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spark-RDD缓存,checkpoint机制,有向无环图,stage

1.RDD依赖关系

• RDD依赖关系有2种不同类型，窄依赖和宽依赖。

• 窄依赖(narrow dependency)：是指每个父RDD的Partition最多被子RDD一个Partition使用。就好像独生子女一样。窄依赖的算子包括：map,filter,flatMap等。如下图 :1对1 ， 多对1

• 宽依赖(wide dependency)：多个子RDD的Partition会依赖统一个父RDD的Partition。就好像超生。宽依赖常见算子包括：reduceByKey,groupBy,groupByKey,sortBy,sortByKey等。 宽依赖会产生shuffle，如下图： 多对多，1对多

• 相比于宽依赖，窄依赖对优化很有利 ，主要基于以下两点：

1.宽依赖往往对应着shuffle操作( 多对多,汇总,多节点)，需要在运行过程中将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中，中间可能涉及多个节点之间的数据传输；而窄依赖的每个父RDD的分区只会传入到一个子RDD分区中，通常可以在一个节点内完成转换。

2.当RDD分区丢失时（某个节点故障），spark会对数据进行重算。
	a. 对于窄依赖，由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区，这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可，所以这个重算对数据的利用率是100%的；
	b. 对于宽依赖，重算的父RDD分区对应多个子RDD分区，这样实际上父RDD 中只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的，另一部分对应子RDD的其它未丢失分区，这就造成了多余的计算；更一般的，宽依赖中子RDD分区通常来自多个父RDD分区，极端情况下，所有的父RDD分区都要进行重新计算。

2.lineage(血统)

• 血统就是将RDD与RDD之间依赖关系进行记录，如果当某个RDD分区数据丢失后，可以通过这种记录下来的关系进行重新计算，恢复得到的数据，这是spark带的容错机制。

3.RDD缓存

• 我们后期可以把RDD数据缓存起来，后续其他的job需要用到该RDD的结果数据，可以直接从缓存得到避免重复计算。魂村可以加快数据访问。

• RDD设置缓存方式有2种：

  1. cache: 默认把数据存储到内存中，本质是调用presist() 默认存储级别是MEMORY_ONLY
  2. presist:可以把数据保存在内存或者磁盘中，它内部可以有封装缓存级别，这些缓存级别都被定义在一个Object中（StorageLevel中设置存储种类）

• 进入 spark shell 演示

  spark-shell --master spark://1.0.0.155:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2
  

• cache使用

  # 从hdfs读取
  scala> val rdd1 = sc.textFile("/u.txt")
  # 计入缓存
  scala> rdd1.cache
  # 此时查看http://linux01:4040/Storage/ 是没有任何缓存信息，这是因为在使用cache时候需要action触发
  scala> rdd1.collect
  # 可以看到如下图
  

  

  # 你可以继续进行算子操作
  scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
  # 通过触发action,从缓存拿取数据，执行算子操作
  scala> rdd2.collect
  

  当退出spark-shell缓存也随之消失

• presist使用

  # 虽然设置内存和磁盘的级别，但保存数据量较小，是不会分配到磁盘上的。
  scala> rdd2.persist(org.apache.spark.storage.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)
  scala> rdd2.collect
  # 如果想直接保存到磁盘,更改级别。
  scala> val rdd3 = rdd2.map(x=>(x,1))
  scala> rdd3.persist(org.apache.spark.storage.StorageLevel.DISK_ONLY)
  scala> rdd3.collect
  

• 从rdd1->rdd2->rdd3-> ..rddn 每一个步骤，如果设置缓存它会从缓存中拿取数据，而不是通过计算后再执行下一个算子操作。

• 缓存之后生命周期

  当任务结束，缓存数据也随之消失
  

• 缓存数据的清除

  1.自动清除
  	程序执行完毕，自动清除
  2.手动清除
  	scala> rdd1.unpersist(true) // 默认为true,表示阻塞删除
  

• 关于缓存设置应用场景

  1.当某个RDD的数据被使用多次，可以设置缓存
  	val rdd1 = sc.textFile("words.txt")
  	rdd1.cache
  	val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))
  	val rdd3=rdd1.map((_,1))
  	rdd2.collect
  	rdd3.collect
  2.当某个RDD它是经过大量复杂算子操作，计算周期时间很长，将它设置缓存。
  

4.RDD的checkpoint机制

• 当对RDD数据进行缓存，保存在内存或磁盘中，后续就可以直接从内存或者磁盘中获取得到，但是不安全。

  • cache:在内存中，虽然后期操作速度比较快，直接从内存中获取，但是不安全，比如服务器突然挂掉，或者进程终止，它都会导致数据丢失。
  • persist: 它可以保存数据到磁盘中，虽然速度慢，相对cache安全一点，但也不是特别安全，假如系统管理员误操作删除导致磁盘损坏，导致数据丢失。

• 而checkpoint机制它提供一种相对更加可靠数据持久方式，它把数据保存在分布式文件系统上，比如HDFS上，它利用HDFS高可用，高容错（多副本）来保证数据安全性。

• checkpoint的使用

# hdfs创建checkponit目录
scala> sc.setCheckpointDir("/checkpoint")
# 此时查看hdfs 多了一个checkpoint
[root@linux01 data]# hdfs dfs -ls /
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2021-06-22 13:18 /checkpoint
# 读出文件
scala> val rdd1=sc.textFile("/u.txt")
# 对rdd1进行checkpoint
scala> rdd1.checkpoint
# 算子操作
scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
# 触发action 才会触发checkpoint
scala> rdd2.collect
# 查看hdfs保存文件,可以看到多了part-00000和part-00001两个文件
[root@linux01 data]# hdfs dfs -ls /checkpoint/e5a6cb9f-373c-44ec-8730-7eda0e6067dc/rdd-3
	part-00000
	part-00001

• 在http://linux01:4040/jobs/ job任务看到会有2个job任务完成，其中一个就是checkpoint，一个是job任务。

5.cache , presist,checkpoint三者之间区别

cache和presist分别可以把RDD数据缓存在内存或者本地磁盘，后续要触发cache和presist持久化操作。需要有一个action,它不会开启其他新的job,一个action对应一个job。在运行的过程到程序结束后，对应的缓存数据就自动消失了。它不会改变RDD的依赖关系。

checkpoint：可以把数据持久写入hdfs上，后续要触发checkpoint操作，需要有一个action、任务在运行过程到程序结束之后，对应缓存数据不会消失，它会改变rdd的依赖关系。后续数据丢失了不能再通过血统进行数据恢复。
	checkpoint操作要执行需要一个action操作，一个action操作对应后续的一个job,该job执行完成之后，它会再次单独开启另一个job来执行rdd1.checkpoint操作。
	
所以checkpoint执行action会开启2个job,而cache,presist 只会开启1个job

• 数据恢复顺序：

cache -> checkpoint -> 重新计算

6.有向无环图生成

• DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图（有方向，无闭环，代表着数据的流向），原始RDD通过一系列的转换形成了DAG

• 当我们执行一个单词统计的job任务时候，登录到：http://linux01:4040/jobs/可以查看到DAG图，如下图：

sc.textFile("/u.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

• 该方向就是RDD算子操作顺序，这里它把DAG图划分成了不同的stage（调度阶段）。

7.stage是什么？怎么划分

• stage表示不同的调度阶段，一个spark中的job 会对应很多个stage(调度阶段)。

• 为什么要划分stage?

由于在同一个stage中，没有宽依赖，都是窄依赖，后期spark的任务是以task线程方式去运行的，一个分区就对应一个task,在同一个stage中有很多可以并行运行的task。

• 如何划分stage?

1、拿到DAG有向无环图之后，从最后一个RDD往前推，首先创建一个stage，然后把当前RDD加入到本stage中。它是最后一个stage。
2、在往前推的过程中，如果遇到窄依赖，就把该RDD加入到stage中，如果遇到宽依赖，就从宽依赖切开，当前一个stage也就结束了。
3、然后重新创建一个新的stage,还是按照第二个步骤往前推，一直到最开始RDD。

• stage与stage之间的关系？

划分stage之后，每一个stage中有很多可以并行运行的task,后期它会把每个stage中这些可以并行运行的task封装在一个taskSet集合中。它会把taskSet集合中的task线程提交到worker节点上的executor进程中运行。

• 宽依赖是划分stage的依据，后面stage中task输入数据是前面stage中task输出结果数据。

spark-RDD缓存,checkpoint机制,有向无环图,stage

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