Spark学习笔记：spark核心编程、RDD、SparkSQL、SparkStreaming

曾经终败给现在 2024-02-19 08:54 10阅读 0赞

### 第５章：RDD　![在这里插入图片描述][a618dca205df48588b86dd4676f797e5.png] ###

5.1 RDD  
5.1.1 什么是 RDD  
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据  
处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行  
计算的集合。  
➢弹性  
⚫存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；  
⚫容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；  
⚫计算的弹性：计算出错重试机制；  
⚫分片的弹性：可根据需要重新分片。  
➢分布式：数据存储在大数据集群不同节点上  
➢数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据  
➢数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现  
➢不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在新的 RDD 里面封装计算逻辑  
➢可分区、并行计算  
![在这里插入图片描述][de7821121e6b4f029312416388a31cee.png]

IO操作 VS RDD操作  
RDD的数据处理方式类似于IO流，也有装饰者设计模式

**总结：**  
RDD的数据处理方式类似于IO流，也有装饰者设计模式  
RDD的数据只有在调用collect方法时，才会真正执行业务逻辑操作。之前的封装全都是功能的扩展。![在这里插入图片描述][ed18185bf62042548f89b7d6509d1ad6.png]  
![在这里插入图片描述][9abcf57589824bdead35c5db56794b84.png]

RDD是不保存数据的，但是IO可以临时保存一部分数据。

![在这里插入图片描述][2726f96e93d74edf9c9f4cf5e37f1fbf.png]  
　　  
　　　  
**RDD算子有两种，一种转换算子，一种行动算子**  
转换算子是将旧的RDD包装成新的RDD，返回的结果是一个新的RDD，而行动算子会触发任务的调度和作业的执行，返回的直接是处理后的结果，而不是新的RDD。  
　  
　　  
![在这里插入图片描述][fef78f0aa6b94f11bd8b3a9e2f932d4d.png]  
![在这里插入图片描述][8da84994819a42f793f2177168064dce.png]

完成比完美更重要！！！先能完成需求，再追求完美！！！  
　  
　　  
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![在这里插入图片描述][79fcf488a26d44a785e012dd625d3568.png]  
![在这里插入图片描述][44eaa2e76abf422e94f10bda9e732165.png]  
![在这里插入图片描述][e470741a81484c608fd98e65cae222eb.png]  
　  
　  
RDD是不会保存数据的，那么如果在图中的这几个操作中，最后一步reduceByKey出错的话，那么前面的操作都将失效吗？  
答案是不会的，RDD提供了容错性，每一个RDD会将关系保存下来，出错了可以根据血缘关系直接将数据源重新读取进行计算。如下图：　  
　  
　  
![在这里插入图片描述][4d174c31def84eb28107b9ce3dd737fd.png]  
![在这里插入图片描述][5a254e3567ab4f02bd37e5f0b2b5f694.png]  
![在这里插入图片描述][203033ba8cc243619b5ec4b80c467a73.png]

**OneToOneDependency底层继承的是NarrowDependency，所以称为窄依赖**

**窄依赖的理解：**  
拿春游来举例，两个分区相当于两个班级，每个班级由一个老师带领，一个老师相当于一个task任务，窄依赖中，不需要涉及shuffle数据打乱混洗，所以一个旧的RDD各分区中的数据全部到了一个新的RDD对应分区中，而且分区之间任务执行不需要等待，各自执行各自的任务，最终只需要开启两个task就可以（task数=分区数）  
![在这里插入图片描述][a74395335ba246929dcab8381890140f.png]  
![在这里插入图片描述][6fd147ad4085444bbf4fe45e4df7202b.png]  
![在这里插入图片描述][e78eb37292d44f719dc1ef87c19997e9.png]  
![在这里插入图片描述][a8038d4da4ae4c878662b3dda8c614cf.png]

**Shuffle依赖也叫宽依赖，但实际上没有宽依赖这个名词，shuffleDependency底层就是继承的Dependency，只是有了窄依赖，所以对应叫Shuffle依赖为宽依赖**

**宽依赖的理解：**  
同样拿春游来举例，两个班级对应的是另个分区，这两个班级的学生前期以班级为单位游玩，后面需要以景点为单位游玩，班级的同学有的去景点1有的去景点2，所以要重新打乱重组，而且是分阶段的，重组之前是一个阶段，重组之后是一个阶段，分区任务之间需要等待，那么之前以班级为单位的时候需要两个老师，后面打乱重组之后又需要两个老师带领，所以一共要有四个task  
![在这里插入图片描述][890ccf91ec8e4bdeb25aea7d7528c007.png]  
![在这里插入图片描述][c570b212ff0d48788da5e3534904ce80.png]![在这里插入图片描述][1bcad79b9f8146e795363da53b3eeefe.png]

### **RDD的持久化** ###

当我们对数据做了一定操作之后，我们想从map这里，做两个功能的实现，一个reduceByKey，一个groupByKey，但RDD是不存储数据的，所以一个RDD要重复使用，则要从头执行。  
　  
　  
![在这里插入图片描述][85af4210a14e4f81a61c6b34b7cea680.png]

因此，RDD有持久化机制，持久化就是在一个RDD需要分叉的地方，将数据缓存到内存或者磁盘文件中。内存的话效率快但不安全，磁盘文件安全但效率低，所以要综合考虑选择。  
代码中提供了Cache和Persist两个方法，Cache默认是放到内存，Persist方法里有很多固定参数选择，如何放到磁盘。

![在这里插入图片描述][5ed567fab64140c4961cd52a70807c85.png]  
![在这里插入图片描述][4295dbf0af0f442199c002eb9b3612e2.png]

**Checkpoint检查点：**

![在这里插入图片描述][7478731d79904dc5bfa6098115cca536.png]

**Cache、persist、checkpoint三个的区别：**

![在这里插入图片描述][223549489f2a430f8bcb8de5c2cfdf1a.png]

### RDD分区器： ###

![在这里插入图片描述][c5f2d3347dab413ebcae77c22681e471.png]

### **累加器：** ###

![在这里插入图片描述][f94c68b3428945c8b34cf83272ad155d.png]

在RDD中，Executor与Driver之间是无闭环的，只能Driver到Executor端发送数据，不能Executor端向Driver端发送数据，所以sum经过Executor端的计算之后不会返回到Driver端数据。然而，只有执行行动算子才会执行Executor，其他功能都在Driver端。  
![在这里插入图片描述][2e08232e36034440b702fcd2a0b15729.png]

所以，累加器的作用就是，Driver将数据发送到Executor进行计算，Executor计算完之后可以返回给Driver端数据。

![在这里插入图片描述][b49bc9328c8247e2847b88cf55e67bc5.png]

### 广播变量： ###

![在这里插入图片描述][5b415e5c6bbb46879ecb40c287912e13.png]

### **Spark shuffle：** ###

![在这里插入图片描述][c1e065fdb6684fd0819a99e69de9e394.png]  
![在这里插入图片描述][f83bbf2ed1cc4b7d8550a3c4ff799602.png]  
![在这里插入图片描述][3cd4ef1e96c2413b9d84c6b4ce10e164.png]  
![在这里插入图片描述][1be88e04028840c79b5c5f3e9f29491f.png]  
![在这里插入图片描述][78546953a50843fd82aeed26d3273116.png]

**未优化的Hash shuffle**  
![在这里插入图片描述][adfdf4c9018340fcb17a5ab372147a2f.png]  
![在这里插入图片描述][848c32d1fcd24e2ab02cd516d0c53b9f.png]  
![在这里插入图片描述][cc11559eda5c4f95be0e20e60577be9c.png]  
![在这里插入图片描述][cf57a876d0d3478090fb56d3104d266c.png]

![在这里插入图片描述][47b51f1322124dc0b06edd163fe4019b.png]  
![在这里插入图片描述][ed6f20b4d15343ddb73d10831a503c51.png]  
![在这里插入图片描述][f14df5d71b9148979bcf492528541631.png]  
![在这里插入图片描述][d9ea8af652834b0aa93e20cd5f2b1854.png]

### **Spark SQL：** ###

![在这里插入图片描述][f85a0637d1b6417591cd215731a6d1cb.png]  
![在这里插入图片描述][140b3219ef1344e9b93c13236e30d80d.png]  
![在这里插入图片描述][b6bec9a4fd364529be34885a0e43e6ce.png]  
![在这里插入图片描述][d9d4ef3ac15945309a13bd95370a72f6.png]

![在这里插入图片描述][c470aac256a743b19595192929c2b794.png]

type DataFrame = Dataset\[Row\] ；DataFrame其实是特定泛型的Dataset，可以理解为DataSet是DataFrame的升级版本。

**RDD、DataFrame、DataSet三者之间的转换：**

![在这里插入图片描述][5eec6e969bff4269a2c54822af90d195.png]

package com.atguigu.bigdata.spark.sql
    
    import org.apache.spark.SparkConf
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.sql.{
        DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
    
    object Spark01_SparkSQL_Basic {
        
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        
        //TODO 创建SparkSQL的运行环境
        val sparkSQL: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
        val spark = SparkSession.builder().config(sparkSQL).getOrCreate()
        import spark.implicits._//启用隐式转换
    
        //TODO 执行逻辑操作
    
        //DataFrame
        val df: DataFrame = spark.read.json("datas/user.json")
    //    df.show()
    
        //DataFrame =>SQL
        df.createOrReplaceTempView("user")
    
        spark.sql("select * from user").show
        spark.sql("select age,username from user").show
        spark.sql("select avg(age) from user").show
    
        //DataFrame =>DSL
        //在使用DataFrame时，如果涉及到转换操作，需要引入转换规则
        //转换规则：（1）在涉及转换列的前面加$，（2）在涉及转换列的前面加'  涉及到转换的话，要声明隐式转换
    
        df.select("age","username").show
        df.select($"age" + 1).show
        df.select('age +1).show
    
        //DataSet
        //type DataFrame = Dataset[Row] DataFrame其实是特定泛型的Dataset，
        // 所以DataFrame中的那些方法DataSet都可以用
        val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
        val ds: Dataset[Int] = seq.toDS()
        ds.show()
    
        //RDD <=> DataFrame
        //RDD => DataFrame
        val rdd: Any = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "zhangsan", 30), (2, "lisi", 40)))
        val df1: DataFrame = rdd.toDF("id", "name", "age")
        //DataFrame => RDD
        val rowRDD: RDD[Row] = df1.rdd
    
        //DataFrame <=> DataSet
        val ds: Dataset[User] = df1.as[User]
        val df2: DataFrame = ds.toDF()
    
        //RDD <=> DataSet
        val ds1:Dataset[User]= rdd.map {
        
          case (id, name, age) => {
        
            User(id, name, age)
          }
        }.toDS()
        val userRDD: RDD[User] = ds1.rdd
    
        //TODO 关闭环境
        spark.close()
      }
    
      case class User(id:Int,name:String,age:Int)
    }

![在这里插入图片描述][c99f2a03df3e494281480f1596f1c0c8.png]  
![在这里插入图片描述][fc70de411572487f9e2fac9279a15292.png]  
![在这里插入图片描述][c10d562c42ef4fcc8b7af52c37fbacb8.png]

### Spark Streaming： ###

![在这里插入图片描述][81675902cc984abca03cfbb5a5b77a6d.png]

流式数据处理：来一条处理一条  
批量数据处理：囤一批后再处理

数据处理延迟长短，如计算去年一年的流水，毫秒级别内处理完的叫实时数据处理，小时或者天级别处理完的，说明已经是之前的数据了，叫离线数据处理。

SparkStreaming用于流式数据的处理，是一个准实时（延迟：秒，分钟级别），微批次（时间）的数据处理框架。  
因为来一条处理一条太浪费资源，所以sparkStreaming做不到流式，但批量的话，又成了离线，所以sparkStreaming介于流式和批量之间，做微批次，就是屯几秒的数据再进行处理。

![在这里插入图片描述][eaa2ad631e9c47c5a3d468c438d83da4.png]

![在这里插入图片描述][6c142873643d4a0d9c571f5fb78a1d64.png]

![在这里插入图片描述][725c8dc458b74e41bdfb01583469f9f7.png]

![在这里插入图片描述][4959ddba9a7f40c7a6f5b8da394638c0.png]

![在这里插入图片描述][c39758e33ef24887b341d105c019a87c.png]  
![在这里插入图片描述][9b5b657a40c24e408d400bab680daae9.png]

![在这里插入图片描述][771d8ad52f6d4e9f98ef7e41f71646a3.png]

![在这里插入图片描述][692de71749a34cc2b6d6e0ecf97b4978.png]  
![在这里插入图片描述][d8a0a8766f1c41f9bc7518a7da634ebf.png]  
![在这里插入图片描述][939e54c30ad54d3f9d5bed10ffc689b3.png]  
![在这里插入图片描述][5f6ca14b86834b96ba044a830252aaa6.png]  
![在这里插入图片描述][b99b2edac03e42738104d3049f1bf75b.png]

所谓的有状态和无状态，  
无状态转化操作指：每一次操作都是针对一个批次进行计算，批次间各计算各的。  
有状态转换操作指：在一个时间区间内，批次间的计算会累加，如第一个批次计算出（hello，3），第二个批次有（hello，4），那么在第二批次计算出的值是（hello，7），也就是跟第一批次进行累加。  
![在这里插入图片描述][321d70d645b0490c89cd0c1b06f5622e.png]![在这里插入图片描述][0a4614c9818242749d7011df4b7fd4fd.png]![在这里插入图片描述][9cb70032e5a244ce8cb8eb63865abb93.png]

![在这里插入图片描述][178907872c6e420387438365cfb648b3.png]

**优雅关闭的意思是，不再接收新的数据，将已接收的数据处理完，而不是强制关闭。**

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[de7821121e6b4f029312416388a31cee.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/11a48d7ee69546e5bc7415dffc8fcc2d.png
[ed18185bf62042548f89b7d6509d1ad6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/496456ae43144f6eae150883cd54b53c.png
[9abcf57589824bdead35c5db56794b84.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/fb33265374604565afd21c626996a2c7.png
[2726f96e93d74edf9c9f4cf5e37f1fbf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/7119f141f5234fa1b1e5909a4942095d.png
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[cf3ff3a7ead744499fcd7c1b01bcef5b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/9a06496ee99d4a51b753776dd337416c.png
[79fcf488a26d44a785e012dd625d3568.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/58395ca67d184bdf9764aa13d947f9bc.png
[44eaa2e76abf422e94f10bda9e732165.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/7a199e4f46a0470e8762776ec81d5c5a.png
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[4d174c31def84eb28107b9ce3dd737fd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/1bcddfe8f4534f58865eb2770902c8d6.png
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[223549489f2a430f8bcb8de5c2cfdf1a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/19/072f824f9342465cbcf7114ce917a56d.png
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