓存数据的节点，就近计算对应任务；
在需要 shuffle 的task中， spark 也做了对应的优化；最开始是 hashShuffle。 如果有 N 个mapper，M 个 reducer，那么每个Mapper就会 生产M个文件，系统有 N*M个文件，小的文件会造成 磁盘性能的下降和 随机写的开销；
目前 spark 使用 sortShuffle。也就是说一个 mapper 自保存一个 sort 的 文件和一个index 文件，不同的 reducer 的input 被划分到不同的 offset里面，这样就解决了小文件 碎片化问题；
作为分布式系统，spark 也提供了 可配置的序列化方式，比如 java/kyro, 以及多种 压缩方式；
此外还提供了了 分布式counter/ Accumlator, 以及 broadcast 变量（可读），供我们使用；
sparkSQL
支持SQL语义的查询，使用antlr4 词法语法解析sql，构建逻辑和物理执行计划； 基于rdd构建了DataFrame数据集，可以让我们使用类似于pandas dataframe的概念来操作数据集； 支持jdbc的连接来创建数据集；
支持对hive 进行连接，然后sparkSql On Hive 的方式，运行交互式的查询， sparksql的性能会大幅高于 hive本身；
spark streaming
采用了消费生产者模式， 从数据源收集的数据，放入pool中，然后根据我们定义的 处理时间来划分一个batch。
比如定义了1s为一个batch 间隔，那么每1s 拿去 一个batch 然后生成 RDD，之后把一些列小的RDD 放入一个队列里面，由 Driver端的 JobGenerator 持续的生成一个一个的job； 可以看到不同的应用场景有不同的 driver来处理；
streamming也支持 window的概念，滚动和滑动窗口，目窗口的时间单位为秒级别； 相对于flink 无法处理低延迟的场景；
其他的很多概念和flink里面是差不多的，比如说 HA 时候的高可用，需要结合上游的组件来做容错，如果是kafka那么 checkpoint可以记住offset，如果是其他的数据源，可以在 额外的系统里面存储 checkpoint的数据集等等
spark graphx
graphx 算是平常工作中用的比较多的了。 最主要有两点，给你一个图的节点集合，如何存储在不同的分区中，涉及到的hash分片等算法，spark有随机hash，2D partition 等策略等；
如果确定了一个节点在哪个分区之后，就是确定存储哪些数据，分为点分割还是边分割，对于A-B-C 这样一个结构；
如果是点分割，存储的是 A-B； B-C；节点冗余，但是获取连接矩阵就特别方便，都在一个分区上；如果是边分割，
A，（A-B）, B(B-C，B-A), C（C-B）; 节点不会冗余，边冗余，拉去连接矩阵还是有开销；
各自的优点： 点分割，适合OLAP，不在乎存储的，空间换时间；
边分割，适合OLTP，空间少，hugegraph 就是oltp场景， 比如插入的时候，不需要为冗余的节点都插入边；
然后就是计算模型使用 pregrel，实际使用的是spark 的aggregate 方法， 沿着 边发送消息到目标节点，目标节点进行reduce，然后就是不断的迭代；
优化TIPS
数据倾斜：
- 倾斜的原因可能是Map 和 reducer端， map 端 文件大小不一样，而且采用了不支持切分的压缩算法，那么文件如果100G，则一个map就会以100G作为一个map；map就会出问题；map端的倾斜需要做一些预处理； 而reducer端是比较常见的倾斜；i
- 使用sample 函数然后再统计一下key的分布，看看哪些key倾斜，最针对性的处理
- 比如对于key 进行随机化处理，reduce之后，再进行一次 reduce，三段与多个阶段；
- 尽可能的不适用reduce 等需要shuffle的算子；比如 join的时候，可以使用 map join。也就是说 在 map函数里面自己实现；
这个在hive 或者spark 里面 的 table join之中比较常见； 大表join 小表的时候，小表 broadcast 到各个节点，然后map join【之所以叫map join，是因为在map阶段就解决了，没有reduce阶段】；另外可以考虑尽可能的增加资源，再不行就要随机化。 - 广播变量：需要序列化，缺省10M，由driver的blockManager管理；使用BT传输协议，是一个p2p传输协议，减少 Driver的传输负担；比如广播变量大了之后，分成M个小block；传给N个executor。executor 自己可以相互交换；
- 大表join（1）。找出一个大表中的 倾斜集合，分为 skew key 和 normal key，分为两部分。normal的key 正常join； skew 的key 单独join；这种方式就是 把数据集拆分出来 正常+异常的部分；
- 大表join（2）。 对于大表的数据做 随机化，相对小的表 做 扩容； 比如随机化 参数为10，那么小表就需要扩容10倍； 在一些场景可能合适；
TopN:
- 全局topN会有问题，可能数据太大，内存溢出，可以parition 之后，对每个pairtion 取 topN； 合并起来，在做一个排序，去topN；
- 对于分组TopN，如果groupBy之后又数据倾斜的内存溢出，这考虑随机化，或者是自定义分区器。就是获取key的枚举值，然后重分区到 各个枚举值中，然后再取topN； 总之要避免全局排序。或者是非常大的一个key的排序；
Yarn 的调度流程
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- 创建applicationId，上传 jar 包+其他资源等；
- 由RM 分配第一个容器，构建 appMaster 做统一的为每个任务进行调度
- appMaster 告诉resourceManager自己要的资源，然后由其分配资源；appMaster使用心跳不断轮训RM分配的情况；
- appMaster 拿到分配的资源definition， 让 NodeManager启动executor
- appMaster解析好 stageScheduler和taskScheduler，不断下发任务，和spark cluster 模式是一样的；
Spakr on K8s
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从spark2.3开始，支持k8s作为调度了. 目前也有 k8s-spark-operator
主要的思路，构建一个driver-pod，由driver pod 不断去申请 execution pod；类似于NR的调度方式；只不过换成了 POD；
** yarn vs k8s
k8s 更全面的隔离；
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