Spark的全排序 ------------------- RDD.sortByKey()内部使用采样方式按照RangePartitioner进行分区。 Spark Shuffle ------------------- 1.Bypass 迂回shuffle 可以使用零拷贝技术实现分区文件的合并。 配置属性为: spark.file.transferTo=false 2.SerializedShuffle 串行shuffle，不安全shuffle 3.SortShuffle 基本shuffle. ShuffleWriter -------------------- 1.BypassMerge..Writer 2.Unsafe..Writer 3.SortShuffleWriter sorter = if(mapCombine?){ // agg + 排序 new ExternalSorter[K, V, C](context, dep.aggregator, Some(dep.partitioner), dep.keyOrdering, dep.serializer) } else{ //没有 agg ， 没有排序 new ExternalSorter[K, V, V](context, aggregator = None, Some(dep.partitioner), ordering = None, dep.serializer) } sorter.insertAll(records) ; --> if(agg.defined?){ } else{ //在缓冲区中插入数据 buffer.insert(getPartition(kv._1), kv._1, kv._2.asInstanceOf[C]) //写入kv到内存缓存区中，每个kv在缓存区中的存放形式为[(parid , key) , value] //如果到达一定条件，溢出buffer数据到磁盘,溢出到磁盘后，对buffer进行重置。 //条件: (1)SparkEnv.get.conf.getLong("spark.shuffle.spill.numElementsForceSpillThreshold", Long.MaxValue) //long最大值 (2)SparkEnv.get.conf.getLong("spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold", 5 * 1024 * 1024) //5M //溢出过程 累计溢出的次数。 } SortShuffleWriter -------------------- 使用的最多的ShuffleWriter，迂回和UnsafeShuffleWriter不满足时，使用该类完成shuffle输出。 分区id，k，v重新组合，(partid + k)形成新key，写入缓冲区或者map集合,究竟是 缓冲区还是map集合看是否需要map合成，需要合成是map，否则是buf. 缓存会一定条件下（内存超过阈值或者达到特定数据）溢出数据到磁盘，溢出磁盘前 需要对kv进行排序，因此输出到文件中的数据是排了序的数据，注意可能产生多个溢出文件。 最后还需要将内存数据和溢出的文件合并，产生一个shuffle文件。还有一个存放分区id的索引文件。 本次磁盘文件写入完成后，生成mapStatus状态数据，内部主要包含数据块信息(在哪个节点运 行的任务，端口,执行器id等)并将其发送给driver，在driver保存，以便供下一个阶段的task 提取数据块使用。 ShuffleReader ------------------ BlockStoreShuffleReader. 从其他节点的块存储设备上请求数据，抓取并读出特定分区范围的数据。 该对象由SortShuffleManger负责创建，reader内部含有四个属性，ShuffleHandle, int startPartition, int edn , ctx)； 该reader通过ShuffleBlockFetcherIterator抓取本地或者远程的块数据。返回(blockId->InputStream). 本地块通过Local Block manager读取，远程块通过BlockTransferService来提取。 //task一次性从远程节点抓取数据量的最大值，每次抓取请求是 1/5 SparkEnv.get.conf.getSizeAsMb("spark.reducer.maxSizeInFlight", "48m") //一次请求抓取的量限制 SparkEnv.get.conf.getInt("spark.reducer.maxReqsInFlight", Int.MaxValue)) [概括] Task读取上一阶段的输出，包括两种方式读取，本地块和远程块，远程块需要向driver发送请求消息，获得 mapstatus，拿到数据后再通过传输服务向对应的节点发送FetchRequest. Spark内存管理 --------------------- 不是通过物理或者硬件底层API实现对内存资源探测，只是通过对内存操作过程期间 的字节量的变化不断更新维护的数字，通过该方式跟踪内存使用情况。spark对每个task都关联了 内存的使用量，存放在了map<Long,Long>中。严格意义上讲，spark内存的管理是估算量，不是 精确量。 [JVM] [堆角度] 1.堆内 年轻代 //伊甸区 + 幸存区() 年老代 //对象 2.非堆 jvm - heap 方法区 3.离堆 os - jvm [全局角度] 1.方法区 2.堆区 3.java方法栈 4.本地方法栈 5.程序计数器 指定spark内存。 //针对堆的管理 JVM //全面 [MemoryManager] 强制在storage和execute之间共享内存的数量。 执行内存 : shuffle中执行计算的内存，join，aggregate，sort 存储内存 : 用于跨集群，缓存或传播数据的内存。 实现有两种： 1.StaticMemoryManager 将堆空间划分成不相交的两个区域,此两个区域完全独立，不存在相互借用的问题。 spark.memory.useLegacyMode=true,默认false， [spark.shuffle.memoryFraction] shuffle期间，用户cogroup和聚合的内存比例,默认0.2 [spark.storage.memoryFraction] 是spark缓存的内存比例，针对jvm的堆空间的比例，默认0.6。 2.UnifiedMemoryManager 在execution和storage之间存在交叉区间，可以相互借用。 1.spark.memory.fraction 用于spark的执行和存储的内存比例，针对(heap - 300m)而言的，默认值是 0.6 (heap - 300M) * 0.6 2.spark.memory.storageFraction 在spark内存中，控制存储内存的比例。默认0.5 存储内存 = spark内存 * 0.5 = (heap - 300M) * 0.6 * 0.5 存储内存可以借用执行内存的空闲空间，执行内存不足时可以收回借出的内存，但最多 也只能收回借出的那部分内存，执行内存不能抢存储内存的内存。 执行内存也可以借用存储内存空间，不还内存。 3.内存结构 3.0)driver内存配置和executor内存配置。 --driver-memory //driver内存 spark.executor.memory //执行器内存,等价于--executor-memory 3.1)保留内存 默认是300M,程序硬编码实现。 //RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES = 300M conf.getLong("spark.testing.reservedMemory",if (conf.contains("spark.testing")) 0 else RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES) 可以通过spark.testing.reservedMemory设置特定的保留内置的大小。 spark.testing属性可以控制是否关闭保留内存。 //设置保留内存的大小 spark-shell --master spark://s101:7077 --executor-memory 20m --conf spark.testing.reservedMemory=80000000 //关闭保留内存 spark-shell --master spark://s101:7077 --executor-memory 20m --conf spark.testing=1 3.2)系统内存 最小 = 保留内存 * 1.5 spark.testing.memory=配置系统内存 --executor-memory=配置系统内存 3.3)内存管理实现原理 内存池实现。 class MemoryPool{ //容量 var _poolSize: Long = 0 //已使用 def memoryUsed: Long } //执行内存池 class ExecutionMemoryPool extends MemoryPool{ //维护内存 memoryForTask = new mutable.HashMap[Long, Long]() } 不是通过物理或者硬件底层API实现对内存资源探测，只是通过对内存操作过程期间 的字节量的变化不断更新维护的数字，通过该方式跟踪内存使用情况。spark对每个task都关联了 内存的使用量，存放在了map<Long,Long>中。严格意义上讲，spark内存的管理是估算量，不是 精确量。 3.4)统一内存管理 系统内存 //堆内存,通过--executor-memory | spark.executor.memory 堆内存 //系统内存,至少是保留的1.5倍。 保留内存 //300M定量,关闭通过--conf spark.testing=1 , 可用spark.testing.reservedMemory设置保留内存大小. 可用内存 //(系统内存 - 保留内存) spark内存 //可用内存 * spark.memory.fraction(0.6) 用户内存 //可用内存 - spark内存 存储内存 //spark内存 * spark.memory.storageFraction(0.5) 执行内存 //spark内存 * (1 - spark.memory.storageFraction) 3.5)静态内存 spark.memory.useLegacyMode=true //启用传统模式 spark.shuffle.memoryFraction //0.2, spark.storage.memoryFraction //0.6 spark.storage.unrollFraction // 3.6)练习 调整保留内存，用户内存，执行内存，存储内存均为10m spark-shell --master spark://s101:7077 --executor-memory 40m --conf spark.testing.reservedMemory=10000000 --conf spark.memory.fraction=0.67 --conf spark.memory.storageFraction=0.5 RDD持久化 --------------- 不要和task结果溢出到磁盘搞混淆，RDD缓存是对某个rdd的结算结果(中间结果) 进行缓存，避免该过程重复执行。 存储级别，默认是None. 一旦指定级别后，不能修改，除非先取消持久化。 rdd.cache()是persist()的默认形式。 class StorageLevel private( private var _useDisk: Boolean, private var _useMemory: Boolean, private var _useOffHeap: Boolean, private var _deserialized: Boolean, private var _replication: Int = 1) spark在内存中跨操作，在内存(磁盘)中，为了便于重用。 1.MEMORY_ONLY 存储原生对象在内中，如果内存不足，有些分区不存储。需要的重新计算,默认级别。 2.MEMORY_AND_DISK 原生态存储rdd在内存中，不足的分区存到disk. 3.MEMORY_ONLY_SER 在内存中存储串行化rdd.在具有快速串行化器的时，更加高效。 cpu增加压力。 4.MEMORY_AND_DISK_SER 串行化态存储rdd在内存中，不足的分区存到disk. 5.DISK_ONLY 只在磁盘存储。 6.MEMORY_ONLY_2 等价于memory_only,2是2个节点存放分区。 7.OFF_HEAP 离堆存储 8.方法 1.rdd.persist(newLevel: StorageLevel) 持久化rdd 2.rdd.unpersist() 撤销持久化。 9.选择策略 默认是合理的。 如果内存不足，使用MEMORY_ONLY_SER. 轻易不要选择spill到磁盘。 如果想要更快容错，可以采用副本策略。 广播变量****************** ------------------- 允许开发人员在每个节点上缓存一份数据，不是每个任务都发送一次拷贝，对于每个节点都采用的大型数据集 适合使用该方式发送。 采用类似于BT算法实现的，实现机制如下： driver切割串行对象成chunk，并存在driver端的blockManager。 在executor中也有blockmanager，需要的话首先从自己的blockmanger中fetch数据， 如果没有，尝试从driver或其他的executor中fetch，fetch到的data存放到自己blockmanger中， 以便供其他executor fetch，有效防止driver因发送多个副本给execcute造成的瓶颈。 广播变量实现的原理通过scala的lazy手段实现。******************************** BT:bit torrent. 我为人人， RDD以广播变量方式传输的。 //代码 def host() = java.net.InetAddress.getLocalHost().getHostName def pid() = java.lang.management.ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName().split("@")(0) def tid() = Thread.currentThread().getName() def oid(obj: AnyRef, str: String) = obj.toString() + " : " + str def doSend(str: String) = { val sock = new java.net.Socket("s101", 8888) val out = sock.getOutputStream() out.write((str + "\r\n").getBytes()) out.flush(); out.close(); } def sendInfo(obj: AnyRef, str: String) = { val info = host() + "/" + pid() + "/" + tid() + "/" + oid(obj, str); doSend(info) } //300M //val list = db.find() ; /**********************************/ /************ 广播变量***********/ /**********************************/ class Dog(val name: String, age: Int) extends Serializable val d = new Dog("dahuang", 3) //作成广播对象 val dd = sc.broadcast(d) val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10 , 4) val rdd2 = rdd1.map(e=>{ /********************/ /***** 访问广播变量 */ /********************/ val d0 = dd.value val hash = d0.hashCode() val name = d0.name ; sendInfo(this,hash + " : " + e + " : " + name) }) rdd2.collect() def sendInfo(msg: String,objStr:String) = { //获取ip val ip = java.net.InetAddress.getLocalHost.getHostAddress //得到pid val rr = java.lang.management.ManagementFactory.getRuntimeMXBean(); val pid = rr.getName().split("@")(0);//pid //线程 val tname = Thread.currentThread().getName //对象id val sock = new java.net.Socket("s101", 8888) val out = sock.getOutputStream val m = ip + "\t:" + pid + "\t:" + tname + "\t:" + msg + "\t:" + objStr+ "\r\n" out.write(m.getBytes) out.flush() out.close() } //准备 4个执行器 ， 6个线程 spark-shell --master spark://s101:7077 --total-executor-cores 4 --executor-cores 1 192.168.231.102 :5907 :Executor task launch worker-2 :map :2122466653 192.168.231.102 :5907 :Executor task launch worker-2 :map :211241535 192.168.231.103 :3329 :Executor task launch worker-2 :map :1508566448 192.168.231.103 :3329 :Executor task launch worker-2 :map :923167588 192.168.231.104 :3206 :Executor task launch worker-2 :map :2004855724 192.168.231.104 :3207 :Executor task launch worker-2 :map :1386748001 192.168.231.102 :5907 :Executor task launch worker-2 :map :1769298538 192.168.231.102 :5907 :Executor task launch worker-2 :map :1769298538 192.168.231.102 :5907 :Executor task launch worker-2 :map :1769298538 192.168.231.103 :3329 :Executor task launch worker-2 :map :1496579174 192.168.231.104 :3207 :Executor task launch worker-2 :map :2016831251 192.168.231.104 :3206 :Executor task launch worker-2 :map :975295493
Spark内存和shuffle
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转载自www.cnblogs.com/zyde/p/9225372.html
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