Python--Spark RDD filter 方法使用及性能优化笔记

简介

在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是基本的数据结构，用于处理大规模数据集。

filter

是 RDD 的一个常用方法，用于对数据进行过滤，只保留满足特定条件的数据。

环境配置

在使用 Spark 之前，需要配置好 Python 环境和 Spark 环境。以下是一个简单的配置示例：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ['PYSPARK_PYTHON']="D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

• os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 设置 Python 解释器路径。
• SparkConf() 创建一个 Spark 配置对象。
• setMaster("local[*]") 设置运行模式为本地模式，[*] 表示使用所有可用的 CPU 核心。
• setAppName("test_spark") 设置应用程序名称。
• SparkContext(conf=conf) 初始化 SparkContext，它是与 Spark 集群交互的入口。

创建 RDD

在 Spark 中，可以通过

parallelize

方法将本地数据集转换为 RDD：

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])

这里将一个 Python 列表

[1, 2, 3, 4, 5]

转换为一个 RDD。

使用

filter

方法

filter

方法接收一个函数作为参数，该函数定义了过滤条件。只有满足条件的元素会被保留：

rdd2 = rdd.filter(lambda num: num %2==0)

这里使用一个匿名函数

lambda num: num % 2 == 0

来过滤出偶数。

收集结果

最后，使用

collect

方法将过滤后的 RDD 转换回本地数据集：

print(rdd2.collect())

这会输出过滤后的 RDD 中的所有元素。

完整代码

将以上步骤整合到一起，完整的代码如下：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ['PYSPARK_PYTHON']="D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备一个 RDD
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])# 对 RDD 的数据进行过滤
rdd2 = rdd.filter(lambda num: num %2==0)print(rdd2.collect())

输出结果

运行上述代码，输出结果为：

[2, 4]

这表示只保留了原始 RDD 中的偶数元素。

其他数据过滤方法

在 Apache Spark 中，除了

filter

方法，还有一些其他方法和操作可以用来实现数据过滤，以下是一些常见的方法：

1. take(n):- take 方法返回 RDD 的前 n 个元素。虽然它不是一种过滤操作，但它可以用来获取满足某些条件的一小部分数据。
2. takeSample(withReplacement, num):- takeSample 方法从 RDD 中随机选择 num 个元素。如果 withReplacement 为 True，则允许重复选择。
3. cache():- cache 方法不是过滤操作，但它可以提高过滤操作的效率。当你知道会多次使用同一个 RDD 时，可以先将其缓存。
4. distinct():- distinct 方法返回 RDD 中不重复的元素。这可以看作是一种过滤，因为它移除了重复项。
5. mapPartitions(lambda func):- mapPartitions 方法对每个分区应用一个函数，返回一个新的 RDD。虽然它主要用于转换操作，但也可以用来过滤数据。
6. map(lambda func):- map 方法对 RDD 中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的 RDD。如果函数返回 None 或 False，那么该元素实际上会被过滤掉。
7. flatMap(lambda func):- flatMap 类似于 map，但它允许每个输入元素被转换为 0 个或多个输出元素。返回空列表的元素会被过滤掉。
8. union(other_dataset):- union 方法不是过滤操作，但它可以用来合并两个 RDD，合并后的数据集可以进一步过滤。
9. subtract(other_dataset):- subtract 方法返回两个 RDD 的差集，即存在于第一个 RDD 而不在第二个 RDD 中的元素。
10. join(other_dataset, num_partitions=None):- join 方法可以用来合并两个 RDD，基于某些键值。虽然它主要用于连接操作，但如果第二个 RDD 中没有匹配的键，则可以看作是一种过滤。
11. coalesce(n, shuffle=False):- coalesce 方法减少 RDD 的分区数到 n。如果 shuffle 为 True，它还可以重新分区数据，这可能有助于过滤操作。
12. repartition(n, partitionFunc=<function <lambda>>, *, shuffle=True):- repartition 方法重新分区 RDD，可以指定分区数和分区函数。这可以用来优化过滤操作的性能。

使用

cache()

方法及最佳实践

cache()

方法在 Apache Spark 中是一个非常重要的操作，它的作用是将一个 RDD 及其所有依赖持久化（缓存）在内存中。这在数据过滤的上下文中尤其有用，因为它可以显著提高过滤操作的效率。

1. 避免重复计算:- 当一个 RDD 需要被多次使用时，如果每次使用都重新计算，这将是非常低效的。通过使用 cache() 方法，可以避免重复计算，因为缓存的数据可以被多次重用。
2. 提高数据访问速度:- 缓存的数据存储在内存中，访问速度远快于从磁盘读取。当过滤操作需要多次访问 RDD 中的数据时，缓存可以显著减少数据访问时间。
3. 减少 I/O 操作:- 如果 RDD 没有被缓存，每次过滤操作都可能涉及到从磁盘读取数据的 I/O 操作。使用 cache() 后，由于数据已经被加载到内存中，可以减少 I/O 操作的次数。
4. 优化数据传输:- 在分布式环境中，数据可能需要在不同的节点之间传输。缓存的数据可以减少数据传输的需要，因为节点可以重用本地缓存的数据。
5. 支持复杂的过滤逻辑:- 在某些情况下，过滤操作可能涉及到复杂的逻辑，需要多次迭代或多个过滤步骤。缓存 RDD 可以在这些步骤之间重用数据，避免重复的全量计算。
6. 提高容错性:- 缓存的数据在节点故障时可以快速恢复，因为 Spark 可以利用缓存的数据而不是重新计算。
7. 内存和磁盘的权衡:- cache() 方法允许你选择不同的存储级别，比如只存储在内存中，或者当内存不足时回退到磁盘。这提供了灵活性，可以根据集群的资源情况来优化性能。

使用

cache()

方法时，应该注意以下几点：

• 缓存会占用内存资源，如果缓存的数据量过大，可能会导致内存不足。
• 缓存的数据是不可变的，一旦缓存，就不能修改原始数据。
• 在使用 cache() 之前，应该评估是否真的需要多次使用同一个 RDD，以避免不必要的内存使用。

如何判断一个 RDD 是否适合使用

cache()

方法进行缓存？

判断一个 RDD 是否适合使用

cache()

方法进行缓存，需要考虑以下几个因素：

1. 数据重用性:- 如果一个 RDD 在多个操作中被重复使用，那么缓存它可以显著减少计算时间。如果 RDD 只被使用一次，缓存可能不会带来太大的好处。
2. 数据大小:- 对于小数据集，缓存可能不会带来太大的性能提升，因为数据可以快速地重新计算。然而，对于大型数据集，缓存可以显著减少 I/O 操作和计算时间。
3. 内存可用性:- 在决定缓存 RDD 之前，需要考虑集群的内存资源。如果内存资源有限，缓存大型 RDD 可能会导致内存溢出或其他任务因内存不足而失败。
4. 数据访问模式:- 如果 RDD 的数据被频繁地访问，那么缓存它可以提高数据访问速度。如果数据访问模式是一次性的或非常低频的，那么缓存可能不是必要的。
5. 计算成本:- 如果 RDD 的原始计算成本很高，那么缓存它可以避免每次使用时都重新执行昂贵的计算。
6. 数据更新频率:- 如果 RDD 的数据经常更新或变化，那么缓存它可能不是一个好的选择，因为缓存的数据可能很快就会过时。
7. 容错性需求:- 如果任务需要高容错性，缓存可以提高任务失败后的恢复速度。
8. 存储级别:- Spark 提供了不同的存储级别，允许你根据需要选择不同的缓存策略。例如，MEMORY_ONLY 将数据存储在内存中，而 MEMORY_AND_DISK 会在内存不足时回退到磁盘。
9. 集群配置:- 了解集群的配置，包括 CPU、内存和网络带宽，可以帮助你更好地决定是否使用缓存以及如何配置缓存策略。
10. 任务依赖关系:- 如果 RDD 是多个任务的中间结果，并且这些任务之间存在依赖关系，缓存可以减少数据在任务之间传递的开销。

使用

cache()

方法时的最佳实践

在使用

cache()

方法时，避免内存溢出的最佳实践包括：

1. 评估内存需求:- 在缓存 RDD 之前，评估其大小和集群的可用内存。确保缓存的数据不会超过集群的总内存容量。
2. 使用合适的存储级别:- Spark 提供了多种存储级别，允许你根据需要选择不同的内存和磁盘使用策略。例如，使用 MEMORY_AND_DISK 级别可以在内存不足时自动回退到磁盘。
3. 分批处理:- 如果数据集非常大，考虑将其分成更小的批次进行处理。这样可以避免一次性加载过多数据到内存中。
4. 清理缓存:- 在不再需要某个 RDD 时，使用 unpersist() 方法来释放其占用的内存。这有助于管理内存使用并防止溢出。
5. 监控内存使用:- 使用 Spark 的监控工具，如 Spark UI，来监控应用程序的内存使用情况。这有助于及时发现内存使用过高的问题。
6. 调整分区数:- 通过 repartition() 或 coalesce() 方法调整 RDD 的分区数，可以优化内存的使用。过多的分区可能会导致内存碎片化。
7. 使用持久化策略:- 考虑使用持久化策略，如 MEMORY_ONLY_SER 或 MEMORY_AND_DISK_SER，这些策略会序列化缓存的数据，从而减少内存使用。
8. 优化数据结构:- 优化 RDD 中的数据结构，例如使用更紧凑的数据类型或压缩数据，可以减少内存占用。
9. 避免过度缓存:- 避免缓存那些不需要重复使用的数据。仅当数据集被多次使用且计算成本较高时才考虑缓存。
10. 内存溢出处理:- 实施内存溢出的异常处理策略，如设置内存溢出时的重试机制，或者在内存不足时动态调整缓存策略。
11. 理解数据特性:- 理解数据的特性和访问模式，这有助于决定哪些数据应该被缓存，以及如何配置缓存。
12. 资源分配:- 在集群管理器层面（如 YARN 或 Mesos）合理分配资源，确保每个应用程序都有足够的内存来执行其任务。
13. 使用检查点:- 对于长时间运行的作业，使用检查点来保存状态，这可以减少对内存的依赖，并允许在发生故障时恢复。
14. 合理配置垃圾回收:- 调整 JVM 的垃圾回收设置，以优化内存使用和回收效率。

提高 Spark 作业性能的其他方式

提高 Spark 作业性能的方法很多，除了使用

cache()

方法外，还可以考虑以下一些策略：

1. 数据分区优化:- 合理地使用 repartition() 或 coalesce() 方法来调整 RDD 的分区数，以优化数据的并行处理。
2. 选择合适的存储级别:- 使用 persist() 或 cache() 时，选择合适的存储级别（如 MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK 等）来平衡内存使用和性能。
3. 广播大变量:- 使用 broadcast 变量将大变量分发到所有工作节点，避免在每个节点上重复传输数据。
4. 使用高效的数据序列化方式:- 选择合适的序列化库（如 Kryo）来减少数据序列化和反序列化的时间。
5. 减少数据的 Shuffle:- Shuffle 是 Spark 中最昂贵的操作之一。优化作业以减少 Shuffle 操作，如使用 reduceByKey 代替 groupByKey。
6. 使用 MapReduce 模式:- 在可能的情况下，使用 map 和 reduce 操作来替代更复杂的转换操作。
7. 合理使用数据结构:- 选择适合的数据结构来存储数据，以减少内存占用和提高处理速度。
8. 优化资源分配:- 根据作业需求合理配置资源，包括内存、CPU 核心数和执行器数量。
9. 使用 DataFrame 和 Dataset API:- 使用 DataFrame 和 Dataset API 可以利用 Spark 的优化器 Catalyst 和 Tungsten 来提高性能。
10. 避免使用高开销的操作:- 避免使用高开销的操作，如 collect，它将所有数据收集到驱动程序中。
11. 使用累加器:- 使用累加器来聚合数据，而不是将所有数据收集到驱动程序。
12. 使用检查点:- 对于长时间运行的迭代作业，使用检查点来保存中间状态，避免重复计算。
13. 优化 JVM 设置:- 调整 JVM 设置，如垃圾回收策略和堆大小，以提高性能。
14. 使用索引和分区的 HDFS 存储:- 如果数据存储在 HDFS 上，使用索引和分区可以加快数据访问速度。
15. 使用外部数据库或索引:- 对于需要频繁查询的数据，使用外部数据库或索引来提高查询性能。
16. 代码优化:- 优化你的 Spark 代码，比如减少不必要的数据转换和使用更高效的算法。
17. 使用 Spark 的 Tuning Tools:- 使用 Spark 提供的调优工具，如 Spark UI，来监控和分析作业性能。
18. 并行度:- 确保作业有足够的并行度，以充分利用集群资源。
19. 网络通信优化:- 减少数据在网络中的传输，比如通过调整数据本地性。
20. 使用更高效的数据源:- 使用更高效的数据源 API，比如使用 Parquet 格式，它提供了高效的读写性能和压缩。

减少 Shuffle 操作策略

Shuffle 是 Spark 中的一种代价较高的操作，因为它涉及到网络传输和磁盘 I/O。以下是一些有效减少 Shuffle 操作以提高 Spark 作业性能的策略：

1. 使用 reduceByKey 代替 groupByKey:- reduceByKey 在每个 Mapper 上进行局部聚合，减少了需要在 Reducer 中处理的数据量。
2. 使用 aggregateByKey 代替 groupByKey:- aggregateByKey 允许你指定一个序列的聚合函数，可以在每个 Mapper 上进行局部聚合。
3. 使用 combineByKey:- combineByKey 结合了 map 和 reduce 的操作，可以减少数据移动。
4. 使用 mapPartitions:- mapPartitions 允许你在一个分区的数据上应用一个函数，而不需要跨分区 Shuffle。
5. 优化 join 操作:- 使用 broadcast join 来避免全数据集的 Shuffle，当一个表可以放入内存时，这种方法非常有效。- 选择正确的 join 类型，比如 inner join 通常比 left outer join 需要更少的数据移动。
6. 使用 repartitionAndSortWithinPartitions:- 这种方法可以在重新分区的同时对数据进行排序，减少了后续操作中的 Shuffle。
7. 使用 coalesce 或 repartition 时指定 shuffle=false:- 当你只想改变分区数而不希望数据重新分布时，可以设置 shuffle=false。
8. 避免使用 collect:- collect 会将所有数据收集到驱动程序中，这可能导致大量的数据移动。尽可能使用分布式的数据访问方法。
9. 使用 map 而不是 flatMap:- flatMap 可能会生成大量小输出，这会增加 Shuffle 的开销。如果可能，使用 map 来避免这种情况。
10. 优化数据源和数据格式:- 使用列存储格式如 Parquet，它支持谓词下推和压缩，减少了 I/O 操作。
11. 使用 cache 或 persist:- 对于需要重复使用的 RDD，使用 cache 或 persist 来避免重复计算，但这不会减少 Shuffle。
12. 使用自定义分区器:- 当使用 reduceByKey 或 groupByKey 时，使用自定义分区器可以确保数据均匀分布，减少 Shuffle。
13. 优化作业配置:- 调整 spark.sql.shuffle.partitions 配置项，以控制 Shuffle 操作的分区数。
14. 使用 DataFrame 和 Dataset API:- 这些 API 可以利用 Spark Catalyst 优化器来优化查询计划，减少不必要的 Shuffle。
15. 分析和优化作业:- 使用 Spark UI 来分析作业的执行计划，识别和优化 Shuffle 密集的操作。
16. 使用 filter 操作进行数据预 处理:- 在进行 Shuffle 操作之前，使用 filter 来减少数据量。
17. 使用 mapValues 和 flatMapValues:- 当处理键值对 RDD 时，这些操作可以避免不必要的 Shuffle。

通过这些策略，你可以有效地减少 Spark 作业中的 Shuffle 操作，从而提高作业的性能。然而，需要注意的是，减少 Shuffle 可能会以牺牲某些操作的准确性或逻辑为代价，因此在应用这些策略时需要仔细考虑。