当我们按键加入两个 Stream 组时，内部会发生啥？

Posted 2023-04-15

【中文标题】当我们按键加入两个 Stream 组时，内部会发生啥？

【英文标题】：What happen internally when we join two DStream grouped by keys?当我们按键加入两个 Stream 组时，内部会发生什么？

【发布时间】：2016-03-16 17:24:41

【问题描述】：

我是 spark 的新手（Python 中的 spark-streaming），如果我理解正确，DStream 是 RDD 的序列。

想象一下我们的代码：

ssc = StreamingContext(sc, 5)

所以每 5 秒生成一个 DSTream 对象，它是一个 RDD 序列。

想象一下我有两个 DStreams DS1 和 DS2（每个 5s）。我的代码是：

DGS1 = DS1.groupByKey()
DGS2 = DS2.groupByKey()
FinalStream = DS1.join(DS2)

当我调用 groupByKey 和 Join（在 RDD 级别）时，内部会发生什么？

谢谢！

【参考方案1】：

当您使用groupByKey 和join 时，您会造成随机播放。一张图来说明：

假设您有一个传入的 RDD 流（称为 DStream），它们是 String, Int 的元组。您想要的是按键（在本例中是一个词）对它们进行分组。但是，并非所有密钥都在同一个 executor 中本地可用，它们可能会分布在之前在所述 RDD 上完成工作的许多工作人员之间。

spark 现在要做的就是说“嘿伙计们，我现在需要所有值等于 X 的键去给工人 1，所有值为 Y 的键去给工人 2 等等”，所以您可以在单个工作节点中拥有给定键的所有值，然后可以继续在每个 RDD 上做更多的工作，现在类型为 (String, Iterator[Int]) 作为分组的原因。

join 的行为类似于 groupByKey，因为它必须具有所有可用的键才能比较 RDD 的每两个键流。

在幕后，Spark 必须做几件事才能使其发挥作用：

数据重新分区：因为单个工作人员可能无法使用所有密钥 数据序列化/反序列化和压缩：由于 spark 必须潜在地跨节点传输数据，因此必须对其进行序列化，然后再进行反序列化 磁盘 IO：作为 shuffle 溢出的原因，因为单个工作器可能无法将所有数据保存在内存中。

欲了解更多信息，请参阅this introduction to shuffling。

【讨论】：

感谢您的解释。我误解了这样一个事实，即 DStream 可以在瞬间 t 被视为一个 RDD。我还有一个问题，你知道 mapWithState 是否会很快在 Python (PySpark) 中实现吗？这里介绍过 databricks.com/blog/2016/02/01/…

@AimeneBelfodil 我不知道。询问的好地方是Apache Spark User List

我正在尝试订阅用户列表但没有成功@Yuval 哈哈