怎么分析spark rdd的另类解读

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1 Spark的RDD

提到Spark必说RDD，RDD是Spark的核心，如果没有对RDD的深入理解，是很难写好spark程序的，但是网上对RDD的解释一般都属于人云亦云、鹦鹉学舌，基本都没有加入自己的理解。下面基于Spark原创作者的论文，对Spark的核心概念RDD做一个初步的探讨。

1.1 Resilient

中文解释是“能复原的;弹回的，有弹性的;”，在我们的生活中，一个东西有弹性，就说明这个东西不易损坏，例如皮球、轮胎，而苹果公司在给苹果手机申请的一个专利，正是在手机的四个角加入了类似橡皮筋材质的东西，来增加手机跌落时的抗摔性。Spark的核心数据结构有弹性，能复原，说明spark在设计之初就考虑把spark应用在大规模的分布式集群中，因为这种大规模集群，任何一台服务器是随时都可能出故障的，如果正在进行计算的子任务(Task)所在的服务器出故障，那么这个子任务自然在这台服务器无法继续执行，这时RDD所具有的“弹性”就派上了用场，它可以使这个失败的子任务在集群内进行迁移，从而保证整体任务(Job)对故障机器的平滑过渡。可能有些同学有疑问了，难道还有系统不具有弹性，是硬邦邦的？还真有，比如很多的即系查询系统，例如presto或者impala，因为在其上运行的查询，都是秒级的时延，所以如果子任务失败，直接把查询重跑一遍即可。而spark处理的任务，可能时常要运行分钟级甚至小时级别，那么整个任务完全重跑的代价非常大，而某些task重跑的代价就比较小了，所以spark的数据结构一定要有“弹性”，能自动容错，保证任务只跑一遍。

1.2 Distributed

这个英文单词的中文意思不用多解释了，就是指的“分布式”。那么到底spark的数据结构怎么个分布式法呢？这就涉及到了spark中分区(partition)的概念，也就是数据的切分规则，根据一些特定的规则切分后的数据子集，就可以在独立的task中进行处理，而这些task又是分散在集群多个服务器上并行的同时的执行，这就是spark中Distributed的含义。spark源码中RDD是个表示数据的基类，在这个基类之上衍生了很多的子RDD，不同的子RDD具有不同的功能，但是他们都要具备的能力就是能够被切分(partition)，比如从HDFS读取数据，那么会有hadoopRDD，这个hadoopRDD的切分规则就是如果一个HDFS文件可按照block(64M或者128M)进行切分，例如txt格式，那么一个Block一个partition，spark会为这个Block生成一个task去处理这个Block的数据，而如果HDFS上的文件不可切分，比如压缩的zip或者gzip格式，那么一个文件对应一个partition；如果数据在入库时是随机的，但是在处理时又需要根据数据的key进行分组(group)，那么就需要根据这个数据源的key对数据在集群中进行分发(shuffle)，把相同key的数据“归类”到一起，如果把所有key放到同一个partition里，那么就只能有一个task来进行归类处理，性能会很差，所以这个过程的并行化，就是靠把key进行切分，不同的key在不同的partition中被处理，来实现的归类(group)过程并行化。

1.3 Datasets

看到这个词，很多人会错误的以为RDD是spark的数据存储结构，其实并非如此，RDD中的Datasets并非真正的“集合”，更不是java中的collection，而是表示spark中数据处理的逻辑。怎么理解呢？这需要结合两个概念来理解，第一是spark中RDD 的transform操作，另一个是spark中得pipeline。首先看RDD的transform，来看论文中的一个transform图：  

转换

图中每个长方形都是一个RDD，但是他们表示的数据结构不同，注意，这里用的是”表示“，而不是”存储“，例如lines这个RDD，就是最原始的文本行，而errors这个RDD，则只表示以”ERROR“开头的文本行，而HDFSerrors这个RDD则表示包含了”HDFS“关键字的文本行。这就是一个RDD的”变形“过程。好了，我们回到上边纠结的”表示“和”存储“两个字眼上，看看用不同的字眼表达会有什么不同的结果。如果我们用”存储“，那么上一个RDD经过transform后，需要存储下来，等到全部处理完之后交给下一个处理逻辑(类似我们很久以前用迅雷下载电影，要先下载才能观看，两个过程是串行的)。那么问题来了，在一批数据达到之前，下一个处理逻辑必须要等待，这其实是没有必要的。所以在上一个处理逻辑处理完一条数据后，如果立马交给下一个处理逻辑，这样就没有等待的过程，整体系统性能会有极大的提升，而这正是用”表示“这个词来表达的效果(类似后来的流媒体，不需要先下载电影，可以边下载边观看)，这也就是是spark中的pipeline(流水线）处理方式。

2 spark的lineage

RDD的三个单词分析完了，球友们可能也有一个疑问，那就是对于pipeline的处理方式，感觉各个处理逻辑的数据都是”悬在空中“，没有落磁盘那么踏实。确实，如果是这种方式的话，spark怎么来保证这种”悬在空中“的流式数据在服务器故障后，能做到”可恢复“呢？这就引出了spark中另外一个重要的概念：lineage(血统)。一个RDD的血统，就是如上图那样的一系列处理逻辑，spark会为每个RDD记录其血统，借用范伟的经典小品的桥段，spark知道每个RDD的子集是”怎么没的“（变形变没的）以及这个子集是 ”怎么来的“（变形变来的），那么当数据子集丢失后，spark就会根据lineage，复原出这个丢失的数据子集，从而保证Datasets的弹性。

3 注意

1) 当然如果RDD被cache和做了checkpoint就，可以理解为spark把一个RDD的数据“存储了下来”，属于后续优化要讲解的内容。

2) RDD在transform时，并非每处理一条就交给下一个RDD，而是使用小批量的方式传递，也属于优化的内容。

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