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Spark核心组件解析：Executor、RDD与缓存优化

news 2025/9/18 9:44:28

Spark核心组件解析：Executor、RDD与缓存优化

Spark Executor

Executor 是 Spark 中用于执行任务（task）的执行单元，运行在 worker 上，但并不等同于 worker。实际上，Executor 是一组计算资源（如 CPU 核心和内存）的集合，多个 executor 共享 worker 上的 CPU 和内存资源。

Executor 的功能

任务执行：Executor 负责执行分配给它的任务，并返回结果到 driver 程序。
缓存机制：如果应用程序调用了 cache() 或 persist() 函数，Executor 会通过 Block Manager 为RDD 提供缓存机制，优化重复计算。
生命周期：Executor 存在于整个 Spark 应用的生命周期内。

Executor 的创建

Spark 在以下几种情况下创建 Executor：

当资源管理器为 Standalone 或 YARN，且 CoarseGrainedExecutorBackend 进程接收到
RegisteredExecutor 消息时；
当使用 Mesos 资源管理器时，MesosExecutorBackend 进程注册时；
在本地模式下，当 LocalEndpoint 被创建时。

创建成功后，日志会显示如下信息：

INFO Executor: Starting executor ID [executorId] on host [executorHostname]

心跳发送线程

Executor 会定期向 driver 发送心跳信号以确保连接活跃。心跳线程通常是一个调度线程池，利用 ScheduledThreadPoolExecutor 来维持任务的实时性。

执行任务

Executor 通过 launchTask 方法来执行任务。这个方法会创建一个 TaskRunner 线程，并在 Executor Task Launch Worker 线程池中执行任务。

private val threadPool = ThreadUtils.newDaemonCachedThreadPool("Executor task launch worker")

Spark RDD (Resilient Distributed Dataset)

RDD 是 Spark 的基础数据结构，表示一个不可变的分布式数据集。RDD 在集群中的各个节点上并行计算，并且具有弹性（容错性）和分布式的特性。

RDD 的特性

弹性：RDD 是容错的，丢失的数据可以通过其父 RDD 重新计算。
分布式：RDD 的数据分布在集群的不同节点上，支持分布式计算。
不可修改：RDD 一旦创建，其数据不可修改，这也保证了数据的一致性。
分区：RDD 会被划分为多个分区，以便并行处理。

RDD 的创建方式

（1）并行化：可以通过 SparkContext.parallelize() 方法从一个数据集合创建 RDD。
（2）从外部存储：可以通过 SparkContext.textFile() 等方法从外部存储系统（如 HDFS）加载数据创建 RDD。
（3）从其他 RDD：通过 Spark 的 Transformation 操作从已有的 RDD 创建新的 RDD。

RDD 操作

RDD 支持两种类型的操作：

Transformation 操作（转换）：如 map()、filter()，返回新的 RDD。
Action 操作（行动）：如 count()、collect()，触发实际计算并返回结果。

RDD 的容错性

RDD 提供容错能力。当某个节点失败时，可以根据其父 RDD 的计算逻辑恢复丢失的数据。这是通过 DAG（有向无环图）和父 RDD 关系来实现的。

RDD 的持久化

RDD 可以使用 cache() 或 persist() 进行持久化存储，缓存的 RDD 会存储在内存中，若内存不足则溢写到磁盘，避免重复计算。

RDD 的局限性

缺少内置优化引擎：RDD 无法像 DataFrame 和 Dataset 一样利用 Spark 的 Catalyst 优化器进行自动优化。

性能问题：随着数据量增大，RDD 计算的性能可能下降，尤其是与 JVM 垃圾回收和序列化相关的开销。

存储问题：当内存不足时，RDD 会将数据溢写到磁盘，这会导致计算性能大幅下降。

创建 RDD 的例子

并行化创建 RDD：

val data = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val result = data.map(_ * 2)
result.collect()  // 返回 [2, 4, 6, 8, 10]

从外部存储创建 RDD：

val rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/file")

从其他 RDD 创建 RDD：

val newRdd = oldRdd.filter(_ > 10)

Spark RDD 缓存机制

Spark RDD 缓存是一种优化技术，用于将中间计算结果存储在内存中，以便在后续操作中复用，从而减少重复计算，提高性能。RDD 缓存可以显著加速一些需要迭代计算的应用，特别是在机器学习和图计算等场景中。

持久化 RDD

持久化操作会将 RDD 的计算结果存储到内存中。这样，每次对 RDD 进行操作时，Spark 会直接使用内存中的数据，而不必重新计算。通过持久化，可以避免重复计算从而提高效率。

cache()：cache() 是 persist() 的简化方法，默认将 RDD 数据存储在内存中，使用 MEMORY_ONLY
存储级别。
persist()：可以通过 persist() 方法选择不同的存储级别，例如 MEMORY_ONLY、DISK_ONLY 等。
unpersist()：用于移除已缓存的数据，释放内存。

RDD 持久化存储级别

Spark 提供了多种存储级别，每种级别的存储方式不同，根据具体的需求选择合适的存储级别。

存储级别	使用空间	CPU时间	是否在内存中	是否在磁盘上	备注
MEMORY_ONLY	高	低	是	否	默认级别，数据未序列化，全部存储在内存中
MEMORY_ONLY_2	高	低	是	否	数据存储 2 份
MEMORY_ONLY_SER	低	高	是	否	数据序列化存储，占用更少内存
MEMORY_AND_DISK	高	中等	部分	部分	内存不够时，数据溢写到磁盘
MEMORY_AND_DISK_SER	低	高	部分	部分	数据序列化，内存不够时溢写到磁盘
DISK_ONLY	低	高	否	是	数据仅存储在磁盘中
OFF_HEAP	-	-	-	-	存储在堆外内存，目前为试验性选项

副本机制

带有 _2 后缀的存储级别表示在每个节点上缓存数据的副本。副本机制是为了提高容错性。如果某个节点的数据丢失，Spark 可以从其他节点的副本中恢复数据，而不必重新计算。

缓存策略的选择

MEMORY_ONLY：适用于内存足够大的场景，避免序列化和磁盘 I/O开销。性能较高，但如果内存不足可能会导致计算失败。
MEMORY_ONLY_SER：适用于内存较为紧张的场景，将数据进行序列化后保存在内存中，减少内存占用，但会增加序列化的开销。
MEMORY_AND_DISK：适用于内存不足的场景，数据无法完全存储在内存时会溢写到磁盘，确保数据不会丢失。
DISK_ONLY：适用于数据量极大的情况，全部数据存储在磁盘中，性能较低，但可以处理大规模数据。

如何使用 Spark RDD 缓存

缓存 RDD：

val rdd = sc.textFile("data.txt")
rdd.cache()  // 使用默认的 MEMORY_ONLY 存储级别

选择存储级别：

rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)  // 选择 MEMORY_AND_DISK 存储级别

清除缓存

rdd.unpersist()  // 移除缓存

Spark 键值对 RDD

Spark 通过 PairRDD 处理键值对类型的数据，提供了多种用于处理键值对数据的转换操作。

如何创建键值对 RDD
通过 map 操作将普通 RDD 转换为键值对 RDD。
Scala 示例：

val lines = sc.textFile("data.txt")
val pairs = lines.map(s => (s, 1))

Python 示例：

lines = sc.textFile("data.txt")
pairs = lines.map(lambda s: (s, 1))

常见的键值对操作
reduceByKey(func)：对具有相同键的值进行规约操作。

val pairs = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))
val result = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
println(result.collect().mkString(","))

groupByKey()：对具有相同键的值进行分组。

val result = pairs.groupByKey()
println(result.collect().mkString(","))

mapValues()：对值进行转换操作，但不改变键。

val result = pairs.mapValues(x => x + 1)
println(result.collect().mkString(","))

sortByKey()：按键排序。

val sorted = pairs.sortByKey()
println(sorted.collect().mkString(","))

对两个 RDD 的操作
join()：连接两个 RDD，返回键相同的数据。

val other = sc.parallelize(List((3, 9)))
val joined = pairs.join(other)
println(joined.collect().mkString(","))

leftOuterJoin() 和 rightOuterJoin()：左外连接和右外连接，分别确保第一个和第二个 RDD 中的键存在。

val leftJoined = pairs.leftOuterJoin(other)
val rightJoined = pairs.rightOuterJoin(other)
println(leftJoined.collect().mkString(","))
println(rightJoined.collect().mkString(","))

通过合理使用 Spark 的缓存和键值对 RDD 操作，可以显著提升大数据计算的效率，尤其是在迭代计算和需要频繁访问中间数据的场景下。