10. spark源代码分析(基于yarn cluster模式)-聊聊RDD和Depedency
我们知道在Spark中RDD是一个特别重要的概念,可以说spark所有的逻辑都需要依赖RDD,这篇我们简单聊聊Spark中的RDD,spark中RDD的定义如下:
abstract class RDD[T: ClassTag](@transient private var _sc: SparkContext,@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]) extends Serializable with Logging {def this(@transient oneParent: RDD[_]) =this(oneParent.context, List(new OneToOneDependency(oneParent)))
}
每个RDD会包含如下5个属性:
- 该RDD的分区列表
- 每个数据文件计算函数
- 对其他RDD的依赖关系
- 分区选择器(可选)
- 每个数据文件的位置信息(可选)
为了更好的理解,这里我们用大家在HDFS上常见的HDFS实现:HadoopRDD
的实现来研究。
我们首先看看HadoopRDD
是怎么获取分区信息的:
override def getPartitions: Array[Partition] = {val jobConf = getJobConf()SparkHadoopUtil.get.addCredentials(jobConf)try {val allInputSplits = getInputFormat(jobConf).getSplits(jobConf, minPartitions)val inputSplits = if (ignoreEmptySplits) {allInputSplits.filter(_.getLength > 0)} else {allInputSplits}val array = new Array[Partition](inputSplits.size)for (i <- 0 until inputSplits.size) {array(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i))}array} catch {case e: InvalidInputException if ignoreMissingFiles =>Array.empty[Partition]}}
可以看到,这里HadoopRDD
就是获取了对应数据的底层文件信息,即hadoop中的块信息,然后一个块文件就是一个分区。这里HadoopRDD
对应的分区信息是封装成了HadoopPartition
:
trait Partition extends Serializable {def index: Intoverride def hashCode(): Int = indexoverride def equals(other: Any): Boolean = super.equals(other)
}
private[spark] class HadoopPartition(rddId: Int, override val index: Int, s: InputSplit)extends Partition {val inputSplit = new SerializableWritable[InputSplit](s)override def hashCode(): Int = 31 * (31 + rddId) + indexoverride def equals(other: Any): Boolean = super.equals(other)def getPipeEnvVars(): Map[String, String] = {val envVars: Map[String, String] = if (inputSplit.value.isInstanceOf[FileSplit]) {val is: FileSplit = inputSplit.value.asInstanceOf[FileSplit]// since it's not removed yetMap("map_input_file" -> is.getPath().toString(),"mapreduce_map_input_file" -> is.getPath().toString())} else {Map()}envVars}
}
主要包含了几个信息:
- RDD的id
- 分区的序号
- 分区对应的文件块
而对于依赖关系,由于这里不会设计到任何Shuffle,依赖关系不存在,在构造实例化的时候,传入的依赖列表为空。
如果我们对其做相关计算,比如reparation的话,在RDD中该方法实现如下:
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {coalesce(numPartitions, shuffle = true)}
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {require(numPartitions > 0, s"Number of partitions ($numPartitions) must be positive.")if (shuffle) {val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {var position = new Random(hashing.byteswap32(index)).nextInt(numPartitions)items.map { t =>position = position + 1(position, t)}} : Iterator[(Int, T)]new CoalescedRDD(new ShuffledRDD[Int, T, T](mapPartitionsWithIndexInternal(distributePartition, isOrderSensitive = true),new HashPartitioner(numPartitions)),numPartitions,partitionCoalescer).values} else {new CoalescedRDD(this, numPartitions, partitionCoalescer)}}
可以看到,这时候返回的是一个CoalescedRDD
,里面套着一个ShuffledRDD
,然后这个ShuffledRDD在套着一个MapPartitionsRDD
,我们先看看这个MapPartitionsRDD:
private[spark] def mapPartitionsWithIndexInternal[U: ClassTag](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U],preservesPartitioning: Boolean = false,isOrderSensitive: Boolean = false): RDD[U] = withScope {new MapPartitionsRDD(this,(context: TaskContext, index: Int, iter: Iterator[T]) => f(index, iter),preservesPartitioning = preservesPartitioning,isOrderSensitive = isOrderSensitive)}
private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag](var prev: RDD[T],f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U], // (TaskContext, partition index, iterator)preservesPartitioning: Boolean = false,isFromBarrier: Boolean = false,isOrderSensitive: Boolean = false)extends RDD[U](prev) {
....
}
注意如果父类RDD通过这种方式构造传入RDD[U](prev)
:
def this(@transient oneParent: RDD[_]) =this(oneParent.context, List(new OneToOneDependency(oneParent)))
其依赖关系为OneToOneDependency
,这里MapPartitionsRDD
的父RDD就是当前RDD,也就是我们分析的HadoopRDD
我们看看其上述5个属性
分区
其分区获取函数:
override def getPartitions: Array[Partition] = firstParent[T].partitions
protected[spark] def firstParent[U: ClassTag]: RDD[U] = {dependencies.head.rdd.asInstanceOf[RDD[U]]}
可以看到,这里获取到当前依赖列表中第一个依赖对应的分区,也就是HadoopRDD的分区信息
计算函数
MapPartitionsRDD的计算函数是通过构造传入
override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] =f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))// ------------------------------------------val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {var position = new Random(hashing.byteswap32(index)).nextInt(numPartitions)items.map { t =>position = position + 1(position, t)}} : Iterator[(Int, T)]
可以看到,这里执行repartition
的时候,就是根据父RDD的每个分区,将分区序号按照hash进行随机打散,返回的就是每条数据和新的分区ID。
另外这里firstParent[T].iterator(split, context)
来读取父RDD的数据,这个实现我们可以看看:
final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {getOrCompute(split, context)} else {computeOrReadCheckpoint(split, context)}}
可以看到,这里就又回到了我们之前说的Task执行的时候,读取RDD的数据,这里我们实际上就是HadoopRDD
,读取到的数据就是一个一个数据块,然后对块数据进行处理,每个块里面的数据会按照hash分区打散到不同的分区中。
在看看ShuffledRDD
,其父RDD是上面的MapPartitionsRDD:
class ShuffledRDD[K: ClassTag, V: ClassTag, C: ClassTag](@transient var prev: RDD[_ <: Product2[K, V]],part: Partitioner)extends RDD[(K, C)](prev.context, Nil) {
...
}
其分区列表返回如下:
override def getPartitions: Array[Partition] = {Array.tabulate[Partition](part.numPartitions)(i => new ShuffledRDDPartition(i))}
这里的分区返回的是一个ShuffledRDDPartition
,里面包含了一个分区序号(根据传入的HashPartitioner
需要重分区的个数)
其返回依赖关系如下:
override def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = {val serializer = userSpecifiedSerializer.getOrElse {val serializerManager = SparkEnv.get.serializerManagerif (mapSideCombine) {serializerManager.getSerializer(implicitly[ClassTag[K]], implicitly[ClassTag[C]])} else {serializerManager.getSerializer(implicitly[ClassTag[K]], implicitly[ClassTag[V]])}}List(new ShuffleDependency(prev, part, serializer, keyOrdering, aggregator, mapSideCombine))}
可以看到,这里返回的就是一个ShuffleDependency
,之前我们研究Stage划分的时候只要遇到ShuffleDependency
则会划分一个新的Stage,结合我们之前的分析,在这里划分Stage,如果后续还要进行计算,则会生成一个ShuffleMapTask,作为Map端将数据写入。
而这里读取数据的时候会调用`ShuffleRDD.compute’方法:
override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, C]]SparkEnv.get.shuffleManager.getReader(dep.shuffleHandle, split.index, split.index + 1, context).read().asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]}
这里就是我们在分析Task执行时候的方法了,每个执行节点会拿到自己节点应该要处理的数据,这里就是拿到对应的HadoopRDD的对应块数据文件,然后根据分区器,返回每条数据对应的分区和数据,然后每个执行节点根据生成的数据将同一个分区的数据(重分区后)放到一起然后写入本地临时文件中。
我们在看下最外围的CoalescedRDD
:
private[spark] class CoalescedRDD[T: ClassTag](@transient var prev: RDD[T],maxPartitions: Int,partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = None)extends RDD[T](prev.context, Nil) {
...
}
通过之前的分析我们知道,在这里如果我们后续没有其他处理,则会生成一个ResultStage
对应ResultTask
去执行用户传入的方法。
这里CoalescedRDD
的依赖:
override def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = {Seq(new NarrowDependency(prev) {def getParents(id: Int): Seq[Int] =partitions(id).asInstanceOf[CoalescedRDDPartition].parentsIndices})}
可以看到,返回的是一个NarrowDependency
,如果后续还有其他处理则还会根据该RDD生成新的RDD,并且遇到ShuffleDependency才划分Stage。
这里的计算函数compute
实现如下:
override def compute(partition: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {partition.asInstanceOf[CoalescedRDDPartition].parents.iterator.flatMap { parentPartition =>firstParent[T].iterator(parentPartition, context)}}
可以看到,这里就是调用了构造是传入ShuffledRDD,用这个ShuffledRDD
来读取数据,至于这个怎么实现的,可以看之前的源码分析。
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解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57