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RDD 核心架构与特性 分区#xff08;Partitions#xff09;#xff1a;数据被切分为多个分区#xff1b;每个分区在集群节点上独立处理#xff1b;分区是并行计算的基本单位。 计算函数#xff08;Compute Function#xff09;#xff1a;每个分区应…RDD Programming
RDD 核心架构与特性 分区Partitions数据被切分为多个分区每个分区在集群节点上独立处理分区是并行计算的基本单位。 计算函数Compute Function每个分区应用相同的转换函数惰性执行机制。 依赖关系Dependencies 窄依赖1个父分区 → 1个子分区map、filter。 宽依赖1个父分区 → 多个子分区groupByKey、join。 分区器Partitioner仅存在于键值对RDD决定数据如何分区HashPartitioner默认、RangePartitioner有序数据 优先位置Preferred Locations数据本地性优化移动计算而非数据原则。 #mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .label text,#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node rect,#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node circle,#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node ellipse,#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node polygon,#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-jB9Mi56jXoFWFrBQ :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 分区 计算函数 依赖关系 分区器 优先位置 RDD 操作类型 转换操作Transformations 单RDDmap(), filter(), distinct()无shuffle。双RDDunion(), intersection()可能触发Shuffle。键值对reduceByKey(), join()通常有Shuffle。 行动操作Actions collect全量数据返回到Drivertake取前n条数据。count元素总数。reduce聚合操作。foreach分布式遍历。 聚合操作Aggregate groupByKey全量数据移动效率较差。reduceByKey先局部聚合性能高效。aggregateByKey自定义聚合较为灵活。combineByKey最底层的API高度定制化。
RDD 持久化策略 存储级别矩阵 级别内存磁盘序列化副本适用场景MEMORY_ONLY✓✗✗1默认策略MEMORY_ONLY_SER✓✗✓1减少内存占用MEMORY_AND_DISK✓✓✗1内存不足时DISK_ONLY✗✓✗1超大数据集OFF_HEAP--✓1避免GC影响
Spark 执行模型
执行流程分层架构
用户代码层开发者编写的 Spark 应用Transformations/Actions。逻辑计划层未优化的计算逻辑表示。物理计划层优化后的可执行计划。分布式执行层集群上的任务调度与执行。
核心执行阶段 逻辑计划生成解析操作依赖关系构建抽象语法树AST生成未优化的逻辑计划。 物理计划优化Catalyst引擎 优化流程解析列/表元数据、逻辑优化应用启发式规则、物理规划生成可执行计划、代码生成编译为字节码。核心优化规则谓词下推、常量折叠、列裁剪、连接重排序。 DAG调度与Stage划分遇到宽依赖Shuffle时划分Stage边界窄依赖操作合并到同一Stage形成有向无环图DAG。 任务调度与执行 任务层级结构 Job由Action触发的完整计算。 Stage由无Shuffle依赖的任务组成。 TaskSet相同Stage的任务集合。 Task最小执行单元处理单个分区。 任务调度流程 DAGScheduler提交TaskSet ➡️ TaskScheduler分配资源 ➡️ Executor启动Task线程 ➡️ Task读取数据并计算➡️ 结果返回 #mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .label text,#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node rect,#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node circle,#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node ellipse,#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node polygon,#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-fhMDGKDXVIJRteFS :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 创建逻辑计划 划分Stage 分发任务 执行Task 返回结果 Driver程序 DAGScheduler TaskScheduler Executor Worker节点
内存管理机制
执行内存Shuffle/Join/Sort等操作。存储内存缓存数据和广播变量。动态调整执行和存储内存可相互借用。
Spark性能调优
资源层优化
Executor配置公式 实例数 (集群总核数 - 预留核数) / 单Executor核数。内存 (容器内存 - 1GB) × 0.9预留10%系统内存。核数 4-5避免超额订阅。 Driver配置策略 常规作业4核8GB。大作业8核16GB。需collect数据内存 ≥ 数据集大小 × 1.5。 统一内存模型 执行内存(60%)Shuffle/Join/Sort操作。存储内存(20%)缓存数据和广播变量。用户内存(20%)UDF等用户数据结构。 堆外内存优化直接操作二进制数据绕过JVM限制。
执行引擎调优 Catalyst优化器 核心优化规则谓词下推提前过滤数据、列裁剪减少处理字段、常量折叠预先计算常量表达式、优化Join顺序。高级特性动态分区裁剪运行时过滤分区嵌套字段裁剪处理复杂结构 Tungsten引擎 堆外内存管理绕过JVM堆内存限制减少GC暂停时间直接操作二进制数据。缓存感知计算优化数据布局列式存储提高CPU缓存命中率向量化处理指令。全阶段代码生成将查询编译为单个函数消除虚拟函数调用生成JVM字节码或本地代码。 Shuffle机制演进 Hash Shuffle弃用每个Mapper为每个Reducer创建文件产生O(M*R)个文件MMapper, RReducerSort Shuffle默认Mapper端排序和合并每个Mapper输出单个索引文件数据文件显著减少小文件数量。
数据处理优化 分区策略 场景适用策略优势均匀数值数据Range分区有序数据高效处理键值分布不均自定义分区解决数据倾斜高频Join操作协同分区避免Shuffle时间序列时间分区加速时间范围查询 数据倾斜 检测识别热点KeygroupBy().count()。隔离分离倾斜Key与非倾斜Key。分治倾斜Key添加随机后缀处理。合并聚合分治结果。
