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大数据面试题之Spark(1)

Spark的任务执行流程

Apache Spark 的任务执行流程主要分为以下几个阶段:

  1. 初始化与作业提交
    创建SparkContext:Spark应用程序启动时,首先创建一个SparkContext,这是Spark与集群资源管理器(如YARN或Mesos)交互的入口点。
    作业提交:用户编写好Spark应用后,通过SparkContext提交到Spark集群。提交过程包括解析作业、依赖分析等。

  2. DAG构建与优化
    RDD(弹性分布式数据集)链:Spark应用的核心是通过一系列转换(Transformation)操作构建出RDD链。
    DAG(有向无环图)生成:Spark将这些转换操作转化为DAG,每个节点代表一个操作,边表示数据依赖关系。
    DAG优化:Spark会对DAG进行优化,比如消除无效操作、重排操作以减少shuffle等,生成优化后的执行计划。

  3. 任务调度
    Stage划分:根据RDD之间的依赖关系,Spark将DAG划分为多个Stage。宽依赖(如shuffle)处切分,窄依赖则在同一Stage内。
    Task生成:每个Stage被进一步划分为多个Task,Task是最小的计算单元,运行在Executor上。
    Task调度:Spark的调度器(默认采用FIFO策略,也可以配置为Fair策略)负责将Task分配给各个Worker节点上的Executor执行。

  4. 任务执行
    Executor执行Task:Executor接收来自Driver的Task,读取或计算所需的数据,执行计算任务。
    数据 Shuffle:在有宽依赖的Stage间,数据需要重新分布(Shuffle),这一步通常涉及磁盘I/O和网络传输,是性能瓶颈之一。
    结果聚合:每个Stage的输出可能需要进一步聚合,直到最终结果被计算出来。

  5. 结果返回与清理
    结果收集:最后的Stage计算出的结果会通过网络返回给Driver程序。
    SparkContext关闭:当应用程序执行完毕,SparkContext会被关闭,释放所有资源。
    日志与监控:Spark提供丰富的日志和Web UI供开发者监控任务执行状态和性能指标。
    整个流程体现了Spark的高效执行模型,尤其是其基于内存计算的能力和对迭代式计算的优化,使得Spark在大数据处理场景下表现出色。

Spark的运行流程

Spark的运行流程大致可以概括为以下几个步骤:

启动与初始化

用户提交Spark应用时,首先会启动一个Driver进程。Driver是Spark应用的主程序,负责管理和协调整个应用的执行。

Driver启动后,会创建一个

SparkContext

实例,它是Spark与底层集群资源管理器(如YARN、Mesos或Standalone)进行交互的主要接口。

SparkContext

负责向资源管理器注册应用并请求执行资源。

资源分配与Executor启动

资源管理器接收到请求后,会为该应用分配必要的资源,如CPU核心和内存。

根据分配的资源,在各个Worker节点上启动Executor进程。Executor是真正执行任务的工作者进程,它们负责运行任务并存储数据。

构建DAG与Stage划分

Spark会根据用户的代码逻辑构建一个DAG(有向无环图),表示RDD之间的依赖关系。

根据DAG中的宽依赖,DAG会被切分成多个Stage。每个Stage包含一组需要并行执行的Task。

任务调度与执行

SparkContext

中的DAGScheduler将DAG分解成TaskSets(任务集),每个TaskSet对应一个Stage中的所有任务。

TaskScheduler负责将这些TaskSets分配给各个Executor执行。它可以根据不同的调度策略来优化任务的分配。

Executor接收任务后,会执行具体的计算逻辑,包括从内存或磁盘读取数据、执行变换操作、将结果写回存储等。

数据处理与Shuffle

在处理过程中,如果遇到宽依赖,数据需要进行Shuffle操作,即重新分布数据,以便后续Stage可以并行处理。

Shuffle过程中可能会涉及到数据的序列化、网络传输、磁盘写入和读取等操作,这是Spark计算中的一个潜在瓶颈。

结果收集与应用结束

最终Stage的计算结果会被收集回Driver节点。

应用程序执行完毕后,

SparkContext

会向资源管理器注销并释放所有资源,包括Executor和分配的内存、CPU等。

监控与日志

Spark提供了Web UI,可以实时监控应用的执行状态、资源使用情况、任务进度等信息,便于调试和性能优化。

整个流程展示了Spark如何从应用提交开始,经过资源申请、任务调度与执行,直至最终结果产出并释放资源的全过程,体现了其高度的并行计算能力和资源管理效率。

Spark的作业运行流程是怎么样的?

Spark的作业运行流程可以概括为以下几个关键步骤:

1、启动与初始化:
用户通过编写Spark应用程序并提交至Spark集群。
提交后,首先启动一个Driver进程,该进程负责解析用户代码,创建SparkContext(Spark应用的入口点),并与集群资源管理器(如YARN、Mesos或Standalone)进行通信,申请执行资源。

2、构建执行计划:
SparkContext将用户编写的RDD(弹性分布式数据集)操作转换成DAG(有向无环图),表示RDD间的依赖关系。
DAGScheduler分析DAG,根据RDD之间的依赖关系将DAG切分成多个Stage,每个Stage包含一组可以并行执行的Task。这些Stage按照依赖顺序排列,形成了执行计划。

3、资源分配与Executor准备:
SparkContext根据执行计划的需求向资源管理器请求Executor资源。
Executor在各个Worker节点上启动,准备好执行Task所需的计算资源和环境。

4、任务调度与执行:
TaskScheduler将Stage进一步分解为具体Task,并将这些Task分配给各个Executor执行。
Executor执行Task,处理数据,执行转换操作(如map、reduce等),并在必要时进行数据Shuffle。
Executor之间通过网络交换数据,实现数据的重新分配。

5、结果汇总与输出:
最终Stage的Task执行完成后,它们的结果被收集并汇聚到Driver进程中。
如果是行动(Action)操作,如collect或saveAsTextFile,Driver会处理这些结果,如打印输出或保存到外部存储。

6、资源释放与应用结束:
应用程序执行完毕后,SparkContext会通知资源管理器释放所有资源,包括关闭Executor。
最后,SparkContext自身也会关闭,标志着整个Spark作业的生命周期结束。

在整个过程中,Spark利用内存计算、懒惰求值、DAG执行模型和高效的调度机制,旨在最小化数据读写磁盘的次数,从而提高数据处理的效率和速度。同时,Spark提供了丰富的监控工具,如Web UI,便于跟踪作业的执行状态和性能指标。

Spark的特点

Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理框架,它以其高效、易用和灵活的特性,在数据处理领域占据重要地位。以下是Spark的主要特点:

  1. 高性能:Spark 最显著的特点是它的高性能。它利用内存计算技术,能够在内存中进行数据处理,相比于传统的Hadoop MapReduce,官方数据显示Spark在内存中的运算速度能快100倍以上,即使在需要磁盘IO时也能达到10倍以上的速度提升。这得益于其高效的DAG(有向无环图)执行引擎,能够优化数据处理流程,减少不必要的读写操作。
  2. 易用性:Spark 提供了高度抽象的API,支持Scala、Java、Python、R等多种编程语言,使得数据处理任务的编写变得更加简单直观。它包括Spark SQL(用于结构化数据处理)、Spark Streaming(处理实时数据流)、MLlib(机器学习)、GraphX(图形处理)等多个库,方便开发者构建复杂的数据处理管道。
  3. 通用性:Spark 是一个统一的数据处理平台,能够支持批处理、交互式查询(通过Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习和图计算等多种工作负载。这意味着开发者可以使用单一框架解决多样化的数据处理需求,降低了技术栈的复杂度。
  4. 可扩展性与容错性:Spark 设计为可以轻松部署在从单个计算机到数千台机器的集群上,具备良好的水平扩展能力。它利用Hadoop HDFS或其他分布式文件系统来存储数据,确保数据的高可用性。同时,Spark内部的RDD(弹性分布式数据集)模型支持数据的容错处理,能够在节点故障时自动恢复计算任务。
  5. 交互式分析:Spark支持交互式查询,允许用户以快速反馈的方式探索数据,这对于数据分析和数据科学应用尤为重要。
  6. 集成与生态系统:Spark与Hadoop生态系统深度集成,可以无缝读取HDFS、Hive等Hadoop相关组件的数据,并且可以通过Spark SQL与传统关系型数据库和数据仓库进行交互。此外,Spark拥有活跃的社区支持和丰富的第三方工具与库,生态完善。

综上所述,Spark凭借其高性能、易用性、通用性、可扩展性以及强大的生态系统支持,成为大数据处理领域的首选工具之一。

Spark源码中的任务调度

Spark的任务调度主要由两大部分组成:DAGScheduler和TaskScheduler。这两个组件协同工作,负责将用户提交的Spark作业转化为可执行的任务,并在集群中高效地调度执行。

DAGScheduler
DAGScheduler位于Spark的Driver端,主要职责如下:

1、构建DAG(有向无环图):根据RDD的依赖关系,构建一个表示整个作业计算流程的DAG。
2、Stage划分:通过对DAG进行分析,识别出那些会产生shuffle的操作(即宽依赖),并据此将DAG切分成多个Stage。Stage之间的边界通常是在shuffle操作的地方,这样可以优化资源的使用和任务的执行。
3、任务集(TaskSet)生成:为每个Stage生成一组Task,这些Task将在Executor上并行执行。每个Task对应RDD的一个分区上的计算操作。
4、任务调度策略:虽然DAGScheduler负责Stage的划分和TaskSet的产生,但它并不直接与Executor交互来分配任务。它会将这些任务集提交给TaskScheduler,由后者负责实际的资源请求和任务调度。

TaskScheduler
TaskScheduler同样位于Driver端,但更侧重于资源管理和任务的实际分配:

1、资源请求与分配:与底层资源管理器(如YARN、Mesos或Kubernetes)交互,请求Executor资源,并接收资源分配的响应。
2、任务分配:根据Executor的资源状况和数据的本地性原则,将DAGScheduler产生的TaskSet中的Task分配给合适的Executor执行。TaskScheduler会尝试将任务分配到数据所在的节点,以减少网络传输,提高执行效率。
3、任务状态跟踪:监控Task的执行状态,包括任务的开始、完成、失败和重试。在Task失败时,TaskScheduler会根据配置的重试策略来决定是否重新调度该任务。
4、Executor管理:管理Executor的生命周期,包括Executor的添加与移除,以及与Executor的通信,以获取任务执行的状态信息。
调度流程总结
1、用户提交作业后,SparkContext创建DAGScheduler和TaskScheduler。
2、DAGScheduler分析作业的RDD依赖,划分Stage并生成TaskSet。
3、TaskScheduler根据资源情况和任务需求,向资源管理器请求Executor资源。
4、TaskScheduler将TaskSet中的Task分配给Executor,并管理任务的执行与失败重试。
5、Executor执行Task,处理数据,并将结果返回给Driver。
这一系列过程确保了Spark能够高效、灵活地在分布式环境中执行复杂的计算任务。

Spark作业调度

Apache Spark作业调度是Spark集群管理中的一个关键部分,它决定了如何在集群的节点上分配和执行任务。Spark提供了几种调度策略和资源管理机制,以确保任务能够有效地被调度和执行。

以下是关于Spark作业调度的一些关键概念和机制:

1、调度器(Scheduler):
Spark提供了几种调度器,如FIFO(先进先出)、Fair(公平)和Capacity(容量)调度器。这些调度器决定了如何为提交的作业分配资源。
FIFO调度器按照作业提交的顺序来调度它们。
Fair调度器尝试在所有作业之间公平地分配资源,允许配置作业池和权重。
Capacity调度器允许用户配置多个队列,并为每个队列分配一定数量的资源。
2、作业(Job):
在Spark中,一个作业通常是由一个行动(Action)触发的,如collect(), count(), saveAsTextFile()等。作业被拆分成多个任务(Tasks)来在集群上并行执行。
3、任务(Task):
每个任务都是作业中的一部分,并在集群的一个节点上执行。任务可以是map任务、reduce任务或shuffle任务等。
4、资源管理器(Resource Manager):
在Spark on YARN这样的环境中,YARN的资源管理器(ResourceManager)负责集群资源的分配。
在Spark Standalone模式下,Spark Master节点负责资源的分配。
5、动态资源分配(Dynamic Resource Allocation):
Spark支持动态资源分配,这意味着它可以根据工作负载自动地增加或减少executor的数量。这有助于更有效地利用集群资源。
6、配置参数:
Spark提供了许多配置参数来控制作业调度和资源管理,如spark.scheduler.mode(设置调度器模式)、spark.dynamicAllocation.enabled(启用动态资源分配)等。
7、任务本地化(Task Locality):
Spark尝试将任务调度到存储了所需数据的节点上,以减少数据传输的开销。这被称为任务本地化。Spark会根据数据的存储位置来决定任务应该在哪里执行。
8、作业调度日志和监控:
Spark提供了Web UI来监控作业的进度、执行时间和资源使用情况。此外,还可以使用Spark的日志和事件日志来分析作业的性能和调度行为。
9、优化调度:
为了优化作业调度,可以采取一些策略,如合并小任务以减少调度开销、优化数据布局以减少数据传输、调整配置参数以适应不同的工作负载等。
10、Spark SQL和DataFrame的调度:
对于使用Spark SQL和DataFrame API编写的作业,Spark会生成一个逻辑执行计划,并将其转换为物理执行计划来执行。这些计划中的操作也会被拆分成任务并在集群上执行。

Spark的架构

Spark的架构是一个基于内存计算的分布式处理框架,其设计旨在高效地处理大规模数据集。以下是Spark架构的主要组件和关键概念的清晰概述:

1、核心组件:
Application:建立在Spark上的用户程序,包括Driver代码和运行在集群各节点的Executor中的代码。
Driver Program:驱动程序,是Application中的main函数,负责创建SparkContext,并作为Spark作业的调度中心。
SparkContext:Spark的上下文对象,是应用与Spark集群的交互接口,用于初始化Spark应用环境,创建RDD、广播变量等。
Executor:Spark应用运行在Worker节点上的一个进程,负责执行Driver分配的任务,并将结果返回给Driver。
Cluster Manager:在集群上获取资源的外部服务,可以是Standalone、YARN、Mesos等。
Worker Node:集群中任何可以运行Application代码的节点,负责启动Executor进程。
2、运行架构:
Spark采用Master-Slave架构模式,其中Driver作为Master节点,负责控制整个集群的运行;Executor作为Slave节点,负责实际执行任务。
Driver负责将用户程序转化为作业(Job),并在Executor之间调度任务(Task)。Executor则负责运行组成Spark应用的任务,并将结果返回给Driver。
3、任务调度与执行:
Spark作业被拆分成多个Task,每个Task处理一个RDD分区。
DAG Scheduler负责根据应用构建基于Stage的DAG(有向无环图),并将Stage提交给Task Scheduler。
Task Scheduler负责将Task分发给Executor执行。
4、资源管理器:
Spark支持多种资源管理器,如YARN、Mesos和Standalone模式。
在YARN模式中,ResourceManager分配资源,NodeManager负责管理Executor进程。
在Standalone模式中,Master节点负责资源的调度和分配,Worker节点负责执行具体的任务。
5、数据核心 - RDD:
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的基本计算单元,表示不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
RDD支持多种转换操作(如map、filter)和行动操作(如reduce、collect),并且具有容错性,可以在部分数据丢失时重新计算。
6、其他特性:
Spark支持动态资源分配,可以根据工作负载自动增加或减少Executor的数量。
Spark提供了丰富的API,如Spark SQL、MLlib、GraphX等,用于数据查询、机器学习和图计算等任务。

Spark的使用场景

Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架,以其高性能的内存计算和易用的API而广受欢迎。以下是Spark的一些典型使用场景:

  1. 大规模数据处理与分析:Spark非常适合处理PB级别的数据集,常用于数据挖掘、日志分析、用户行为分析等场景。例如,互联网公司可以利用Spark分析用户点击流数据,优化网站布局和推荐算法。
  2. 实时数据处理:通过Spark Streaming模块,Spark能够实时处理数据流,适用于需要实时数据分析的场景,比如社交媒体趋势分析、实时交通监控、在线广告投放系统等。
  3. 机器学习与数据科学:Spark包含MLlib机器学习库,支持分类、回归、聚类、推荐等多种算法,适合构建和训练大规模机器学习模型,以及进行特征工程、模型评估等数据科学任务。
  4. 交互式查询:借助Spark SQL模块,用户可以使用SQL或者DataFrame API对数据进行交互式查询,适用于需要快速响应的BI分析、即席查询等场景。
  5. 图计算:使用GraphX库,Spark能处理大规模图数据,适合社交网络分析、推荐系统中的关系挖掘、知识图谱构建等应用。
  6. 批处理:Spark擅长处理批处理任务,包括数据清洗、ETL(提取、转换、加载)、大规模数据聚合等。
  7. 推荐系统:特别是实时推荐,Spark可以快速处理用户行为数据,即时更新推荐模型,提升用户体验。
  8. 金融行业应用:在金融领域,Spark被用来处理海量交易数据,进行风险分析、欺诈检测、信用评分等。
  9. 物联网(IoT)数据处理:随着IoT设备产生的数据量剧增,Spark可用于实时处理和分析这些数据,支持决策制定和预测维护。
  10. 医疗健康数据分析:在医疗领域,Spark可以用来处理电子病历、基因组学数据,支持疾病预测、患者分群和个性化治疗方案的制定。

综上所述,Spark由于其灵活性和高效性,几乎涵盖了大数据处理的所有关键领域,特别是在需要快速迭代计算、实时处理和复杂数据分析的场景下,Spark展现了其独特的优势。

Spark on standalone模型、YARN架构模型(画架构图)

Spark on Standalone模型
在Spark on Standalone模型中,Spark集群由以下几个主要组件组成:

Driver Program:这是Spark应用程序的入口点,负责创建SparkContext对象,并与集群管理器(在Standalone模式下为Master节点)进行交互。
SparkContext:Spark应用程序的上下文,用于初始化Spark环境,创建RDDs、广播变量等。
Worker Nodes:集群中的工作节点,负责执行Spark任务。每个Worker节点上运行一个Worker进程,负责启动Executor进程。
Executors:运行在Worker节点上的进程,负责执行具体的Spark任务。Executor进程负责读取输入数据、执行计算并将结果返回给Driver。
在Standalone模式下,Master节点负责集群的资源管理和任务调度。当Driver提交作业时,Master节点会分配资源给Executor进程,并监控它们的执行状态。

Standalone模式架构图

Standalone模式运行流程图

YARN架构模型
在Spark on YARN架构模型中,YARN作为集群的资源管理器,与Spark集群协同工作。主要组件包括:

ResourceManager (RM):YARN集群的资源管理器,负责整个集群的资源管理和调度。RM与NodeManager通信,以分配和管理资源。
NodeManager (NM):YARN集群中的每个节点都运行一个NodeManager进程,负责启动和管理Container。Container是YARN中资源分配的基本单位。
ApplicationMaster (AM):对于每个Spark应用程序,YARN都会在集群中选择一个NodeManager进程启动一个AM。AM负责向RM申请资源,进一步启动Executor进程以运行Task。
Executors:与Standalone模式类似,Executors运行在YARN的Container中,负责执行具体的Spark任务。
在Spark on YARN模式下,有两种提交方式:

Client模式:Driver进程在客户端启动,与AM建立通信。AM负责申请资源并启动Executors。
Cluster模式:Driver进程在YARN集群中启动,作为AM的一部分。AM同时负责申请资源和启动Executors。
在YARN架构中,RM负责资源的全局管理和调度,而AM则负责具体应用程序的资源请求和任务调度。这种架构使得Spark能够充分利用YARN的资源管理和调度功能,实现更高效的资源利用和任务执行。

Spark的yarn-cluster涉及的参数有哪些?

Spark在YARN集群模式(yarn-cluster)下涉及的参数主要包括以下几个方面,这些参数有助于控制应用的资源分配、行为表现及与YARN的集成方式:

1、资源相关参数
spark.executor.memory:每个Executor的内存大小。
spark.executor.cores:每个Executor可以使用的CPU核心数。
spark.executor.instances:Executor实例的数量。
spark.driver.memory:Driver进程的内存大小。
spark.driver.cores:Driver进程可以使用的CPU核心数。
2、网络和序列化参数
spark.serializer:用于RDD序列化的类,默认为org.apache.spark.serializer.JavaSerializer,但推荐使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer以提高性能。
spark.network.timeout:网络超时设置。
spark.rpc.askTimeout 或 spark.rpc.lookupTimeout:RPC通信超时时间。
3、应用名称和队列
spark.app.name:Spark应用的名称。
spark.yarn.queue:YARN队列的名称,用于提交作业。
4、其他重要参数
spark.yarn.maxAppAttempts:应用程序最大重试次数。
spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval:AM失败有效间隔时间,决定多久内的失败会被计数。
spark.yarn.historyServer.address:Spark历史服务器地址,用于记录和展示应用的历史信息。
spark.yarn.applicationMaster.waitTries:尝试等待Spark Master启动和初始化完成的次数。
spark.yarn.submit.file.replication:Spark应用程序依赖文件上传到HDFS时的备份副本数量。
5、日志和监控
spark.eventLog.enabled:是否启用事件日志记录。
spark.eventLog.dir:事件日志的目录,通常在HDFS上。
6、动态资源分配(可选)
spark.dynamicAllocation.enabled:是否开启动态资源分配。
spark.dynamicAllocation.minExecutors:动态分配时的最小Executor数量。
spark.dynamicAllocation.maxExecutors:动态分配时的最大Executor数量。
这些参数可以通过在提交Spark应用时使用spark-submit命令的--conf选项来设置,或者在Spark应用的配置文件中预先定义。正确配置这些参数对优化Spark作业的性能、资源管理和故障恢复至关重要。

Spark提交job的流程

1、准备阶段:
用户通过spark-submit命令或API提交Spark作业。
如果是基于YARN的集群模式(如YARN-Cluster),ResourceManager(RM)会收到任务提交请求,并进行任务记录,为作业分配一个application_id,并在HDFS上分配一个目录用于存储作业所需的资源(如jar包、配置文件等)。
2、资源分配与初始化:
Spark Client根据application_id上传任务运行所需的依赖到为其分配的HDFS目录,并上传应用代码和其他必要的资源。
ResourceManager(RM)检查资源队列,如果存在可分配的资源(Node Manager, NM),则向这些NM发送请求以创建Container。
NM创建Container成功后,向RM发送响应,RM随后通知Spark Client可以开始运行任务。
3、启动Application Master和Driver进程:
Spark Client发送命令到NM所在的Container中,启动Application Master(AM)。
AM从HDFS中获取上传的jar包、配置文件和依赖包,并创建Spark Driver进程。
4、Executor启动与注册:
Driver根据Spark集群的配置参数,通过RM申请NM容器以启动Executor。
RM调度空闲的NM创建Container,AM获取到NM的Container后,发送启动Executor进程的命令。
Executor启动后,会向Driver进行反向注册,以便进行心跳检测和计算结果返回。
5、任务划分与提交:
Driver进程解析Spark作业并执行main函数,DAGScheduler会进行一系列DAG构建,根据RDD的依赖关系将作业拆分成多个Stage。
每个Stage会被转化为一个或多个TaskSet,由TaskScheduler提交到Cluster Manager(如YARN的ResourceManager)。
6、任务调度与执行:
由于Executor已在Driver注册,Driver会将Task分配到Executor中执行。
Executor执行Task,并将结果返回给Driver。
7、结果聚合与作业结束:
Driver根据Executor返回的结果进行聚合。
如果需要,Driver会决定是否进行推测执行(Speculative Execution),即对于运行较慢的Executor,开启新的Executor执行该任务。
所有任务执行完毕后,Executor和Driver进程结束,Application结束,并向RM注销。
8、资源释放:
RM和NM继续接受下一个任务的资源请求,之前为作业分配的资源被释放并回收。

Spark的阶段划分

1. Spark作业的基本组成
Job:一个Spark作业通常是由一个行动(Action)操作触发的,例如collect(), count(), saveAsTextFile()等。每个行动操作都会触发一个或多个Stage的执行。
Stage:Stage是Job的组成单位,一个Job会切分成多个Stage。Stage之间通过依赖关系进行顺序执行,而每个Stage是多个Task的集合。
2. 阶段划分的依据
Shuffle操作:Spark的阶段划分主要基于数据的Shuffle操作。当RDD之间的转换连接线呈现多对多交叉连接时(即涉及Shuffle过程),会产生新的Stage。Shuffle操作是重新组合数据的过程,如将数据按照某个key进行聚合或关联。
窄依赖与宽依赖:Spark中的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖(如map、filter等)不会导致新的Stage的产生,而宽依赖(如groupBy、join等涉及Shuffle的操作)则会导致新的Stage的产生。
3. 阶段划分的流程
DAG构建:Driver Program根据用户程序构建有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph),表示作业的计算流程。
划分Stage:DAGScheduler遍历DAG,根据宽依赖关系将DAG划分为多个Stage。每个Stage内部是窄依赖的,而Stage之间通过宽依赖连接。
Task生成:在每个Stage中,根据RDD的分区数量生成相应数量的Task。每个Task处理一个RDD分区的数据。
4. 阶段与Task的关系
一个Job至少包含一个Stage,但通常会包含多个Stage。
一个Stage包含多个Task,这些Task在集群的不同节点上并行执行。
5. 优化阶段划分
通过优化Spark代码,减少不必要的Shuffle操作,可以减少Stage的数量,从而提高作业的执行效率。
合理设置RDD的分区数量,确保每个Task能够处理合适大小的数据量,避免资源浪费或任务过载。

Spark处理数据的具体流程说下

1、作业初始化:
驱动程序启动:Spark应用从一个称为驱动程序(Driver Program)的进程中开始执行。驱动程序负责创建SparkContext,这是Spark与集群管理器(如YARN或Mesos)交互的主要接口。
构建逻辑计划:用户通过Spark的API(如RDD、DataFrame或Dataset)定义数据处理任务。驱动程序根据这些操作构建一个执行计划,这个计划是惰性求值的,即直到有动作(action)触发时才会真正执行。
2、任务划分:
DAG构建:Spark会根据用户的转换(transformation)操作构建一个有向无环图(DAG),表示数据处理的各个阶段。
Stage划分:DAG被划分为多个Stage,通常在宽依赖(例如shuffle)的地方切分。每个Stage包含一组任务(Task),这些任务可以在Executor上并行执行。
3、资源申请与任务调度:
向资源管理器申请资源:SparkContext与资源管理器(如YARN或Mesos)沟通,请求Executor资源。
任务分配:一旦资源获得,Spark根据Stage和数据的位置来分配任务给Executor执行。任务调度器确保数据本地性原则,尽可能让任务在数据所在的节点上执行,以减少网络传输。
4、数据处理与计算:
Executor执行任务:每个Executor上的任务负责加载、处理其分配的数据块。数据优先尝试加载到内存中(RDD缓存),以便快速访问和迭代计算。
Shuffle操作:在需要重新分布数据的Stage(如reduceByKey),Spark执行shuffle操作,重新组织数据,确保后续Stage的任务能正确处理分区后的数据。
5、结果汇聚与返回:
任务结果收集:任务完成后,计算结果返回到驱动程序。对于行动(Action)操作,如collect,所有Executor的结果会被汇聚到驱动程序。
结果处理:驱动程序可能对结果进行进一步处理,比如排序、过滤或保存到外部存储系统(如HDFS、数据库)。
6、清理与结束:
资源释放:当应用完成或遇到错误时,Spark会释放所有申请的资源,包括Executor和相关资源。
结果输出:最终结果按照用户需求输出或保存。

Sparkjoin的分类

1、Shuffle Hash Join:
这是最基本的join类型,适用于两个大表的关联。它首先会对参与join的两个数据集使用指定的键进行分区(shuffle过程),然后在每个分区内部使用哈希表来加速匹配过程。Shuffle Hash Join要求数据能够跨节点重新分布,因此可能会产生较大的网络开销。
2、Broadcast Hash Join:
当一个数据集相对较小,可以轻松地复制到所有参与计算的节点上时,Broadcast Hash Join就会非常高效。较小的表会被广播到所有Executor的内存中,形成一个哈希表,然后较大的表的每个分区会在本地与这个哈希表进行匹配。这种方式避免了shuffle过程,减少了网络传输和磁盘I/O,提高了处理速度,但要求“小表”能够适应Executor的内存限制。
3、Sort Merge Join:
如果两个数据集都已经按照join键排序,或者可以接受进行排序的话,Sort Merge Join是一个好的选择。每个数据集先进行局部排序,然后通过合并已排序的部分来进行join操作。这种方法在数据集已经有序或可以经济地排序时,尤其是处理两个大表的情况,能够提供较好的性能。但它涉及到额外的排序步骤,可能增加计算成本。
4、Cartesian Join (Cross Join):
这是一种特殊的join,它返回两个数据集的所有可能组合。在Spark中,通过不指定任何join键直接调用join方法即可实现Cartesian Product。由于其产生的结果集可能非常庞大,因此在实际应用中较少使用。
5、Outer Joins:
Spark还支持各种外连接,包括leftOuterJoin, rightOuterJoin, 和 fullOuterJoin。这些操作在匹配键的同时,还会保留没有匹配项的一方或双方的数据,并用null填充缺失的值。它们可以在上述任何一种join策略的基础上实现。

Spark map join的实现原理

Spark的Map Join实现原理主要依赖于广播小表(Broadcast Join)的策略,这种策略特别适用于一个表(我们称之为“小表”)相对于另一个表(我们称之为“大表”)来说非常小的情况。以下是Map Join实现原理的详细解释:

1、广播小表:
当Spark执行Join操作时,如果它检测到其中一个表(即小表)的大小小于某个阈值(这个阈值在Spark中可以通过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold进行配置,默认上限是10MB,但注意在较新版本的Spark中,这个限制可能已经提高到8GB),它会选择将该小表广播到所有节点上。
广播是指将小表的数据分发到集群中的所有节点,每个节点都会缓存一份小表的完整数据。
2、Map端Join:
在数据已经被广播到所有节点之后,Map Join操作在数据所在的节点上直接进行,而无需通过网络传输大表的数据。
每个节点上的Executor都会使用本地缓存的小表数据和大表数据进行Join操作,这大大减少了网络传输的开销,并提高了Join操作的效率。
3、特点与限制:
只支持等值连接:Map Join主要适用于等值连接的情况,即连接条件是两个表的列之间的等值关系。
内存占用:由于需要将小表广播到所有节点,因此如果小表过大,可能会占用大量的内存,甚至导致内存溢出(OOM)。
广播阈值:如前所述,广播的阈值可以通过配置进行调整。选择合适的阈值对于Map Join的性能至关重要。
4、执行过程:
识别小表:Spark首先会根据表的大小和配置识别出哪个表是小表。
广播小表:将小表的数据广播到集群中的所有节点。
执行Map Join:在每个节点上,使用本地缓存的小表数据和大表数据进行Join操作。
5、优化:
在使用Map Join时,可以考虑对经常用于Join的小表进行缓存,以减少广播的开销。
根据实际的数据分布和大小,合理调整广播的阈值。
总的来说,Spark的Map Join通过广播小表并在Map端直接进行Join操作,减少了网络传输的开销,提高了Join操作的效率。然而,它也有一些限制,如只支持等值连接和可能的内存占用问题。因此,在使用时需要根据实际情况进行合理的配置和优化。

引用:https://www.nowcoder.com/discuss/353159520220291072

通义千问、文心一言


本文转载自: https://blog.csdn.net/k7gxn56/article/details/140065148
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