Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与实现原理

第三章 Spark RDD实现详解

RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象，它具备像MapReduce等数据流模型的容错性，并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错，RDD提供了一种高度受限的共享内存，即RDD是只读的，并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如此，RDD仍然足以表示很多类型的计算，包括MapReduce和专用的迭代编程模型（如Pregel）等。Spark实现的RDD在迭代计算方面比Hadoop快20多倍，同时还可以在5～7秒内交互式地查询1TB数据集。

3.1 概述

Spark的目标是为基于工作集的应用（即多个并行操作重用中间结果的应用）提供抽象，同时保持MapReduce及其相关模型的优势特性，即自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD比数据流模型更易于编程，同时基于工作集的计算也具有良好的描述能力。

在这些特性中，最难实现的是容错性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。我们面向的是大规模数据分析，数据检查点操作成本很高：需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源（在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量，而存储到磁盘则会降低应用程序速度）。所以，我们选择记录更新的方式。但是，如果更新太多，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列转换记录下来（即Lineage），以便恢复丢失的分区。

虽然只支持粗粒度转换限制了编程模型，但RDD仍然可以很好地适用于很多应用，特别是支持数据并行的批量分析应用，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，因为这些程序通常都会在很多记录上执行相同的操作。RDD不太适合那些异步更新共享状态的应用，例如并行Web网络爬虫。因此，Spark的目标是为大多数分析型应用提供有效的编程模型，而其他类型的应用则交给专门的系统。

3.2 什么是RDD

什么是RDD？RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称为转换，如map、filter、groupBy、join。RDD不需要物化。RDD含有如何从其他RDD衍生（即计算）出本RDD的相关信息（即Lineage），因此在RDD部分分区数据丢失的时候可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。

RDD支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

每个RDD有5个主要的属性：

1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。图3-1描述了分区存储的计算模型，每个分配的存储是由BlockManager实现的。每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block，而这个Block会被一个Task负责计算。

2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。详情请参阅3.4.5节。

3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。

4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。

5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。

[插图]

图3-1 RDD Partition的存储和计算模型

3.2.1 RDD的创建

可以通过两种方式创建RDD：

1）由一个已经存在的Scala集合创建。

2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3等。

RDD创建后，就可以在RDD上进行数据处理。RDD支持两种操作：转换（trans-formation），即从现有的数据集创建一个新的数据集；动作（action），即在数据集上进行计算后，返回一个值给Driver程序。例如，map就是一种转换，它将数据集每一个元素都传递给函数，并返回一个新的分布式数据集表示结果。另一方面，reduce是一种动作，通过一些函数将所有元素叠加起来，并将最终结果返回给Driver（还有一个并行的reduceByKey，能返回一个分布式数据集）。

图3-2描述了从外部数据源创建RDD，经过多次转换，通过一个动作操作将结果写回外部存储系统的逻辑运行图。整个过程的计算都是在Worker中的Executor中运行。

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图3-2 RDD创建、转换和动作的逻辑计算图

3.2.2 RDD的转换

RDD中的所有转换都是惰性的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这个设计让Spark更加有效率地运行。例如我们可以实现：通过map创建的一个新数据集，并在reduce中使用，最终只返回reduce的结果给Driver，而不是整个大的新数据集。图3-3描述了RDD在进行groupByRey时的内部RDD转换的实现逻辑图。图3-4描述了reduceByKey的实现逻辑图。

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图3-3 RDD groupByKey的逻辑转换图

在groupByKey的操作中，会在MapPartitionsRDD做一次Shuffle，图3-3中设置的分片数量是3，因此ShuffledRDD会有3个分片，ShuffledRDD实际上仅仅是从上游的任务中读取Shuffle的结果，因此图的箭头是指向上游的MapPartitionsRDD的。关于Shuffle的实现实际上要比图中展示得复杂得多，具体的实现细节可以参阅第7章。

reduceByKey和groupByKey的实现差不多，它在Shuffle完成之后，需要做一次reduce。

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图3-4 RDD reduceByKey的逻辑转换图

默认情况下，每一个转换过的RDD都会在它执行一个动作时被重新计算。不过也可以使用persist（或者cache）方法，在内存中持久化一个RDD。在这种情况下， Spark将会在集群中保存相关元素，下次查询这个RDD时能更快访问它。也支持在磁盘上持久化数据集，或在集群间复制数据集，这些选项将在下一节进行描述。

RDD支持的转换如表3-1所示。

表3-1 RDD支持的转换

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（续）

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3.2.3 RDD的动作

RDD支持的动作如表3-2所示。

表3-2 RDD支持的动作

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3.2.4 RDD的缓存

（续）

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Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中在内存中持久化（或缓存）一个数据集。当持久化一个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其他动作（action）中重用。这使得后续的动作变得更加迅速（通常快10倍）。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。

通过persist()或cache()方法可以标记一个要被持久化的RDD，一旦首次被触发，该RDD将会被保留在计算节点的内存中并重用。实际上，cache()是使用persist()的快捷方法，它们的实现如下：

/＊＊ Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). ＊/

def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

/＊＊ Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). ＊/

def cache(): this.type = persist()

图3-5中，假设首先进行了RDD0→RDD1→RDD2的计算作业，那么计算结束时，RDD1就已经缓存在系统中了。在进行RDD0→RDD1→RDD3的计算作业时，由于RDD1已经缓存在系统中，因此RDD0→RDD1的转换不会重复进行，计算作业只须进行RDD1→RDD3的计算就可以了，因此计算速度可以得到很大提升。

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图3-5 RDD缓存过的Partition可以加快下一次的计算速度

缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除。RDD的缓存的容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列的转换，丢失的数据会被重算。RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。

3.2.5 RDD的检查点

RDD的缓存能够在第一次计算完成后，将计算结果保存到内存、本地文件系统或者Tachyon中。通过缓存，Spark避免了RDD上的重复计算，能够极大地提升计算速度。但是，如果缓存丢失了，则需要重新计算。如果计算特别复杂或者计算耗时特别多，那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的。为了避免缓存丢失重新计算带来的开销，Spark又引入了检查点（checkpoint）机制。

缓存是在计算结束后，直接将计算结果通过用户定义的存储级别（存储级别定义了缓存存储的介质，现在支持内存、本地文件系统和Tachyon）写入不同的介质。而检查点不同，它是在计算完成后，重新建立一个Job来计算。为了避免重复计算，推荐先将RDD缓存，这样就能保证检查点的操作可以快速完成。

用户可以通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#checkpoint()来指定RDD需要检查点机制。