Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD

Posted 2021-04-12 勾叔谈大数据

大家好，我是勾叔。今天和大家分享Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD。内容分为两块：RDD 的核心概念以及实践环节如何创建 RDD。

RDD 的核心概念

RDD是Spark 最核心的数据结构，RDD（Resilient Distributed Dataset）全称为弹性分布式数据集，是 Spark 对数据的核心抽象，也是最关键的抽象，它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合，不可变决定了它是只读的，所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时，（如下图中 A-B），原有 RDD 不会改变。

弹性主要表现在两个方面：

在面对出错情况（例如任意一台节点宕机）时，Spark 能通过 RDD 之间的依赖关系恢复任意出错的 RDD（如 B 和 D 可以算出最后的 RDD），RDD 就像一块海绵一样，无论怎么挤压，都像海绵一样完整；

在经过转换算子处理时，RDD 中的分区数以及分区所在的位置随时都有可能改变。

每个 RDD 都有如下几个成员：

分区的集合；

用来基于分区进行计算的函数（算子）；

依赖（与其他 RDD）的集合；

对于键-值型的 RDD 的散列分区器（可选）；

如下图所示，RDD_0 根据 HDFS 上的块地址生成，块地址集合是 RDD_0 的成员变量，RDD_1由 RDD_0 与转换（transform）函数（算子）转换而成，该算子其实是 RDD_0 内部成员。从这个角度上来说，RDD_1 依赖于 RDD_0，这种依赖关系集合也作为 RDD_1 的成员变量而保存。

在 Spark 源码中，RDD 是一个抽象类，根据具体的情况有不同的实现，比如 RDD_0 可以是 MapPartitionRDD，而 RDD_1 由于产生了 Shuffle，则是 ShuffledRDD。

下面我们来看一下 RDD 的源码：

// 表示RDD之间的依赖关系的成员变量@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]// 分区器成员变量@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None// 该RDD所引用的分区集合成员变量@transient private var partitions_ : Array[Partition] = null// 得到该RDD与其他RDD之间的依赖关系protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps// 得到该RDD所引用的分区protected def getPartitions: Array[Partition]// 得到每个分区地址protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil// distinct算子def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope { map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1)}

其中，你需要特别注意这一行代码：

@transient private var partitions_ : Array[Partition] = null

它说明了一个重要的问题，RDD 是分区的集合，本质上还是一个集合，所以在理解时，你可以用分区之类的概念去理解，但是在使用时，就可以忘记这些，把其当做是一个普通的集合。

实践环节：创建 RDD

Spark编程是一件不难的工作，而事实也确实如此。现在我们可以通过已有的 SparkSession 直接创建 RDD。创建RDD的方式有以下几类：通过并行集合创建RDD;从HDFS中加载数据创建RDD；从linux本地文件系统加载数据创建RDD。

了解了RDD的创建方式，接下来，我们逐个进行演示介绍：

通过并行集合创建RDD

这种 RDD 纯粹是为了学习，将内存中的集合变量转换为 RDD，没太大实际意义。

//val spark: SparkSession = .......val rdd = spark.sparkcontext.parallelize(Seq(1, 2, 3))

从HDFS中加载数据创建RDD

这种生成 RDD 的方式是非常常用的：

//val spark: SparkSession = .......val rdd = spark.sparkcontext.textFile("hdfs://namenode:8020/user/me/wiki.txt")

从HDFS中加载数据创建RDD

Spark 从 mysql 中读取数据返回的 RDD 类型是 JdbcRDD，顾名思义，是基于 JDBC 读取数据的，这点与 Sqoop 是相似的，但不同的是 JdbcRDD 必须手动指定数据的上下界，也就是以 MySQL 表某一列的最值作为切分分区的依据。

//val spark: SparkSession = .......val lowerBound = 1val upperBound = 1000val numPartition = 10val rdd = new JdbcRDD(spark.sparkcontext,() => { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance() DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/db", "root", "123456") }, "SELECT content FROM mysqltable WHERE ID >= ? AND ID <= ?", lowerBound,  upperBound,  numPartition, r => r.getString(1))

既然是基于 JDBC 进行读取，那么所有支持 JDBC 的数据库都可以通过这种方式进行读取，也包括支持 JDBC 的分布式数据库，但是你需要注意的是，从代码可以看出，这种方式的原理是利用多个 Executor 同时查询互不交叉的数据范围，从而达到并行抽取的目的。但是这种方式的抽取性能受限于 MySQL 的并发读性能，单纯提高 Executor 的数量到某一阈值后，再提升对性能影响不大。

上面介绍的是通过 JDBC 读取数据库的方式，对于 HBase 这种分布式数据库来说，情况有些不同，HBase 这种分布式数据库，在数据存储时也采用了分区的思想，HBase 的分区名为 Region，那么基于 Region 进行导入这种方式的性能就会比上面那种方式快很多，是真正的并行导入。

//val spark: SparkSession = .......val sc = spark.sparkcontextval tablename = "your_hbasetable"val conf = HBaseConfiguration.create()conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "zk1,zk2,zk3")conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tablename)val rdd= sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) // 利用HBase API解析出行键与列值rdd_three.foreach{case (_,result) => { val rowkey = Bytes.toString(result.getRow) val value1 = Bytes.toString(result.getValue("cf".getBytes,"c1".getBytes))}

值得一提的是 HBase 有一个第三方组件叫 Phoenix，可以让 HBase 支持 SQL 和 JDBC，在这个组件的配合下，第一种方式也可以用来抽取 HBase 的数据，此外，Spark 也可以读取 HBase 的底层文件 HFile，从而直接绕过 HBase 读取数据。说这么多，无非是想告诉你，读取数据的方法有很多，可以根据自己的需求进行选择。

通过第三方库的支持，Spark 几乎能够读取所有的数据源，例如 Elasticsearch，所以你如果要尝试的话，尽量选用 Maven 来管理依赖。

小结

RDD，本质上它可以看成是一个分布式的数据集合，目的就是隔离分布式数据集的复杂性。在实际情况中，大家经常会遇到从外部数据源读取成为RDD，如果理解了读取的本质，那么无论是什么数据源都能够轻松应对了。

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