spark的学习-04
Spark中的共享变量：
1、广播变量：
Broadcast Variables广播变量
sc = SparkContext(conf=conf)
fileRdd = sc.textFile("../datas/user.tsv",2)
city_dict = {
1: "北京",
2: "上海",
3: "广州",
4: "深圳",
5: "苏州",
6: "无锡",
7: "重庆",
8: "厦门",
9: "大理",
10: "成都"
}
# 将一个变量广播出去，广播到executor中，不是task中
city_dict_broad = sc.broadcast(city_dict)
def getLine(line):
list01 = line.split(" ")
#cityName = city_dict.get(int(list01[3]))
# 使用广播变量的变量获取数据
cityName = city_dict_broad.value.get(int(list01[3]))
# print(cityName)
return line + " " + cityName
mapRdd = fileRdd.map(getLine)
mapRdd.foreach(print)
# 释放广播变量
city_dict_broad.unpersist()
# 使用完后，记得关闭
sc.stop()功能：将一个变量元素进行广播到每台Worker节点的Executor中，让每个Task直接从本地读取数据，减少网络传输IO
广播变量本质是一种优化手段，不做也是可以的，做了可以提高性能
在使用两张表进行join的时候，将小表进行广播，再与大表中进行join，避免了shuffle过程，提高效率
广播变量是一个只读变量，只能取不能更改
2、累加器
来一个需求：对搜狗日志的数据进行处理，统计10点搜索的数据一共有多少条
书写代码如下：
mapRdd = sc.textFile("../../datas/zuoye/sogou.tsv",minPartitions=8) \
.filter(lambda line:len(re.split("\s+",line)) == 6) \
.map(lambda line:(re.split("\s+",line)[0],re.split("\s+",line)[1],re.split("\s+",line)[2][1:-1])).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)
# 统计一天每小时点击量并按照点击量降序排序
_sum = 0
def getNum(tup):
global _sum
if tup[0][0:2] == "10":
print("进去了")
_sum += 1
mapRdd.foreach(getNum)
print(f"10点钟的搜索条数是{_sum}") # 0
为什么明明有符合条件的值，得到的结果却是0呢？
原因：
因为我们在这里使用的是python的方法，而不是spark中的，spark的分布式的
而且每个Task到Driver中取了sum的副本，进行累加，但是这个累加的结果并没有返回到Driver中
global： 将变量设置为全局变量
补充： global 设置为全局变量 假如有一个变量a a = 0 Def xxx（）： a+=1 这时 a+=1这里识别不到a 就需要使用global 将a设为全局变量，之后就可以接着进行操作了
Job:
job是Spark触发计算的最小的单元
由Driver解析代码，遇到了触发算子，就会构建job，一个代码可以有多个触发算子，一个Spark程序可以包含多个job
Stage:
Stage是Spark转换Task的最小单元
设计：每个Stage内部都是由Task直接在内存中转换完成，不同 Stage之间需要经过磁盘来完成
Task:
Task是Spark执行计算的最小单元
TaskSet集合中Task的个数由这个Stage中最后一个RDD的分区数 或者 最小的RDD分区数来决定
Spark的依赖关系：
窄依赖：一对一 不经过shuflle
定义：父RDD的一个分区的数据只给了子RDD的一个分区 【不用经过Shuffle】
特点：一对一或者多对一，不经过Shuffle，性能相对较快， 但无法实现全局分区、排序、分组等
一个Stage内部的计算都是窄依赖的过程，全部在内存中 完成。
宽依赖： 一对多 经过shuffle
定义：父RDD的一个分区的数据给了子RDD的多个分区【需要调用Shuffle的分区器来实现】
特点：一对多，必须经过Shuffle，性能相对较慢，可以实现全 局分区、排序、分组等
Spark的job中按照宽依赖来划分Stage
本质：只是一种标记，标记两个RDD之间的依赖关系
面试题：为什么要表明宽窄依赖
1） 可以提高数据容错的性能，避免数据丢失的时候，还需要再次重建整个RDD，在窄依赖中 直接通过父子RDD的对应关系回复即可 2） 提高数据转换的性能，将连续窄依赖操作使用同一个Task都放在内存中直接转换
场景：如果子RDD的某个分区的数据丢失
不标记：不清楚父RDD与子RDD数据之间的关系，必须重新构建整个父RDD所有数据
标记了：父RDD一个分区只对应子RDD的一个分区，按照对应关系恢复父RDD的对应分区即可
spark的shuffle过程：
1、Hash based shuffle
特点：
没有排序，只分区，数据量小的时候性能高，数据量大时，性能非常差
2、优化后的Hash based shuffle
还是不排序，只分区，但是进步在于，如果是以前 4 个 map 4 个 reduce 形成 16 个文件，现在引入 executor 以后，生成 8 个文件。
3、Sort Based Shuffle [目前最新的]
分为shuffle write 和 shuffle read
shuffle write：类似于MR中的Map端，但是Spark的 Shuffle Write有3种，会根据情况自动判断选择哪种Shuffle Write
Shuffle read：类似于MR中的Reduce端，功能完全由算子决定
Spark 2以后的Shuffle Write判断机制：
第一种：SortShuffleWriter：普通Sort Shuffle Write机制
排序，生成一个整体基于分区和分区内部有序的文件和一个索引文件
大多数场景：数据量比较大场景 与MR的Map端Shuffle基本一致
特点：有排序，先生成多个有序小文件，再生成整体有序大文件，每个Task生成2个文件，数据文件和索引文件
Sort Shuffle Write过程与MapReduce的Map端shuffle基本一致
第二种：BypassMergeSortShuffleWriter
类似于优化后的Hash Based Shuffle，先为每个分区生成一个文件，最后合并为一个大文件，分区内部不排序
条件：分区数小于200，并且Map端没有聚合操作
场景：数据量小
跟第一个相比，处理的数据量小，处理的分区数小于200 ，不在内存中排序。
第三种：UnsafeShuffleWriter
钨丝计划方案，使用UnSafe API操作序列化数据，使用压缩指针存储元数据，溢写合并使用fastMerge提升效率
条件：Map端没有聚合操作、序列化方式需要支持重定位，Partition个数不能超过2^24-1个