Spark-序列化、依赖关系、持久化

序列化

闭包检查

序列化方法和属性

序列化

闭包检查

从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor 端执行。那么在 scala 的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给 Executor 端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。Scala2.12 版本后闭包编译方式发生了改变

序列化方法和属性

从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor 端执行。

object spark_02 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //准备环境
    //"*"代表线程的核数   应用程序名称"RDD"
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello spark", "hive", "atguigu"))


    //创建查询对象
    val search = new Search("h")
    //函数传递，打印：ERROR Task not serializable
    search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)

    println("========================================")
    
    //属性传递，打印：ERROR Task not serializable
    search.getMatch2(rdd).collect().foreach(println)
    
    //关闭环境
    sc.stop()
  }
}

//查询对象
//类的构造参数是类的属性，构造参数需要进行闭包检查（对类进行闭包检查）
class Search(query:String) extends Serializable {
  def isMatch(s: String): Boolean = {
    s.contains(query)
  }
  // 函数序列化案例
  def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    rdd.filter(isMatch)
  }
  // 属性序列化案例
  def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    rdd.filter(x => x.contains(query))
  }
}

依赖关系

相邻的两个RDD关系称之为依赖关系

RDD 血缘关系

多个连续的RDD的依赖关系称之为血缘关系

RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列 Lineage （血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的 Lineage 会记录 RDD 的元数据信息和转换行为，当该 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
println(fileRDD.toDebugString) //打印输出血缘关系
println("----------------------")
val wordRDD: RDD[String] = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
println(wordRDD.toDebugString)
println("----------------------")
val mapRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1))
println(mapRDD.toDebugString)
println("----------------------")
val resultRDD: RDD[(String, Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)
println(resultRDD.toDebugString)
resultRDD.collect()

RDD 窄依赖

窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。

RDD 宽依赖

宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。

RDD 任务划分

RDD 任务切分中间分为：Application、Job、Stage 和 Task：

Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；
Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；
Stage：Stage 等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加 1；
Task：一个 Stage 阶段中，最后一个 RDD 的分区个数就是 Task 的个数。

注意：Application->Job->Stage->Task 每一层都是 1 对 n 的关系。

RDD 持久化

RDD Cache 缓存

RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系
println(wordToOneRdd.toDebugString)
// 数据缓存。
wordToOneRdd.cache()
// 可以更改存储级别
//mapRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)

缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部 Partition。 Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或 cache。

RDD CheckPoint 检查点

所谓的检查点其实就是通过将 RDD 中间结果写入磁盘由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。对 RDD 进行 checkpoint 操作并不会马上被执行，必须执行 Action 操作才能触发。

// 设置检查点路径
sc.setCheckpointDir("./checkpoint1")
// 创建一个 RDD，读取指定位置文件:hello atguigu atguigu
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
// 业务逻辑
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
val wordToOneRdd: RDD[(String, Long)] = wordRdd.map {
 word => {
 (word, System.currentTimeMillis())
 }
}
// 增加缓存,避免再重新跑一个 job 做 checkpoint
wordToOneRdd.cache()
// 数据检查点：针对 wordToOneRdd 做检查点计算
wordToOneRdd.checkpoint()
// 触发执行逻辑
wordToOneRdd.collect().foreach(println)

缓存和检查点区别

Cache 缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint 检查点切断血缘依赖。
Cache 缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint 的数据通常存储在 HDFS 等容错、高可用的文件系统，可靠性高。
建议对 checkpoint()的 RDD 使用 Cache 缓存，这样 checkpoint 的 job 只需从 Cache 缓存中读取数据即可，否则需要再从头计算一次 RDD。