【Spark Graphx 系列】Pregel PeriodicCheckpointer原理场景示例源码详解

【Spark Graphx 系列】Pregel PeriodicCheckpointer原理场景示例源码详解

源自专栏《SparkML：Spark ML系列专栏目录》

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概览

这个抽象类帮助持久化和检查点RDD和从RDD派生的类型（如Graphs和DataFrames）。

在文档中，我们使用术语“Dataset”来指代分布式数据类型（RDD，Graph等）。

具体来说，这个抽象类自动处理持久化和（可选）检查点，以及取消持久化和移除检查点文件。

用户在创建新的Dataset之后，应该在Dataset被实现之前调用update()。

在更新[[PeriodicCheckpointer]]之后，用户负责实现Dataset以确保持久化和检查点实际发生。

当调用update()时，会执行以下操作：

• 持久化新的Dataset（如果尚未持久化），并放入已持久化Dataset的队列中。
• 从队列中取消持久化Dataset，直到最多存在3个已持久化的Dataset。
• 如果使用检查点并且已达到检查点间隔，
• 检查新的Dataset，并将其放入检查点的队列中。
• 移除较旧的检查点。

原理

PeriodicCheckpointer的原理是通过一个抽象类来管理RDD和其派生类型（如Graphs和DataFrames）的持久化和检查点操作。

这个抽象类提供了update方法，用于更新新的Dataset，并根据设定的检查点间隔进行持久化和检查点处理。

PeriodicCheckpointer的设计初衷是为了简化用户对RDD等数据类型的持久化和检查点操作，避免用户需要手动管理这些过程。

通过将这些操作封装在抽象类中，并提供相应的回调方法让用户实现具体的持久化和检查点逻辑，可以使用户更方便地使用Spark进行数据处理。

具体来说，PeriodicCheckpointer通过维护持久化队列和检查点队列来管理已持久化和已检查点的数据，并在update方法中根据设定的检查点间隔对新的Dataset进行持久化和检查点处理，并移除旧的检查点文件。通过这种方式，用户只需关注数据的生成和更新，而具体的持久化和检查点逻辑由PeriodicCheckpointer类来管理，提高了用户的使用体验和代码的可维护性。

示例

示例1

以下代码示例实现了一个迭代计算的功能，主要包括以下步骤：

1. 初始化图数据并设定检查点间隔。
2. 创建PeriodicGraphCheckpointer实例来管理图数据的持久化和检查点操作。
3. 更新图数据，触发持久化和检查点操作。
4. 计算消息，并创建PeriodicRDDCheckpointer实例来管理消息的持久化和检查点。
5. 更新消息数据，触发持久化和检查点操作。
6. 迭代计算过程中，接收消息并更新顶点信息，同时更新持久化和检查点数据。
7. 在迭代过程中，取消持久化旧消息和图的顶点、边数据，释放资源。
8. 继续迭代计算，直到满足退出条件。
9. 最后，取消持久化消息数据集，删除所有检查点文件。

通过以上功能实现，可以实现大规模图计算中的迭代计算过程，并在需要时进行持久化和检查点处理，确保计算的稳定性和可靠性。

// 获取检查点间隔val checkpointInterval = graph.vertices.sparkContext.getConf
  .getInt("spark.graphx.pregel.checkpointInterval",-1)// 初始化图g，并使用vprog函数对顶点进行初始化var g = graph.mapVertices((vid, vdata)=> vprog(vid, vdata, initialMsg))// 创建PeriodicGraphCheckpointer实例来管理图g的持久化和检查点val graphCheckpointer =new PeriodicGraphCheckpointer[VD, ED](
  checkpointInterval, graph.vertices.sparkContext)// 更新图g，触发持久化和检查点操作
graphCheckpointer.update(g)// 计算消息var messages = GraphXUtils.mapReduceTriplets(g, sendMsg, mergeMsg)// 创建PeriodicRDDCheckpointer实例来管理消息的持久化和检查点val messageCheckpointer =new PeriodicRDDCheckpointer[(VertexId, A)](
  checkpointInterval, graph.vertices.sparkContext)// 更新消息，触发持久化和检查点操作
messageCheckpointer.update(messages.asInstanceOf[RDD[(VertexId, A)]])// 初始化循环所需的变量var isActiveMessagesNonEmpty =!messages.isEmpty()var prevG: Graph[VD, ED]=nullvar i =0// 开始迭代计算while(isActiveMessagesNonEmpty && i < maxIterations){
   // 接收消息并更新顶点
  prevG = g
  g = g.joinVertices(messages)(vprog)
  graphCheckpointer.update(g)val oldMessages = messages

  // 发送新消息
  messages = GraphXUtils.mapReduceTriplets(
    g, sendMsg, mergeMsg, Some((oldMessages, activeDirection)))// 更新消息的持久化和检查点
  messageCheckpointer.update(messages.asInstanceOf[RDD[(VertexId, A)]])
  isActiveMessagesNonEmpty =!messages.isEmpty()

  logInfo("Pregel finished iteration "+ i)// 取消持久化旧消息和图的顶点、边
  oldMessages.unpersist