2024.1.6 Spark_Core 分词处理,RDD持久化,内核调度

一 .分词处理

二 . RDD持久化

1. 使用缓存:

2. RDD的checkpoint检查点:

3. 缓存和 checkpoint的区别:

三 . Spark内核调度

1.RDD依赖

2. DAG 和 Stage

3.shuffle阶段

4.JOB调度流程

5. Spark RDD并行度

一 .分词处理

1.创建SparkContext对象

2.数据输入

3.数据处理

4.数据输出

5.释放资源

说明：
发现在数据中，并没有直接的关键词，关键词数据是包含在搜索词中，而且一个搜索词中包含了多个关键词，所有如何想基于关键词进行统计, 首先需求先拆分搜索词，获取关键词，思考：如何做呢？借助第三方的分词工具实现中文分词Java语言：IK分词器Python语言：jieba(结巴)分词器如何使用jieba分词器呢？
1- 需要在系统中安装jieba分词库: local模式只需要安装在node1即可 如果集群模式运行 需要各个节点都要安装安装命令:  pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  jieba2- 分词器使用
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import jieba# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'if __name__ == '__main__':content = "鸡你太美蔡徐坤"# 精简分词模式print(list(jieba.cut(content)))# 全模式（切分会更加精细）print(list(jieba.cut(content, cut_all=True)))# 搜索引擎分词模式print(list(jieba.cut_for_search(content)))

二 . RDD持久化

1. 使用缓存:

提升Spark程序的计算效率

rdd被重复使用,rdd的计算逻辑复杂,容错

RDD缓存主要是将数据存储在内存中,临时存储,不太稳定

使用了缓存,有向无环图会有个绿色的cache,

使用缓存的代码 etl_rdd.persist(storageLevel:MEMORY_AND_DISK) ,优先放到内存, 内存不够了再放到磁盘中

设置缓存的API:
rdd.cache(): 将RDD的数据缓存储内存中
rdd.persist(缓存的级别/位置): 将RDD的数据存储在指定位置

2. RDD的checkpoint检查点:

提升Spark 程序的容错性

RDD缓存主要是将数据存储在内存中,临时存储,不太稳定; RDD 的检查点主要是将数据存储在HDFS上,是持久化存储 , 因为HDFS的三大机制让数据变的安全可靠

对指定RDD启动checkpoint

etl_rdd.checkpoint() checkpoint设置后会将依赖效果丢弃掉

        相关API:
   sc.setCheckpointDir(存储路径): 设置checkpoint数据存放路径
   rdd.checkpoint(): 对指定RDD启用checkpoint
   rdd.count(): 触发checkpoint

3. 缓存和 checkpoint的区别:

1- 数据存储位置不同
缓存: 存储在内存或者磁盘或者堆外内存中
checkpoint检查点: 可以将数据存储在磁盘或者HDFS上, 在集群模式下, 仅能保存到HDFS上

2- 数据生命周期:
缓存: 当程序执行完成后, 或者手动调用unpersist 缓存都会被删除
checkpoint检查点: 即使程序退出后, checkpoint检查点的数据依然是存在的, 不会删除, 需要手动删除

3- 血缘关系:
   缓存: 不会截断RDD之间的血缘关系, 因为缓存数据有可能是失效, 当失效后, 需要重新回溯计算操作
   checkpoint检查点: 会截断掉依赖关系, 因为checkpoint将数据保存到更加安全可靠的位置, 不会发生数据丢失的问题, 当执行失败的时候, 也不需要重新回溯执行

4- 主要作用不同：
   缓存: 提高Spark程序的运行效率
   checkpoint检查点: 提高Spark程序的容错性

在一个项目中,推荐缓存和检查点配合使用, 在代码中先设置缓存, 再设置检查点, 然后再一同使用Action算子触发,推荐使用count算子

三 . Spark内核调度

1.RDD依赖

窄依赖 ,让spark程序并行计算 ,一个分区数据计算有问题,其他分区不受影响 , 父RDD 的分区和子RDD的分区关系是一对一的关系

宽依赖 , 也叫shuffle依赖 , 父RDD的一个分区被多个子RDD的分区依赖 ,shuffle下游的其他操作,必须等待shuffle执行完成以后才能够继续执行

2. DAG 和 Stage

Spark遇到一个Action算子,就会触发一个job任务, 一个job就会有一个有向无环图

一个DAG有向无环图有多个Stage ,Stage的数量取决于宽依赖

一个Stage 有多个Task线程

一个RDD 有多个分区

一个分区被一个Task线程所处理

DAG底层的形成

Stage内部的形成流程

Shuffle阶段的过程

3.shuffle阶段

MapReduce:

sort shuffle : 普通机制和bypass机制

普通机制:每个上游Task线程处理数据,数据处理完以后,先放在内存中,接着对内存中的数据进行分区排序.将内存中的数据溢写到磁盘,形成一个个的小文件.写完后将多个小文件合并成为一个大的磁盘文件;并针对每个大的磁盘文件 ,会提供一个索引文件, 下游Task根据索引文件来读取相应的数据 ;

bypass机制 : 在普通机制的基础上,省略了排序的过程

bypass触发条件: 上游RDD的分区数量不能超过200个, 上游不能对数据进行提前聚合(提前聚合的话就会要分组,分组就会排序)

4.JOB调度流程

1- Driver进程启动后，底层PY4J创建SparkContext顶级对象。在创建该对象的过程中，还会创建另外两个对象，分别是: DAGScheduler和TaskScheduler
DAGScheduler: DAG调度器。将Job任务形成DAG有向无环图和划分Stage的阶段
TaskScheduler: Task调度器。将Task线程分配给到具体的Executor执行

2- 一个Spark程序遇到一个Action算子就会触发产生一个Job任务。SparkContext将Job任务给到DAG调度器，拿到Job任务后，会将Job任务形成DAG有向无环图和划分Stage的阶段。并且会确定每个Stage阶段有多少个Task线程，会将众多的Task线程放到TaskSet的集合中。DAG调度器将TaskSet集合给到Task调度器

3- Task调度器拿到TaskSet集合以后，将Task分配给到给到具体的Executor执行。底层是基于SchedulerBackend调度队列来实现的。

4- Executor开始执行任务。并且Driver会监控各个Executor的执行状态，直到所有的Executor执行完成，就认为任务运行结束

5- 后续过程和之前一样