【Spark系列3】RDD源码解析实战

本文主要讲

1、什么是RDD

2、RDD是如何从数据中构建

一、什么是RDD？

RDD：弹性分布式数据集，Resillient Distributed Dataset的缩写。

个人理解：RDD是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式的将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时RDD还提供一组丰富的API来操作它。本质上，RDD是一个只读的分区集合，一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。RDD可以互相依赖

二、RDD是如何从数据中构建

2.1、RDD源码

Internally, each RDD is characterized by five main properties

A list of pattitions

A function for computing each split

A list of dependencies on each RDDs

optionally， a partitioner for key-value RDDs（e.g. to say that RDD is hash-partitioned）

optionally, a list of preferred locations to compute each split on （e.g. block locations for an HDFS file）

RDD基本都有这5个特性：

1、每个RDD 都会有一个分片列表。就是可以被切分，和hadoop一样，能够被切分的数据才能并行计算

2、有一个函数计算每一个分片。这里是指下面会提到的compute函数

3、对其他RDD的依赖列表。依赖区分宽依赖和窄依赖

4、可选：key-value类型的RDD是根据hash来分区的，类似于mapreduce当中的partitioner接口，控制哪个key分到哪个reduce

5、可选：每一个分片的有效计算位置（preferred locations），比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置

2.2、宽窄依赖

如果一个RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区所使用，则称之为窄依赖（Narrow dependency），如果被多个Child RDD分区依赖，则称之为宽依赖（wide dependency）

例如 map、filter是窄依赖，而join、groupby是宽依赖

2.3、源码分析

RDD的5个特征会对应到源码中的 4个方法和一个属性

RDD.scala是一个总的抽象，不同的子类会对下面的方法进行定制化的实现。比如compute方法，不同子类在实现的时候是不同的。

// 该方法只会被调用一次。由子类实现，返回这个RDD下的所有Partition
protected def getPartitions: Array[Partition]

// 该方法只会被调用一次。计算该RDD和父RDD的关系
protected def getDenpendencies: Seq[Dependency[_]] = deps

//对分区进行计算，返回一个可遍历的结果
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

//可选的，指定优先位置，输入参数是split分片，输出结果是一组优先的节点位置
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq(String)= Nil

// 可选的，分区的方法，针对第4点，控制分区的计算规则
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None

拿官网上的workcount举例：

val textFile = sc.textFile("文件目录/test.txt")
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).filter(_.length >= 2).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")

这里涉及到几个RDD的转换

1、textfile是一个hadoopRDD经过map转换后的MapPartitionsRDD，

2、经过flatMap后仍然是一个MapPartitionsRDD

3、经过filter方法之后生成了一个新的MapPartitionRDD

4、经过map函数之后，继续是一个MapPartitionsRDD

5、经过最后一个reduceByKey编程了ShuffleRDD

文件分为一个part1，part2，part3经过spark读取之后就变成了HadoopRDD，再按上面流程理解即可

2.3.1、代码分析：SparkContext 类

本次只看textfile方法，注释上说明

Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.

读取text文本从hdfs上、本地文件系统，或者hadoop支持的文件系统URI中， 返回一个String类型的RDD

看代码：

hadoopFile最后返回的是一个HadoopRDD对象，然后经过map变换后，转换成MapPartitionsRDD，鱿鱼HadoopRDD没有重写map函数，所以调用的是父类的RDD的map

def textFile(path: String,minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {assertNotStopped() // 忽略不看hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)}

看下hadoopFile方法

1、广播hadoop的配置文件

2、设置文件的输入格式之类的，也决定的文件的读取方式

3、new HadoopRDD，并返回

def hadoopFile[K, V](path: String,inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],keyClass: Class[K],valueClass: Class[V],minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(K, V)] = withScope {assertNotStopped()
// 做一些校验FileSystem.getLocal(hadoopConfiguration)
// A Hadoop configuration can be about 10 KiB, which is pretty big, so broadcast it.val confBroadcast = broadcast(new SerializableConfiguration(hadoopConfiguration))val setInputPathsFunc = (jobConf: JobConf) => FileInputFormat.setInputPaths(jobConf, path)new HadoopRDD(this,confBroadcast,Some(setInputPathsFunc),inputFormatClass,keyClass,valueClass,minPartitions).setName(path)}

2.3.2、源码分析：HadoopRDD类

先看注释

An RDD that provides core functionality for reading data stored in Hadoop (e.g., files in HDFS, sources in HBase, or S3), using the older MapReduce API (org.apache.hadoop.mapred).

看注释可以知道，HadoopRDD是一个专为Hadoop（HDFS、Hbase、S3）设计的RDD。使用的是以前的MapReduce 的API来读取的。

HadoopRDD extends RDD[(K, V)] 重写了RDD中的三个方法

override def compute(theSplit: Partition, context: TaskContext): InterruptibleIterator[(K, V)] = {}

override def getPartitions: Array[Partition] = {}

override def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = {}

分别来看一下

HadoopRDD#getPartitions

1、读取配置文件

2、通过inputFormat自带的getSplits方法来计算分片，获取所有的Splits

3、创建HadoopPartition的List并返回

这里是不是可以理解，Hadoop中的一个分片，就对应到Spark中的一个Partition

override def getPartitions: Array[Partition] = {val jobConf = getJobConf()// add the credentials here as this can be called before SparkContext initializedSparkHadoopUtil.get.addCredentials(jobConf)try {// 通过配置的文件读取方式获取所有的Splitsval allInputSplits = getInputFormat(jobConf).getSplits(jobConf, minPartitions)val inputSplits = if (ignoreEmptySplits) {allInputSplits.filter(_.getLength > 0)} else {allInputSplits}// 创建Partition的Listval array = new Array[Partition](inputSplits.size)for (i <- 0 until inputSplits.size) {// 创建HadoopPartitionarray(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i))}array} catch {异常处理}
}

HadoopRDD#compute

compute的作用主要是根据输入的partition信息生成一个InterruptibleIterator。

iter中的逻辑主要是

1、把Partition转成HadoopPartition，通过InputSplit创建一个RecordReader

2、重写Iterator的getNext方法，通过创建的reader调用next方法读取下一个值

compute方法通过Partition来获取Iterator接口，以遍历Partition的数据

override def compute(theSplit: Partition, context: TaskContext): InterruptibleIterator[(K, V)] = {val iter = new NextIterator[(K, V)] {...}new InterruptibleIterator[(K, V)](context, iter)}override def compute(theSplit: Partition, context: TaskContext): InterruptibleIterator[(K, V)] = {
val iter = new NextIterator[(K, V)] {
//将compute的输入theSplit，转换为HadoopPartitionval split = theSplit.asInstanceOf[HadoopPartition]......//c重写getNext方法override def getNext(): (K, V) = {try {finished = !reader.next(key, value)} catch {case _: EOFException if ignoreCorruptFiles => finished = true}if (!finished) {inputMetrics.incRecordsRead(1)}(key, value)}}
}

HadoopRDD#getPreferredLocations

getPreferredLocations方法比较简单，直接调用SplitInfoReflections下的inputSplitWithLocationInfo方法获得所在的位置。

override def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = {val hsplit = split.asInstanceOf[HadoopPartition].inputSplit.valueval locs: Option[Seq[String]] = HadoopRDD.SPLIT_INFO_REFLECTIONS match {case Some(c) =>try {val lsplit = c.inputSplitWithLocationInfo.cast(hsplit)val infos = c.getLocationInfo.invoke(lsplit).asInstanceOf[Array[AnyRef]]Some(HadoopRDD.convertSplitLocationInfo(infos))} catch {case e: Exception =>logDebug("Failed to use InputSplitWithLocations.", e)None}case None => None}locs.getOrElse(hsplit.getLocations.filter(_ != "localhost"))
}

2.3.3、源码分析：MapHadoopRDD类

An RDD that applies the provided function to every partition of the parent RDD.

经过RDD提供的function处理后的父RDD 将会变成MapHadoopRDD

MapHadoopRDD重写了父类的partitioner、getPartitions和compute方法

private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag](var prev: RDD[T],f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U],  // (TaskContext, partition index, iterator)preservesPartitioning: Boolean = false)extends RDD[U](prev) {override val partitioner = if (preservesPartitioning) firstParent[T].partitioner else Noneoverride def getPartitions: Array[Partition] = firstParent[T].partitionsoverride def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] =f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))override def clearDependencies() {super.clearDependencies()prev = null}
}

在partitioner、getPartitions、compute中都用到了一个firstParent函数，可以看到，在MapPartition中并没有重写partitioner和getPartitions方法，只是从firstParent中取了出来

再看下firstParent是干什么的，其实就是取的父依赖

/** Returns the first parent RDD */
protected[spark] def firstParent[U: ClassTag]: RDD[U] = {dependencies.head.rdd.asInstanceOf[RDD[U]]
}

再看一下MapPartitionsRDD继承的RDD，它继承的是RDD[U] (prev)，这里的prev指的是我们的HadoopRDD，也就是说HadoopRDD变成了我们这个MapPartitionRDD的OneToOneDependency依赖，OneToOneDependency是窄依赖

def this(@transient oneParent: RDD[_]) =this(oneParent.context , List(new OneToOneDependency(oneParent)))

再来看map方法

/*** Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.* 通过将函数应用于新RDD的所有元素，返回新的RDD。*/
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {val cleanF = sc.clean(f)new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}

flatMap方法

/***  Return a new RDD by first applying a function to all elements of this*  RDD, and then flattening the results.*/
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] = withScope {val cleanF = sc.clean(f)new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.flatMap(cleanF))
}

filter方法

/*** Return a new RDD containing only the elements that satisfy a predicate.* 返回仅包含满足表达式 的元素的新RDD。*/def filter(f: T => Boolean): RDD[T] = withScope {val cleanF = sc.clean(f)new MapPartitionsRDD[T, T](this,(context, pid, iter) => iter.filter(cleanF),preservesPartitioning = true)}

观察代码发现，他们返回的都是MapPartitionsRDD对象，不同的仅仅是传入的function不同而已，经过前面的分析，这些都是窄依赖

注意：这里我们可以明白了MapPartitionsRDD的compute方法的作用了：

1、在没有依赖的条件下，根据分片的信息生成遍历数据的iterable接口

2、在有前置依赖的条件下，在父RDD的iterable接口上给遍历每个元素的时候再套上一个方法

2.3.4、源码分析：PairRDDFunctions 类

接下来，该reduceByKey操作了。它在PairRDDFunctions里面

reduceByKey稍微复杂一点，因为这里有一个同相同key的内容聚合的一个过程，它调用的是combineByKey方法。

/*** Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform* the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly to a* "combiner" in MapReduce.*/def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope {combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)}
/*** Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregation泛型函数，将每个key的元素 通过自定义的聚合 来组合到一起* functions. Turns an RDD[(K, V)] into a result of type RDD[(K, C)], for a "combined type" C** Users provide three functions:**  - `createCombiner`, which turns a V into a C (e.g., creates a one-element list)*  - `mergeValue`, to merge a V into a C (e.g., adds it to the end of a list)*  - `mergeCombiners`, to combine two C's into a single one.** In addition, users can control the partitioning of the output RDD, and whether to perform* map-side aggregation (if a mapper can produce multiple items with the same key).** @note V and C can be different -- for example, one might group an RDD of type* (Int, Int) into an RDD of type (Int, Seq[Int]).*/def combineByKeyWithClassTag[C](createCombiner: V => C,mergeValue: (C, V) => C,mergeCombiners: (C, C) => C,partitioner: Partitioner,mapSideCombine: Boolean = true,serializer: Serializer = null)(implicit ct: ClassTag[C]): RDD[(K, C)] = self.withScope {require(mergeCombiners != null, "mergeCombiners must be defined") // required as of Spark 0.9.0// 判断keyclass是不是array类型，如果是array并且在两种情况下throw exception。if (keyClass.isArray) {if (mapSideCombine) {throw SparkCoreErrors.cannotUseMapSideCombiningWithArrayKeyError()}if (partitioner.isInstanceOf[HashPartitioner]) {throw SparkCoreErrors.hashPartitionerCannotPartitionArrayKeyError()}}val aggregator = new Aggregator[K, V, C](self.context.clean(createCombiner),self.context.clean(mergeValue),self.context.clean(mergeCombiners))//虽然不太明白，但是此处基本上一直是false，感兴趣的看后面的参考文章if (self.partitioner == Some(partitioner)) {self.mapPartitions(iter => {val context = TaskContext.get()new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineValuesByKey(iter, context))}, preservesPartitioning = true)} else {// 默认走这个方法new ShuffledRDD[K, V, C](self, partitioner).setSerializer(serializer).setAggregator(aggregator).setMapSideCombine(mapSideCombine)}}

2.3.5、源码分析：ShuffledRDD类

看上面代码最后传入了self和partitioner ，并set了三个值，shuffled过程暂时不做解析。这里看下ShuffledRDD的依赖关系（getDependencies方法），它是一个宽依赖

override def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = {val serializer = userSpecifiedSerializer.getOrElse {val serializerManager = SparkEnv.get.serializerManagerif (mapSideCombine) {serializerManager.getSerializer(implicitly[ClassTag[K]], implicitly[ClassTag[C]])} else {serializerManager.getSerializer(implicitly[ClassTag[K]], implicitly[ClassTag[V]])}}List(new ShuffleDependency(prev, part, serializer, keyOrdering, aggregator, mapSideCombine))}

总结：我们讲了RDD的基本组成结构，也通过一个wordcount程序举例来说明代码是如果运行的，希望大家可以从源码入手，学习spark，共勉！