Spark-RDD 分区

RDD分区

在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。所以对RDD进行分区的目的就是减少网络传输的代价以提高系统的性能。

RDD的特性

在讲RDD分区之前，先说一下RDD的特性。

RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算。

通常来讲，针对数据处理有几种常见模型，包括：Iterative Algorithms，Relational Queries，MapReduce，Stream Processing。例如Hadoop MapReduce采用了MapReduces模型，Storm则采用了Stream Processing模型。RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。

RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。RDD可以相互依赖。如果RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用，则称之为narrow dependency；若多个Child RDD分区都可以依赖，则称之为wide dependency。不同的操作依据其特性，可能会产生不同的依赖。例如map操作会产生narrow dependency，而join操作则产生wide dependency。

Spark之所以将依赖分为narrow与wide，基于两点原因。

首先，narrow dependencies可以支持在同一个cluster node上以管道形式执行多条命令，例如在执行了map后，紧接着执行filter。相反，wide dependencies需要所有的父分区都是可用的，可能还需要调用类似MapReduce之类的操作进行跨节点传递。

其次，则是从失败恢复的角度考虑。narrow dependencies的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的parent partition即可，而且可以并行地在不同节点进行重计算。而wide dependencies牵涉到RDD各级的多个Parent Partitions。下图说明了narrow dependencies与wide dependencies之间的区别：

这里写图片描述
pic-1

本图来自Matei Zaharia撰写的论文An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters。图中，一个box代表一个RDD，一个带阴影的矩形框代表一个partition。

另外给一张join的操作过程图片：

这里写图片描述
pic-2

RDD分区

我们分析这样一个应用，它在内存中保存着一张很大的用户信息表(UserData)——也就是一个由(UserId, UserInfo)对组成的RDD，其中UserInfo包含一个该用户所订阅的主题列表。该应用会周期性性地将这张表与一个小文件进行组合，这个小文件中存着过去五分钟内发生的事件(events)——其实就是一个由(UserID, LinkInfo)对组成的表。如果我们要进行对用户访问情况的统计，就需要对这两个表进行join操作，以获得(UserID,UserInfo,LinkInfo)信息。

如图pic-2默认情况下，join操作会将两个数据集中的所有的键的哈希值都求出来，将哈希值相同的记录传送到同一台机器上，之后在该机器上对所有键相同的记录进行join操作。

所以这种情况之下，每次进行join都会有数据混洗的问题。造成了很大的网络传输开销。

这种情况之下由于UserData表比events表要大得多，所以选择将UserData进行分区。如果对UserData进行分区，之后Spark就会知晓该RDD是根据键的哈希值来分区的，这样在调用join()时，Spark就会利用这一点。当调用UserData.join(events)时，Spark只会对events进行数据混洗操作，将events中特定的UserID的记录发送到userData的对应分区所在的那台机器上。如下图：

这里写图片描述
pic-3

自定义分区

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner抽象类，然后实现里面的三个方法：

package org.apache.spark
/**
 * An object that defines how the elements in a key-value pair RDD are partitioned by key.
 * Maps each key to a partition ID, from 0 to `numPartitions - 1`.
 */
abstract class Partitioner extends Serializable {
  def numPartitions: Int
  def getPartition(key: Any): Int
  def equals(other: Any): Boolean
}

　　def numPartitions: Int：这个方法需要返回你想要创建分区的个数；
　　def getPartition(key: Any): Int：这个函数需要对输入的key做计算，然后返回该key的分区ID，范围一定是0到numPartitions-1；
　　equals()：这个是Java标准的判断相等的函数，之所以要求用户实现这个函数是因为Spark内部会比较两个RDD的分区是否一样。

　　假如我们想把来自同一个域名的URL放到一台节点上，比如:http://www.csdn.net和http://www.csdn.net/bolg/，如果你使用HashPartitioner，这两个URL的Hash值可能不一样，这就使得这两个URL被放到不同的节点上。所以这种情况下我们就需要自定义我们的分区策略，可以如下实现：

class IteblogPartitioner(numParts: Int) extends Partitioner {
  override def numPartitions: Int = numParts

  override def getPartition(key: Any): Int = {
    val domain = new java.net.URL(key.toString).getHost()
    val code = (domain.hashCode % numPartitions)
    if (code < 0) {
      code + numPartitions
    } else {
      code
    }
  }

  override def equals(other: Any): Boolean = other match {
    case iteblog: IteblogPartitioner =>
      iteblog.numPartitions == numPartitions
    case _ =>
      false
  }

  override def hashCode: Int = numPartitions
}

因为hashCode值可能为负数，所以我们需要对他进行处理。然后我们就可以在partitionBy()方法里面使用我们的分区：

iteblog.partitionBy(new IteblogPartitioner(20))

类似的，在Java中定义自己的分区策略和Scala类似，只需要继承org.apache.spark.Partitioner，并实现其中的方法即可。

在Python中，你不需要扩展Partitioner类，我们只需要对iteblog.partitionBy()加上一个额外的hash函数，如下：

import urlparse

def iteblog_domain(url):
  return hash(urlparse.urlparse(url).netloc)

iteblog.partitionBy(20, iteblog_domain)

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