Spark 以及 spark streaming 核心原理及实践

2018-11-07 本文已影响8人大数据首席数据师

本文依次从spark生态，原理，基本概念，spark streaming原理及实践，还有spark调优以及环境搭建等方面进行介绍，希望对大家有所帮助。

导语： spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统，因效率高，易用以及通用性越来越得到大家的青睐，我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后，对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会，在此分享给大家。本文依次从spark生态，原理，基本概念，spark streaming原理及实践，还有spark调优以及环境搭建等方面进行介绍，希望对大家有所帮助。

spark 生态及运行原理

Spark 特点

运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。

适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习

易用性 => 编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多种语言，数据源丰富，可部署在多种集群中

容错性高。Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”(即充许基于数据衍生过程)对它们进行重建。另外在RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错，而CheckPoint有两种方式：CheckPoint Data，和Logging The Updates，用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

Spark的适用场景

目前大数据处理场景有以下几个类型：

复杂的批量处理(Batch Data Processing)，偏重点在于处理海量数据的能力，至于处理速度可忍受，通常的时间可能是在数十分钟到数小时;

基于历史数据的交互式查询(Interactive Query)，通常的时间在数十秒到数十分钟之间

基于实时数据流的数据处理(Streaming Data Processing)，通常在数百毫秒到数秒之间

Spark成功案例目前大数据在互联网公司主要应用在广告、报表、推荐系统等业务上。在广告业务方面需要大数据做应用分析、效果分析、定向优化等，在推荐系统方面则需要大数据优化相关排名、个性化推荐以及热点点击分析等。这些应用场景的普遍特点是计算量大、效率要求高。腾讯 / yahoo / 淘宝 / 优酷土豆

spark运行架构

spark基础运行架构如下所示：

spark结合yarn集群背后的运行流程如下所示：

spark 运行流程：

Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行;Worker相当于计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报;Executor负责任务的执行;Client作为用户的客户端负责提交应用，Driver负责控制一个应用的执行。Spark集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程，对整个集群进行控制。在一个Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是两个重要角色。Driver 程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即Task任务的分发，而多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务。在执行阶段，Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器，同时Executor对相应数据分区的任务进行处理。

Excecutor /Task 每个程序自有，不同程序互相隔离，task多线程并行，

集群对Spark透明，Spark只要能获取相关节点和进程

Driver 与Executor保持通信，协作处理

三种集群模式：

1.Standalone 独立集群

2.Mesos, apache mesos

3.Yarn, hadoop yarn

基本概念：

Application =>Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor

SparkContext => Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor

Driver Program => 运行Application的main()函数并且创建SparkContext

Executor => 是为Application运行在Worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个Application都会申请各自的Executor来处理任务

Cluster Manager =>在集群上获取资源的外部服务 (例如：Standalone、Mesos、Yarn)

Worker Node => 集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程

Task => 运行在Executor上的工作单元

Job => SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应

Stage => 每个Job会被拆分很多组task，每组任务被称为Stage，也称TaskSet

RDD => 是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类

DAGScheduler => 根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler

TaskScheduler => 将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果

Transformations => 是Spark API的一种类型，Transformation返回值还是一个RDD，所有的Transformation采用的都是懒策略，如果只是将Transformation提交是不会执行计算的

Action => 是Spark API的一种类型，Action返回值不是一个RDD，而是一个scala集合;计算只有在Action被提交的时候计算才被触发。

Spark核心概念之RDD

Spark核心概念之Transformations / Actions

Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的。 Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。

Action是返回值返回给driver或者存储到文件，是RDD到result的变换，Transformation是RDD到RDD的变换。

只有action执行时，rdd才会被计算生成，这是rdd懒惰执行的根本所在。

Spark核心概念之Jobs / Stage

Job => 包含多个task的并行计算，一个action触发一个job

stage => 一个job会被拆为多组task，每组任务称为一个stage，以shuffle进行划分

Spark核心概念之Shuffle

以reduceByKey为例解释shuffle过程。

在没有task的文件分片合并下的shuffle过程如下：(spark.shuffle.consolidateFiles=false)

fetch 来的数据存放到哪里?

刚 fetch 来的 FileSegment 存放在 softBuffer 缓冲区，经过处理后的数据放在内存 + 磁盘上。这里我们主要讨论处理后的数据，可以灵活设置这些数据是“只用内存”还是“内存+磁盘”。如果spark.shuffle.spill = false就只用内存。由于不要求数据有序，shuffle write 的任务很简单：将数据 partition 好，并持久化。之所以要持久化，一方面是要减少内存存储空间压力，另一方面也是为了 fault-tolerance。

shuffle之所以需要把中间结果放到磁盘文件中，是因为虽然上一批task结束了，下一批task还需要使用内存。如果全部放在内存中，内存会不够。另外一方面为了容错，防止任务挂掉。

存在问题如下：

产生的 FileSegment 过多。每个 ShuffleMapTask 产生 R(reducer 个数)个 FileSegment，M 个 ShuffleMapTask 就会产生 M * R 个文件。一般 Spark job 的 M 和 R 都很大，因此磁盘上会存在大量的数据文件。

缓冲区占用内存空间大。每个 ShuffleMapTask 需要开 R 个 bucket，M 个 ShuffleMapTask 就会产生 MR 个 bucket。虽然一个 ShuffleMapTask 结束后，对应的缓冲区可以被回收，但一个 worker node 上同时存在的 bucket 个数可以达到 cores R 个(一般 worker 同时可以运行 cores 个 ShuffleMapTask)，占用的内存空间也就达到了cores R 32 KB。对于 8 核 1000 个 reducer 来说，占用内存就是 256MB。

为了解决上述问题，我们可以使用文件合并的功能。

在进行task的文件分片合并下的shuffle过程如下：(spark.shuffle.consolidateFiles=true)

可以明显看出，在一个 core 上连续执行的 ShuffleMapTasks 可以共用一个输出文件 ShuffleFile。先执行完的 ShuffleMapTask 形成 ShuffleBlock i，后执行的 ShuffleMapTask 可以将输出数据直接追加到 ShuffleBlock i 后面，形成 ShuffleBlock i'，每个 ShuffleBlock 被称为 FileSegment。下一个 stage 的 reducer 只需要 fetch 整个 ShuffleFile 就行了。这样，每个 worker 持有的文件数降为 cores * R。FileConsolidation 功能可以通过spark.shuffle.consolidateFiles=true来开启。

Spark核心概念之Cache

val rdd1 = ... // 读取hdfs数据，加载成RDD

rdd1.cache

val rdd2 = rdd1.map(...)

val rdd3 = rdd1.filter(...)

rdd2.take(10).foreach(println)

rdd3.take(10).foreach(println)

rdd1.unpersist

cache和unpersisit两个操作比较特殊，他们既不是action也不是transformation。cache会将标记需要缓存的rdd，真正缓存是在第一次被相关action调用后才缓存;unpersisit是抹掉该标记，并且立刻释放内存。只有action执行时，rdd1才会开始创建并进行后续的rdd变换计算。

cache其实也是调用的persist持久化函数，只是选择的持久化级别为MEMORY_ONLY。

persist支持的RDD持久化级别如下：

需要注意的问题： Cache或shuffle场景序列化时， spark序列化不支持protobuf message，需要java 可以serializable的对象。一旦在序列化用到不支持java serializable的对象就会出现上述错误。 Spark只要写磁盘，就会用到序列化。除了shuffle阶段和persist会序列化，其他时候RDD处理都在内存中，不会用到序列化。

Spark Streaming运行原理

spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理。

从原理上看，把传统的spark批处理程序变成streaming程序，spark需要构建什么?

需要构建4个东西：

一个静态的 RDD DAG 的模板，来表示处理逻辑;

一个动态的工作控制器，将连续的 streaming data 切分数据片段，并按照模板复制出新的 RDD 3. DAG 的实例，对数据片段进行处理;

Receiver进行原始数据的产生和导入;Receiver将接收到的数据合并为数据块并存到内存或硬盘中，供后续batch RDD进行消费

对长时运行任务的保障，包括输入数据的失效后的重构，处理任务的失败后的重调。

具体streaming的详细原理可以参考广点通出品的源码解析文章：

https://github.com/lw-lin/CoolplaySpark/blob/master/Spark%20Streaming%20%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97/0.1%20Spark%20Streaming%20%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%80%9D%E8%B7%AF%E4%B8%8E%E6%A8%A1%E5%9D%97%E6%A6%82%E8%BF%B0.md#24

对于spark streaming需要注意以下三点：

尽量保证每个work节点中的数据不要落盘，以提升执行效率。