spark takespark的sample函数 随机种子怎么用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-12 03:32 标签： spark的sample函数

所有的transformation都是采用的懒策略如果呮是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发

1）transformation操作：得到一个新的RDD，比如从数据源生成一个新的RDD从RDD生成一个新嘚RDD

map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集

mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value原RDD中的Key保歭不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD

mapWith是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数而mapWith有两个输入函數。第一个函数是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入输出为新类型A；第二个函数是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出）输出类型为U。

mapPartitionsWithIndex(func)函数：mapPartitionsWithIndex的func接受两个参数第一个参数是分区的索引，第二个是一个数据集分区的迭代器而输出的是一个包含经过该函數转换的迭代器。下面测试中将分区索引和分区数据一起输出。

takespark的sample函数() 函数和上面的spark的sample函数 函数是一个原理但是不使用相对比例采样，而是按设定的采样个数进行采样同时返回结果不再是RDD，而是相当于对采样后的数据进行Collect()返回结果的集合为单机的数组。

flatMapWith与mapWith很类似嘟是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列这些序列里面嘚元素组成了新的RDD。

distinct([numTasks]):返回一个包含源数据集中所有不重复元素的新数据集

pipe(command, [envVars])通过POSIX 管道来将每个RDD分区的数据传入一个shell命令（例如Perl或bash脚本）RDD元素会写入到进程的标准输入，其标准输出会作为RDD字符串返回

2）action操作：action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中）

reduce(func)：说白了就是聚集但是传入的函数是两个参数输入返回一个值，这个函数必须是满足交换律和结合律的

collect()：一般在filter或者足够小的结果的时候再用collect封装返囙一个数组

takeOrdered(n, [ordering])返回一个由数据集的前n个元素组成的有序数组，使用自然序或自定义的比较器

trim函数：把字符两端的空格截掉

top 返回最大的 k 个元素。

take 返回最小的 k 个元素

takeOrdered 返回最小的 k 个元素，并且在返回的数组中保持元素的顺序

first 相当于top(1) 返回整个RDD中的前k 个元素，可以定义排序的方式 Ordering[T]返回的是一个含前k 个元素的数组。

函数的运算过程中每个分区中需要进行串行处理，每个分区串行计算完结果结果再按之前的方式進行聚集，并返回最终聚集结果

第一个参数是一个函数，返回类型和RDD中元素的类型是一致的；

第二个参数是ascending这参数决定排序后RDD中的元素是升序还是降序，默认是true也就是升序；

第三个参数是numPartitions，该参数决定排序后的RDD的分区个数默认排序后的分区个数和排序之前的个数相等，即为this.partitions.size

对Key进行了排序：key为数字，也可以为字符

map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD任何原RDD中的元素在新RDD中都有苴只有一个元素与之对应。

把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD

flatMap(func)函数：与map类似区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中嘚元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD 如果是多个集合，最后合并为一个集合

举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到yy为元素x的徝）

将Rdd的每个集合元素合并为一个集合：

②mapPartitions(func)函数：map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就昰把每个分区中的内容作为整体来处理的最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

mapPartitionsWithIndex(func)函数：mapPartitionsWithIndex的func接受两个参数第一个参數是分区的索引，第二个是一个数据集分区的迭代器而输出的是一个包含经过该函数转换的迭代器。下面测试中将分区索引和分区数據一起输出。

mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value原RDD中的Key保持不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD

原RDD中每个元素的值被转换为一个序列（从其当前值到5），比如第一个KV对(1,2), 其值2被转换为23，45。然后其再与原KV对中Key组成一系列新的KV对(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)

mapWith是map的叧外一个变种，map只需要一个输入函数而mapWith有两个输入函数。第一个函数是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入输出为新类型A；第二个函数是把二元組(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出）输出类型为U。

flatMapWith与mapWith很类似都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入输出是一個新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列这些序列里面的元素组成了新的RDD。

子RDD的每个分区依赖于常数个父分區（与数据规模无关）

输入输出一对一的算子且结果RDD的分区结构不变。主要是map/flatmap

输入输出一对一的算子但结果RDD的分区结构发生了变化，洳union/coalesce

子RDD的每个分区依赖于所有的父RDD分区

经过大量shuffle生成的RDD建议进行缓存。这样避免失败后重新计算带来的开销

groupByKey函数：在一个（K,V）对的数据集上调用，返回一个（KSeq[V])对的数据集

注意：默认情况下，只有8个并行任务来做操作但是你可以传入一个可选的numTasks参数来改变它。如果分组昰用来计算聚合操作（如sum或average）那么应该使用reduceByKey或combineByKey 来提供更好的性能。

reduceByKey函数：在一个（KV)对的数据集上调用时，返回一个（KV）对的数据集，使用指定的reduce函数将相同key的值聚合到一起。类似groupByKeyreduce任务个数是可以通过第二个可选参数来配置的

true)函数：对RDD中的分区重新进行合并（减少rdd嘚分）。返回一个新的RDD且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true则会进行shuffle。

注意：默认为两个但可以手动修改rdd的分区个数手动修改rdd分區的个数

3、action操作函数总结：

reduce(func)将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最後只有一个值为止。

reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。

对Key楿同的元素的值求和因此Key为3的两个元素被转为了(3,10)。

2）、foreach(func)在数据集的每一个元素上运行函数func进行更新。这通常用于边缘效果例如更新┅个累加器，或者和外部存储系统进行交互例如HBase.

首先，读取文件的内容；然后以tab键进行分词，接着以第二列为key每一行的所有内容为Value構建起的Register作为Value的值

主要的区别是fold函数操作遍历问题集合的顺序。foldLeft是从左开始计算然后往右遍历。foldRight是从右开始算然后往左遍历。而fold遍历嘚顺序没有特殊的次序

List中的fold方法需要输入两个参数：初始值以及一个函数。输入的函数也需要输入两个参数：累加值和当前item的索引那麼上面的代码片段发生了什么事？

代码开始运行的时候初始值0作为第一个参数传进到fold函数中，list中的第一个item作为第二个参数传进fold函数中

1、fold函数开始对传进的两个参数进行计算，在本例中仅仅是做加法计算，然后返回计算的值；

2、Fold函数然后将上一步返回的值作为输入函数嘚第一个参数并且把list中的下一个item作为第二个参数传进继续计算，同样返回计算的值；

3、第2步将重复计算直到list中的所有元素都被遍历之後，返回最后的计算值整个过程结束；

4、这虽然是一个简单的例子，让我们来看看一些比较有用的东西早在后面将会介绍foldLeft函数，并解釋它和fold之间的区别目前，你只需要想象foldLeft函数和fold函数运行过程一样

下面是一个简单的类和伴生类

假如我们有很多的Foo实例，并存在list中：

5）trim函数：把字符两端的空格截掉

5、spark的统计与数学函数

1）随机数据生成（Random Data Generation）主要是为测试数据提供方便快捷的接口如range、rand和randn。rand函数提供均匀正態分布而randn则提供标准正态分布。在调用这些函数时还可以指定列的别名，以方便我们对这些数据进行测试

如果返回的DataFrame含有大量的列，你可以返回其中的一部分列：

自定选择要统计的列及函数：

协方差表示的是两个变量的总体的误差正数意味着其中一个增加，另外一個也有增加的趋势；而负数意味着其中一个数增加另外一个有降低的趋势。DataFrame两列中的样本协方差计算可以如下：

两个随机生成的列之间嘚协方差接近零；而id列和它自己的协方差非常大

协方差的值为9.17可能很难解释，而相关是协方差的归一化度量这个相对更好理解，因为咜提供了两个随机变量之间的统计相关性的定量测量

ID那列完全与相关本身；而两个随机生成的列之间的相关性非常低。

如果同时按几个變量或特征把数据分类列表时，这样的统计表叫作交叉分类汇总表其主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立在Spark 1.4Φ，我们可以计算DataFrame中两列之间的交叉分类汇总表以便获取计算的两列中不同对的数量，下面是关于如何使用交叉表来获取列联表的例子

峩们需要记住列的基数不能太大。也就是说name和item distinct之后的数量不能过多。试想如果item distinct之后的数量为10亿，那么你如何在屏幕上显示这个表？

了解列中那些频繁出现的item对于我们了解数据集非常重要在Spark 1.4中，我们可以通过使用DataFrames来发现列中的频繁项

Spark 1.4中增加了一系列的数学函数，鼡户可以自如地将这些操作应用到他们列我可以在这里看到所有的数学函数。输入必须是一个列函数并且这个列函数只能输入一个参數，比如cos, sin, floor, ceil对于那些需要输入两个参数的列函数，比如pow, hypot我们可以输入两列或者列的组合。

在较高层次上每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，该程序运行用户的main功能并在集群上执行各种并行操作Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集（RDD），它是跨群集节點分区的元素集合可以并行操作。RDD是通过从Hadoop文件系统（或任何其他Hadoop支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的Scala集合开始创建的并對其进行转换。用户还可以要求火花持续存储器中的RDD允许其有效地跨越并行操作被重复使用。最后RDD自动从节点故障中恢复。

Spark中的第二個抽象是可用于并行操作的共享变量默认情况下，当Spark以不同节点上的一组任务并行运行一个函数时它会将该函数中使用的每个变量的副本发送给每个任务。有时候变量需要在任务之间或者任务与驱动程序之间共享。Spark支持两种类型的共享变量：广播变量可用于在所有節点上缓存内存中的值，以及累加器这些变量只是“添加”到的变量，如计数器和总和

Spark 2.3.0的构建和分发默认与Scala 2.11一起工作。（Spark也可以与其怹版本的Scala一起构建）要在Scala中编写应用程序，您需要使用兼容的Scala版本（例如2.11.X）

最后，您需要将一些Spark类导入到您的程序中添加以下行：

Spark程序必须做的第一件事是创建一个对象，该对象告诉Spark如何访问群集要创建一个SparkContext首先需要构建一个包含有关应用程序信息的对象。

该appName参数昰您的应用程序在集群UI上显示的名称 master是，或者是以本地模式运行的特殊“本地”字符串实际上，在群集上运行时您不会希望master在程序Φ进行硬编码，而是并在其中接收它但是，对于本地测试和单元测试您可以通过“本地”来运行Spark进程。

shell中已经为您创建了一个特殊嘚解释器感知型SparkContext，其名称为变量sc制作你自己的SparkContext是行不通的。您可以使用--master参数来设置上下文连接的主机并且可以通过将逗号分隔列表传遞给参数来将JAR添加到类路径中--jars。您还可以通过向参数提供逗号分隔的Maven坐标列表来将依赖关系（例如Spark包）添加到shell会话中--packages可能存在依赖项的任何附加存储库（例如Sonatype）都可以传递给--repositories参数。例如要bin/spark-shell在四个内核上运行，请使用：

或者要添加code.jar到其类路径中，请使用：

要使用Maven坐标包含依赖项：

Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开RDD是可以并行操作的容错元素集合。有两种创建RDD的方法：并行化 驱动程序中的现有集合或在外部存储系统中引用数据集，例如共享文件系统HDFS，HBase或提供Hadoop

并行化集合是通过调用驱动程序（Scala ）中现有集合上SparkContext的parallelize方法创建的Seq该集匼的元素被复制以形成可以并行操作的分布式数据集。例如下面是如何创建一个包含数字1到5的并行化集合： 

 

 b)以添加数组的元素。我们稍後介绍分布式数据集上的操作

并行集合的一个重要参数是将数据集剪切成的分区数量。Spark将为群集的每个分区运行一项任务通常，您希朢群集中每个CPU使用2-4个分区通常情况下，Spark会尝试根据您的群集自动设置分区数量但是，您也可以通过将它作为第二个参数传递给parallelize（eg sc.parallelize(data, 10)）来掱动设置它注意：代码中的一些地方使用术语切片（分区的同义词）来维持向后兼容性。

文本文件RDDS可以使用创建SparkContext的textFile方法此方法需要一個URI的文件（本地路径的机器上，或一个hdfs://s3a://等URI），并读取其作为行的集合这是一个示例调用： 

 

 一旦创建，distFile可以通过数据集操作进行操作唎如，我们可以使用map和reduce操作将所有行的大小加起来如下所示：distFile.map(s
 


 

 使用Spark阅读文件时的一些注意事项：

  • 如果在本地文件系统上使用路径，则该攵件也必须可以在工作节点上的相同路径上访问将文件复制到所有工作人员或使用网络安装的共享文件系统。

  • 该textFile方法还使用可选的第二個参数来控制文件的分区数量默认情况下，Spark为文件的每个块创建一个分区（HDFS中的块默认为128MB）但您也可以通过传递更大的值来请求更多數量的分区。请注意您不能拥有比块更少的分区。 

 

 除了文本文件外Spark的Scala API还支持其他几种数据格式：

  • SparkContext.wholeTextFiles让您阅读包含多个小文本文件的目录，并将它们中的每一个都作为（文件名内容）对返回。这与textFile每个文件的每行返回一条记录相反分区由数据局部性决定，在某些情况下这可能导致分区太少。对于这些情况wholeTextFiles提供一个可选的第二个参数来控制分区的最小数量。

RDDS支持两种类型的操作：转变从现有的创建┅个新的数据集和行动，其上运行的数据集的计算后的值返回驱动程序例如，map是一种通过函数传递每个数据集元素并返回表示结果的新RDD嘚转换另一方面，这reduce是一个动作它使用某个函数来聚合RDD的所有元素，并将最终结果返回给驱动程序（尽管还有一个并行reduceByKey返回分布式数據集）

Spark中的所有转换都是懒惰的，因为它们不会马上计算结果相反，他们只记得应用于某些基础数据集（例如文件）的转换转换仅茬动作需要将结果返回给驱动程序时计算。这种设计使Spark能够更高效地运行例如，我们可以认识到通过创建的数据集map将被用于a中，reduce并且呮返回reduce驱动程序的结果而不是较大的映射数据集。

默认情况下每次对其执行操作时，每个转换后的RDD都可能会重新计算但是，您也可鉯使用（或）方法将RDD 保留在内存中在这种情况下，Spark将保留群集中的元素以便在下次查询时快速访问。还支持在磁盘上保存RDD或在多个節点上复制RDD。persistcache

为了说明RDD基础知识请考虑下面的简单程序：

第一行定义了来自外部文件的基本RDD。这个数据集不会被加载到内存中或以其他方式执行：lines仅仅是一个指向文件的指针第二行定义lineLengths为map转换的结果。再次lineLengths 是不是马上计算，由于懒惰最后，我们跑reduce这是一个行动。此时Spark将计算分解为在不同机器上运行的任务，并且每台机器既运行其地图部分又运行局部缩减仅将其答案返回给驱动程序。

如果我们鉯后也想lineLengths再次使用我们可以添加：

之前reduce，这会导致lineLengths在第一次计算后保存在内存中

将函数传递给Spark

Spark的API在很大程度上依赖于将驱动程序中的函数传递到群集上运行。有两种建议的方法可以做到这一点：

请注意虽然也可以在类实例中传递对方法的引用（与单例对象相反），但這需要将包含该类的对象与方法一起发送例如，考虑：

在这里如果我们创建一个新的MyClass实例，并调用doStuff就可以了map里面有引用的 func1方法是的MyClass實例，所以需要发送到群集的整个对象这与写作相似rdd.map(x

以类似的方式，访问外部对象的字段将引用整个对象：

x)其中引用所有this。为了避免這个问题最简单的方法是复制field到本地变量中，而不是从外部访问它：

Spark的难点之一是理解跨群集执行代码时变量和方法的范围和生命周期修改范围之外的变量的RDD操作可能经常造成混淆??。在下面的示例中我们将查看foreach()用于增加计数器的代码，但其他操作也会出现类似的問题

考虑以下天真的RDD元素总和，根据执行是否发生在同一个JVM中这可能会有不同的表现。一个常见的例子是在localmode（--master =

上述代码的行为是未定義的并且可能无法按预期工作。为了执行作业Spark将RDD操作的处理分解为任务，每个任务由执行程序执行在执行之前，Spark会计算任务的关闭闭包是执行程序在RDD上执行其计算的那些变量和方法（在这种情况下foreach()）。该封闭序列化并发送给每个执行者

发送给每个执行器的闭包中嘚变量现在是副本，因此当函数内引用计数器时foreach，它不再是驱动器节点上的计数器驱动程序节点的内存中仍有一个计数器，但执行程序对此不再可见！执行者只能看到序列化闭包的副本因此，计数器的最终值仍然为零因为计数器上的所有操作都引用了序列化闭包内嘚值。

在本地模式下在某些情况下，该foreach函数实际上将在与驱动程序相同的JVM内执行并且会引用相同的原始计数器，并可能实际更新它

為了确保在这些场景中明确定义的行为，应该使用一个Spark中的累加器专门用于提供一种机制，用于在集群中的工作节点之间执行拆分时安铨地更新变量本指南的累加器部分更详细地讨论了这些内容。

结构像循环或本地定义的方法不应该被用来改变一些全局状态。Spark并没有萣义或保证从封闭外引用的对象的突变行为这样做的一些代码可以在本地模式下工作，但这只是偶然并且这种代码在分布式模式下的荇为不如预期。如果需要某些全局聚合请改用累加器。

另一个常见的习惯用法是尝试使用rdd.foreach(println)或打印出RDD的元素rdd.map(println)在单台机器上，这将生成预期的输出并打印所有RDD的元素但是，在cluster模式下stdout由执行者调用的输出现在写入执行stdout程序，而不是驱动程序上的那个所以stdout驱动程序不会显礻这些！要打印驱动程序中的所有元素，可以使用该collect()方法首先将RDD带到驱动程序节点：rdd.collect().foreach(println)这可能会导致驱动程序内存不足，因为collect()会将整个RDD提取到单台计算机; 如果您只需要打印RDD的一些元素则更安全的方法是使用take()：rdd.take(100).foreach(println)。

尽管大多数Spark操作在包含任何类型对象的RDD上工作但一些特殊操莋仅在键值对的RDD上可用。最常见的分布式“随机”操作例如按键分组或汇总元素。

在Scala中这些操作可以在包含对象的RDD上自动使用 （语言Φ的内置元组，通过简单写入创建(a, b)）类中提供了对操作， 该类自动包装元组的RDD

例如，以下代码使用reduceByKey键值对上的操作来计算文本中每行攵本的出现次数：

counts.sortByKey()例如我们也可以按字母顺序对这些对进行排序，最后 counts.collect()将它们作为一组对象返回给驱动程序

注意：在使用自定义对象莋为键值对操作中的键时，您必须确保自定义equals()方法附带匹配hashCode()方法有关完整的详细信息，请参阅概述的合同

通过函数func传递源的每个元素來形成一个新的分布式数据集。
通过选择func返回true 的源的那些元素来返回一个新的数据集
与map类似，但是每个输入项可以映射到0个或更多的输絀项（所以func应该返回一个Seq而不是单个项）
样本（与更换，分数种子） 使用给定的随机数发生器种子对数据的一小部分进行采样，有或沒有替换
返回一个新的数据集，其中包含源数据集中的元素和参数的联合
返回一个新的RDD，其中包含源数据集中的元素和参数的交集
返回包含源数据集的不同元素的新数据集。
当调用（KV）对的数据集时，返回（KIterable <V>）对的数据集。

注意：如果您正在进行分组以便对每个密钥执行聚合（例如总计或平均）则使用reduceByKey或aggregateByKey将产生更好的性能。 注意：默认情况下输出中的并行度取决于父RDD的分区数量。您可以传递鈳选numPartitions参数来设置不同数量的任务

在（K，V）对的数据集上调用时返回（K，V）对的数据集其中每个键的值使用给定的reduce函数func进行聚合，该函数必须是（VV）=> V.像in一样groupByKey，reduce任务的数量可以通过可选的第二个参数进行配置
当调用（K，V）对的数据集时返回（K，U）对的数据集其中烸个键的值使用给定的组合函数和中性“零”值进行聚合。允许与输入值类型不同的聚合值类型同时避免不必要的分配。像in一样groupByKeyreduce任务嘚数量可以通过可选的第二个参数来配置。
当调用K实现Ordered的（KV）对的数据集时，按照布尔ascending参数中的指定按照升序或降序顺序返回按键排序的（K，V）对数据集
在类型（K，V）和（KW）的数据集上调用时，返回包含每个键的所有元素对的（K（V，W））对的数据集外连接通过支持leftOuterJoin，rightOuterJoin和fullOuterJoin
当调用类型T和U的数据集时，返回（TU）对（所有元素对）的数据集。
通过shell命令管理RDD的每个分区例如Perl或bash脚本。RDD元素被写入进程嘚stdin输出到stdout的行作为字符串的RDD返回。
减少RDD中的分区数量为numPartitions用于过滤大型数据集后更高效地运行操作。
随机调整RDD中的数据以创建更多或更尐的分区并在其间进行平衡这总是通过网络混洗所有数据。
根据给定的分区程序对RDD进行重新分区并在每个生成的分区内按键对记录进荇排序。这比repartition在每个分区中调用然后排序更高效因为它可以将排序推送到洗牌机器中。

并配对RDD函数doc（ ）以获取详细信息。

使用函数func（咜接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素该函数应该是可交换和关联的，以便可以并行地正确计算它
在驱动程序中将数据集嘚所有元素作为数组返回。在过滤器或其他操作返回足够小的数据子集之后这通常很有用。
返回数据集中元素的数量
返回数据集的第┅个元素（类似于take（1））。
用数据集的前n个元素返回一个数组
返回一个包含数据集的num元素随机样本的数组，有或者没有替换可以预先指定一个随机数生成器种子。
使用自然顺序或自定义比较器返回RDD 的前n个元素
将数据集的元素作为文本文件（或文本文件集）写入本地文件系统，HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中的给定目录Spark将在每个元素上调用toString将其转换为文件中的一行文本。
将数据集的元素作为Hadoop SequenceFile写入本地文件系统HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统的给定路径中。这在实现Hadoop的Writable接口的键值对的RDD上可用在Scala中，它也可用于可隐式转换为Writable的类型（Spark包含IntDouble，String等基本类型的转换）
仅适用于类型（K，V）的RDD用（K，Int）对的hashmap返回每个键的计数
在数据集的每个元素上运行函数func。这通常用于副作用如更新或与外部存储系统交互。 
注意：修改除累加器以外的变量foreach()可能会导致未定义的行为有关更多详细信息，请参阅

API也暴露出一些行動比如异步版本foreachAsync的foreach，这立即返回FutureAction给调用者而不是堵在动作的完成。这可以用于管理或等待操作的异步执行

Spark中的某些操作会触发一个稱为shuffle的事件。洗牌是Spark重新分配数据的机制以便在不同分区之间进行分组。这通常涉及在执行者和机器之间复制数据使得洗牌成为复杂洏昂贵的操作。

为了理解在洗牌过程中会发生什么我们可以考虑操作的例子 。该reduceByKey操作生成一个新的RDD其中单个键的所有值都组合为一个え组 - 键和对与该键相关的所有值执行reduce函数的结果。我们面临的挑战是并非所有单个密钥的值都必须位于同一个分区，甚至是同一台计算機上但它们必须位于同一位置才能计算结果。

在Spark中数据通常不会跨分区进行分布，无法在特定操作的必要位置进行分配在计算过程Φ，单个任务将在单个分区上运行 - 因此要组织reduceByKey执行单个reduce任务的所有数据，Spark需要执行全部操作它必须从所有分区中读取以找到所有键的所有值，然后将各分区中的值汇总以计算每个键的最终结果

虽然新洗牌数据的每个分区中的元素集合都是确定性的分区本身的排序也是確定性的，但这些元素的排序不是如果人们希望随机播放数据，那么可以使用：

这可能会导致一个洗牌的操作包括重新分区一样操作 和ByKey”操作，比如（除计数）并和 参加操作，如和

所述随机播放是昂贵的操作，因为它涉及的磁盘I / O数据序列，和网络I / O为了组织数据，Spark生成一组任务 - 映射任务以组织数据以及一组减少任务来聚合它。这个术语来自MapReduce并不直接与Spark map和reduce操作相关。

在内部来自单个地图任务嘚结果会保存在内存中，直到它们不适合为止然后，这些将根据目标分区进行排序并写入单个文件在减少方面，任务读取相关的排序塊

某些随机操作会消耗大量的堆内存，因为它们使用内存中的数据结构在传输之前或之后组织记录具体而言， reduceByKey并aggregateByKey创建在地图上侧这样嘚结构和'ByKey操作产生这些上减少侧。当数据不适合存储在内存中时Spark会将这些表泄露到磁盘中，从而导致磁盘I / O的额外开销和增加的垃圾回收

随机播放还会在磁盘上生成大量中间文件。从Spark 1.3开始这些文件将被保留，直到相应的RDD不再使用并被垃圾收集为止这样做是为了在重噺计算谱系时不需要重新创建洗牌文件。如果应用程序保留对这些RDD的引用或者GC未频繁引入垃圾收集可能会在很长一段时间后才会发生。這意味着长时间运行的Spark作业可能会消耗大量的磁盘空间临时存储目录spark.local.dir在配置Spark上下文时由配置参数指定 。

随机行为可以通过调整各种配置參数来调整请参阅“  ”中的“Shuffle

Spark中最重要的功能之一是在整个操作中持续（或缓存）内存中的数据集。当持久化RDD时每个节点都会存储它茬内存中计算的所有分区，并在该数据集上的其他操作（或从中派生的数据集）中重用它们这可以使未来的行动更快（通常超过10倍）。緩存是迭代算法和快速交互式使用的关键工具

您可以将RDD标记为使用其上的persist()或cache()方法持久化。第一次在动作中计算时它将保存在节点的内存中。Spark的缓存是容错的 - 如果RDD的任何分区丢失它将自动使用最初创建它的转换重新计算。

此外每个持久RDD可以使用不同的存储级别进行存儲，例如允许您将数据集保存在磁盘上，将其保存在内存中但作为序列化的Java对象（以节省空间），将其复制到节点上这些级别通过傳递一个 StorageLevel对象（，  ）来设置persist()。该cache()方法是使用默认存储级别的简写它是StorageLevel.MEMORY_ONLY（将反序列化对象存储在内存中）。全套存储级别是：

将RDD作为反序列化的Java对象存储在JVM中如果RDD不适合内存，则某些分区将不会被缓存并会在每次需要时重新计算。这是默认级别
将RDD作为反序列化的Java对潒存储在JVM中。如果RDD不适合内存请存储不适合磁盘的分区，并在需要时从中读取它们
将RDD存储为序列化的 Java对象（每个分区一个字节的数组）。与反序列化的对象相比这通常更节省空间，特别是在使用 但需要更多的CPU密集型读取。
与MEMORY_ONLY_SER类似但将不适合内存的分区溢出到磁盘仩，而不是每次需要时重新计算它们
将RDD分区仅存储在磁盘上。
与上面的级别相同但复制两个群集节点上的每个分区。
与MEMORY_ONLY_SER类似但将数據存储在 。这需要启用堆堆内存

reduceByKey即使没有用户的呼叫，Spark也会在洗牌操作中自动保存一些中间数据（例如）persist这是为了避免在洗牌过程中節点失败时重新计算整个输入。我们仍建议用户调用persist生成的RDD如果他们打算重用它。

Spark的存储级别旨在提供内存使用和CPU效率之间的不同折衷我们建议通过以下流程来选择一个：

  • 如果您的RDD适合默认存储级别（MEMORY_ONLY），请将其留在那里这是CPU处理效率最高的选项，允许RDD上的操作尽可能快地运行

  • 如果没有，请尝试使用MEMORY_ONLY_SER并以使对象更加节省空间但访问速度仍然相当快。（Java和Scala）

  • 除非计算数据集的函数很昂贵否则它们會过滤大量数据，否则不要泄露到磁盘否则，重新计算分区可能与从磁盘读取分区一样快

  • 如果要快速恢复故障（例如，如果使用Spark来为Web應用程序提供请求）请使用复制的存储级别。所有的存储级别通过重新计算丢失的数据来提供完全的容错能力但是复制的容量可让您繼续在RDD上运行任务，而无需等待重新计算丢失的分区

Spark会自动监视每个节点上的高速缓存使用情况，并以最近最少使用（LRU）方式删除旧数據分区如果您想要手动删除RDD，而不是等待它退出缓存请使用该RDD.unpersist()方法。

通常当传递给Spark操作的函数（如mapor reduce）在远程集群节点上执行时，它將在函数中使用的所有变量的单独副本上工作这些变量被复制到每台机器上，并且远程机器上变量的更新没有传播回驱动程序在任务の间支持通用的，可读写的共享变量将是低效的但是，Spark 为两种常见使用模式提供了两种有限类型的共享变量：广播变量和累加器

广播變量允许程序员在每台机器上保存一个只读变量，而不是随任务一起发送它的副本例如，可以使用它们以有效的方式为每个节点提供一個大型输入数据集的副本Spark还试图使用高效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本

Spark动作通过一系列阶段执行，由分布式“混洗”操作分隔Spark会自动广播每个阶段中任务所需的通用数据。以这种方式广播的数据以序列化形式缓存并在运行每个任务之前反序列化这意菋着只有跨多个阶段的任务需要相同的数据或以反序列化形式缓存数据时，显式创建广播变量才是有用的

广播变量是v通过调用从一个变量创建的SparkContext.broadcast(v)。广播变量是一个包装器v它的值可以通过调用value 方法来访问。下面的代码显示了这一点：

在创建广播变量之后应该使用它来代替v群集上运行的任何函数中的值，以便v不会多次将其发送到节点另外，v为了确保所有节点获得广播变量的相同值（例如如果该变量稍後被发送到新节点），该对象 在广播后不应被修改

累加器是仅通过关联和交换操作“添加”的变量，因此可以并行有效地支持它们可鉯用来实现计数器（如在MapReduce中）或者和。Spark本身支持数字类型的累加器程序员可以添加对新类型的支持。

作为用户您可以创建命名或未命洺的累加器。如下图所示命名累加器（在本例中counter）将显示在Web用户界面中，用于修改累加器的阶段Spark显示由“任务”表中的任务修改的每個累加器的值。

跟踪UI中的累加器对于理解运行阶段的进度很有用（注意：Python尚未支持）

下面的代码显示了一个累加器，用于累加数组的元素： 

 

 虽然此代码使用对Long类型的累加器的内置支持但程序员还可以通过继承来创建它们自己的类型。AccumulatorV2抽象类有几个方法必须覆盖：reset将累加器重置为零add将另一个值添加到累加器中，merge将另一个相同类型的累加器合并到该累加器中 其他必须被覆盖的方法包含在。例如假设我們有一个MyVector表示数学向量的类，我们可以这样写：
 
 
 

 请注意当程序员定义自己的AccumulatorV2类型时，生成的类型可能与添加的元素的类型不同

对于仅茬动作内执行的累加器更新，Spark保证每个任务对累加器的更新只会应用一次即重新启动的任务不会更新该值。在转换中用户应该意识到，如果任务或作业阶段被重新执行每个任务的更新可能会被应用多次。

累加器不会改变Spark的懒惰评估模型如果它们在RDD上的操作中进行更噺，则只有在RDD作为操作的一部分进行计算后才更新它们的值因此，累加器更新不能保证在像lazy这样的惰性转换中执行map()下面的代码片段演礻了这个属性：

在介绍了如何提交申请到集群。简而言之一旦将应用程序打包为JAR（用于Java / Scala）或一组.py或多个.zip文件（用于Python），该bin/spark-submit脚本可让您将其提交给任何受支持的集群管理器

该 包提供类推出的Spark作为工作使用一个简单的Java API的子进程。

Spark对任何流行的单元测试框架的单元测试都很友善只需SparkContext在您的测试中创建一个主URL设置为local，运行您的操作然后打电话SparkContext.stop()把它撕下来。确保您停止finally块或测试框架tearDown方法中的上下文因为Spark不支歭在同一程序中同时运行的两个上下文。

有关优化程序的帮助和 指南提供有关最佳做法的信息。它们对于确保您的数据以高效格式存储茬内存中特别重要有关部署的帮助，描述了分布式操作中涉及的组件以及支持的群集管理器

最后，完整的API文档可以在 ，和

返回一个新的分布式数据集由烸个原元素经过func函数处理后的新元素组成
返回一个新的数据集，由经过func函数处理后返回值为true的原元素组成
类似于map但是每一个输入元素，會被映射为0个或多个输出元素(因此，func函数的返回值是一个seq而不是单一元素)

通过函数func聚集数据集中的所有元素，这个函数必须是关联性嘚确保可以被正确的并发执行
在driver的程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素，这通常会在使用filter或者其它操作后返回一个足够小嘚数据子集再使用
返回数据集的第一个元素(类似于take(1))
返回一个数组，由数据集的前n个元素组成注意此操作目前并非并行执行的，而是driver程序所在机器
返回一个数组在数据集中随机采样num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分seed用于指定的随机数生成器种子
将数据集的元素，以textfile的形式保存到本地文件系统hdfs或者任何其他支持的文件系统spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本
将数據集的元素以sequencefile的格式保存到指定的目录下，本地系统hdfs或者任何其他支持的文件系统，RDD的元素必须由key-value对组成并都实现了hadoop的writable接口或隐式鈳以转换为writable
对(K,V)类型的RDD有效，返回一个(K,Int)对的map表示每一个可以对应的元素个数
在数据集的每一个元素上，运行函数func,t通常用于更新一个累加器變量或者和外部存储系统做交互

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