Spark Core源代码分析: RDD基础

Posted 2020-10-01 liguangsunls

RDD

RDD初始參数：上下文和一组依赖

abstract class RDD[T: ClassTag](
    @transient private var sc: SparkContext,
    @transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
  ) extends Serializable

下面须要细致理清：

A list of Partitions

Function to compute split (sub RDD impl)

A list of Dependencies

Partitioner for K-V RDDs (Optional)

Preferred locations to compute each spliton (Optional)

Dependency

Dependency代表了RDD之间的依赖关系。即血缘

RDD中的使用

RDD给子类提供了getDependencies方法来制定怎样依赖父类RDD

protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps

其实，在获取first parent的时候，子类常常会使用以下这种方法

protected[spark] def firstParent[U: ClassTag] = {
  dependencies.head.rdd.asInstanceOf[RDD[U]]
}

能够看到，Seq里的第一个dependency应该是直接的parent，从而从第一个dependency类里获得了rdd。这个rdd就是父RDD。

一般的RDD子类都会这么实现compute和getPartition方法，以SchemaRDD举例：

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[Row] =
    firstParent[Row].compute(split, context).map(_.copy())

override def getPartitions: Array[Partition] = firstParent[Row].partitions

compute()方法调用了第一个父类的compute，把结果RDD copy返回

getPartitions返回的就是第一个父类的partitions

 

以下看一下Dependency类及其子类的实现。

宽依赖和窄依赖

abstract class Dependency[T](val rdd: RDD[T]) extends Serializable

Dependency里传入的rdd。就是父RDD本身。

继承结构例如以下：

NarrowDependency代表窄依赖。即父RDD的分区，最多被子RDD的一个分区使用。所以支持并行计算。

子类须要实现方法：

def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]

OneToOneDependency表示父RDD和子RDD的分区依赖是一对一的。

 

RangeDependency表示在一个range范围内，依赖关系是一对一的，所以初始化的时候会有一个范围。范围外的partitionId，传进去之后返回的是Nil。

以下介绍宽依赖。

class ShuffleDependency[K, V](
    @transient rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]],
    val partitioner: Partitioner,
    val serializer: Serializer = null)
  extends Dependency(rdd.asInstanceOf[RDD[Product2[K, V]]]) {

  // 上下文增量定义的Id
  val shuffleId: Int = rdd.context.newShuffleId()

  // ContextCleaner的作用和实如今SparkContext章节叙述
  rdd.sparkContext.cleaner.foreach(_.registerShuffleForCleanup(this))
}

宽依赖针对的RDD是KV形式的。须要一个partitioner指定分区方式(下一节介绍)。须要一个序列化工具类，序列化工具眼下的实现例如以下：

宽依赖和窄依赖对失败恢复时候的recompute有不同程度的影响，宽依赖可能是要所有计算的。

Partition

Partition详细表示RDD每一个数据分区。

Partition提供trait类，内含一个index和hashCode()方法，详细子类实现与RDD子类有关。种类例如以下：

在分析每一个RDD子类的时候再涉及。

Partitioner

Partitioner决定KV形式的RDD怎样依据key进行partition

abstract class Partitioner extends Serializable {
  def numPartitions: Int // 总分区数
  def getPartition(key: Any): Int
}

在ShuffleDependency里相应一个Partitioner，来完毕宽依赖下。子RDD怎样获取父RDD。

默认Partitioner

Partitioner的伴生对象提供defaultPartitioner方法，逻辑为：

传入的RDD（至少两个）中，遍历（顺序是partition数目从大到小）RDD，假设已经有Partitioner了，就使用。

假设RDD们都没有Partitioner，则使用默认的HashPartitioner。

而HashPartitioner的初始化partition数目，取决于是否设置了spark.default.parallelism，假设没有的话就取RDD中partition数目最大的值。

假设上面这段文字看起来费解。代码例如以下：

  def defaultPartitioner(rdd: RDD[_], others: RDD[_]*): Partitioner = {
    val bySize = (Seq(rdd) ++ others).sortBy(_.partitions.size).reverse
    for (r <- bySize if r.partitioner.isDefined) {
      return r.partitioner.get
    }
    if (rdd.context.conf.contains("spark.default.parallelism")) {
      new HashPartitioner(rdd.context.defaultParallelism)
    } else {
      new HashPartitioner(bySize.head.partitions.size)
    }
  }

HashPartitioner

HashPartitioner基于java的Object.hashCode。会有个问题是Java的Array有自己的hashCode，不基于Array里的内容，所以RDD[Array[_]]或RDD[(Array[_], _)]使用HashPartitioner会有问题。

 

顾名思义。getPartition方法实现例如以下

  def getPartition(key: Any): Int = key match {
    case null => 0
    case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
  }

RangePartitioner

RangePartitioner处理的KV RDD要求Key是可排序的，即满足Scala的Ordered[K]类型。所以它的构造例如以下：

class RangePartitioner[K <% Ordered[K]: ClassTag, V](
    partitions: Int,
    @transient rdd: RDD[_ <: Product2[K,V]],
    private val ascending: Boolean = true)
  extends Partitioner {

内部会计算一个rangBounds(上界)，在getPartition的时候。假设rangBoundssize小于1000，则逐个遍历获得；否则二分查找获得partitionId。

Persist

默认cache()过程是将RDD persist在内存里，persist()操作能够为RDD又一次指定StorageLevel。

class StorageLevel private(
    private var useDisk_ : Boolean,
    private var useMemory_ : Boolean,
    private var useOffHeap_ : Boolean,
    private var deserialized_ : Boolean,
    private var replication_ : Int = 1)

object StorageLevel {
  val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
  val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
  val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
  val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false) // Tachyon

RDD的persist()和unpersist()操作，都是由SparkContext运行的（SparkContext的persistRDD和unpersistRDD方法）。

 

Persist过程是把该RDD存在上下文的TimeStampedWeakValueHashMap里维护起来。也就是说，事实上persist并非action。并不会触发不论什么计算。

Unpersist步骤例如以下。会交给SparkEnv里的BlockManager处理。

  private[spark] def unpersistRDD(rddId: Int, blocking: Boolean = true) {
    env.blockManager.master.removeRdd(rddId, blocking)
    persistentRdds.remove(rddId)
    listenerBus.post(SparkListenerUnpersistRDD(rddId))
  }

Checkpoint

RDD Actions api里提供了checkpoint()方法，会把本RDD save到SparkContext CheckpointDir

文件夹下。建议该RDD已经persist在内存中，否则须要recomputation。

 

假设该RDD没有被checkpoint过，则会生成新的RDDCheckpointData。

RDDCheckpointData类与一个RDD关联，记录了checkpoint相关的信息，而且记录checkpointRDD的一个状态，

[ Initialized --> marked for checkpointing--> checkpointing in progress --> checkpointed ]

内部有一个doCheckpoint()方法（会被以下调用）。

运行逻辑

真正的checkpoint触发，在RDD私有方法doCheckpoint()里。doCheckpoint()会被DAGScheduler调用。且是在此次job里使用这个RDD完成之后，此时这个RDD就已经被计算或者物化过了。能够看到。会对RDD的父RDD进行递归。

  private[spark] def doCheckpoint() {
    if (!doCheckpointCalled) {
      doCheckpointCalled = true
      if (checkpointData.isDefined) {
        checkpointData.get.doCheckpoint()
      } else {
        dependencies.foreach(_.rdd.doCheckpoint())
      }
    }
  }

RDDCheckpointData的doCheckpoint()方法关键代码例如以下：

// Create the output path for the checkpoint
val path = new Path(rdd.context.checkpointDir.get, "rdd-" + rdd.id)
val fs = path.getFileSystem(rdd.context.hadoopConfiguration)
if (!fs.mkdirs(path)) {
  throw new SparkException("Failed to create checkpoint path " + path)
}

// Save to file, and reload it as an RDD
val broadcastedConf = rdd.context.broadcast(
  new SerializableWritable(rdd.context.hadoopConfiguration))
// 这次runJob终于调的是dagScheduler的runJob
rdd.context.runJob(rdd, 
CheckpointRDD.writeToFile(path.toString, broadcastedConf) _)
// 此时rdd已经记录到磁盘上
val newRDD = new CheckpointRDD[T](rdd.context, path.toString)
if (newRDD.partitions.size != rdd.partitions.size) {
  throw new SparkException("xxx")
}

runJob终于调的是dagScheduler的runJob。

做完后。生成一个CheckpointRDD。

详细CheckpointRDD相关内容能够參考其它章节。

API

子类须要实现的方法

// 计算某个分区
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

protected def getPartitions: Array[Partition]
// 依赖的父RDD，默认就是返回整个dependency序列
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps

protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil

Transformations

略。

Actions

略。

SubRDDs

部分RDD子类的实现分析，包含下面几个部分：

1)  子类本身构造參数

2)  子类的特殊私有变量

3)  子类的Partitioner实现

4)  子类的父类函数实现

def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
protected def getPartitions: Array[Partition]
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil

CheckpointRDD

class CheckpointRDD[T: ClassTag](sc: SparkContext, val checkpointPath: String)
  extends RDD[T](sc, Nil)

CheckpointRDDPartition继承自Partition。没有什么添加。

有一个被广播的hadoop conf变量，在compute方法里使用（readFromFile的时候用）

val broadcastedConf = sc.broadcast(
new SerializableWritable(sc.hadoopConfiguration))

getPartitions: Array[Partition]方法：

依据checkpointPath去查看Path下有多少个partitionFile，File个数为partition数目。

getPartitions方法返回的Array[Partition]内容为New CheckpointRDDPartition(i)，i为[0, 1, …, partitionNum]

 

getPreferredLocations(split:Partition): Seq[String]方法：

文件位置信息，借助hadoop core包。获得block location，把得到的结果依照host打散(flatMap)并过滤掉localhost，返回。

 

compute(split: Partition, context:TaskContext): Iterator[T]方法：

调用CheckpointRDD.readFromFile(file, broadcastedConf,context)方法，当中file为hadoopfile path，conf为广播过的hadoop conf。

Hadoop文件读写及序列化

伴生对象提供writeToFile方法和readFromFile方法。主要用于读写hadoop文件，而且利用env下的serializer进行序列化和反序列化工作。两个方法详细实现例如以下：

def writeToFile[T](
 path: String,
 broadcastedConf: Broadcast[SerializableWritable[Configuration]],
 blockSize: Int = -1
)(ctx: TaskContext, iterator: Iterator[T]) {

创建hadoop文件的时候会若存在会抛异常。把hadoop的outputStream放入serializer的stream里。serializeStream.writeAll(iterator)写入。

 

writeToFile的调用在RDDCheckpointData类的doCheckpoint方法里。例如以下：

rdd.context.runJob(rdd, 
CheckpointRDD.writeToFile(path.toString, broadcastedConf) _)

def readFromFile[T](
  path: Path,
  broadcastedConf: Broadcast[SerializableWritable[Configuration]],
  context: TaskContext
): Iterator[T] = {

打开Hadoop的inutStream，读取的时候使用env下的serializer得到反序列化之后的流。返回的时候，DeserializationStream这个trait提供了asIterator方法，每次next操作能够进行一次readObject。

在返回之前，调用了TaskContext提供的addOnCompleteCallback回调。用于关闭hadoop的inputStream。

NewHadoopRDD

class NewHadoopRDD[K, V](
    sc : SparkContext,
    inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],
    keyClass: Class[K],
    valueClass: Class[V],
    @transient conf: Configuration)
  extends RDD[(K, V)](sc, Nil)
  with SparkHadoopMapReduceUtil

private[spark] class NewHadoopPartition(
    rddId: Int,
    val index: Int,
    @transient rawSplit: InputSplit with Writable)
  extends Partition {

  val serializableHadoopSplit = new SerializableWritable(rawSplit)

  override def hashCode(): Int = 41 * (41 + rddId) + index
}

getPartitions操作:

依据inputFormatClass和conf，通过hadoop InputFormat实现类的getSplits(JobContext)方法得到InputSplits。（ORCFile在此处的优化）

这样获得的split同RDD的partition直接相应。

 

compute操作：

针对本次split(partition)，调用InputFormat的createRecordReader(split)方法，

得到RecordReader<K,V>。这个RecordReader包装在Iterator[(K,V)]类内，复写Iterator的next()和hasNext方法，让compute返回的InterruptibleIterator[(K,V)]可以被迭代获得RecordReader取到的数据。

getPreferredLocations(split: Partition)操作：

theSplit.serializableHadoopSplit.value.getLocations.filter(_ != "localhost")

在NewHadoopPartition里SerializableWritable将split序列化，然后调用InputSplit本身的getLocations接口，得到有数据分布节点的nodes name列表。

WholeTextFileRDD

NewHadoopRDD的子类

private[spark] class WholeTextFileRDD(
    sc : SparkContext,
    inputFormatClass: Class[_ <: WholeTextFileInputFormat],
    keyClass: Class[String],
    valueClass: Class[String],
    @transient conf: Configuration,
    minSplits: Int)
  extends NewHadoopRDD[String, String](sc, inputFormatClass, keyClass, valueClass, conf) {

复写了getPartitions方法：

NewHadoopRDD有自己的inputFormat实现类和recordReader实现类。在spark/input package下专门写了这两个类的实现。感觉是种參考。

InputFormat

WholeTextFileRDD在spark里实现了自己的inputFormat。

读取的File以K，V的结构获取。K为path。V为整个file的content。

 

复写createRecordReader以使用WholeTextFileRecordReader

 

复写setMaxSplitSize方法，因为用户能够传入minSplits数目，计算平均大小(splits files总大小除以split数目)的时候就变了。

RecordReader

复写nextKeyValue方法。会读出指定path下的file的内容，生成new Text()给value，结果是String。假设文件正在被别的进行打开着，会返回false。否则把file内容读进value里。

使用场景

在SparkContext下提供wholeTextFile方法，

def wholeTextFiles(path: String, minSplits: Int = defaultMinSplits):
  RDD[(String, String)]

用于读取一个路径下的全部text文件，以K。V的形式返回，K为一个文件的path，V为文件内容。比較适合小文件。

全文完  :)