大数据-91 Spark 集群 RDD 编程-高阶 RDD广播变量 RDD累加器 Spark程序优化

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！

目前已经更新到了：

Hadoop（已更完）
HDFS（已更完）
MapReduce（已更完）
Hive（已更完）
Flume（已更完）
Sqoop（已更完）
Zookeeper（已更完）
HBase（已更完）
Redis （已更完）
Kafka（已更完）
Spark（正在更新！）

章节内容

上节完成的内容如下：

RDD容错机制
RDD分区机制
RDD分区器
RDD自定义分区器

广播变量

基本介绍

有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务（Task）和 Driver Program 之间共享变量。

为了满足这个需求，Spark提供了两种类型的变量。

广播变量（broadcast variable）
累加器（accumulators）
广播变量、累加器的主要作用是为了优化Spark程序。

广播变量将变量在节点的Executor之间进行共享（由Driver广播），广播变量用来高效分发较大的对象，向所有工作节点（Executor）发送一个较大的只读值，以供一个或多个操作使用。

使用广播变量的过程如下：

对一个类型T的对象调用SparkContext.broadcast创建一个Broadcast $T$ 对象，任何可序列化的类型都可以这么实现（在Driver端）
通过Value属性访问该对象的值（Executor中）
变量只会被分到各个Executor一次，作为只读值处理

广播变量的相关参数：

spark.broadcast.blockSize（缺省值: 4m）
spark.broadcast.checksum（缺省值：true）
spark.broadcast.compree（缺省值：true）

变量应用

普通JOIN

MapSideJoin

生成数据 test_spark_01.txt

shell 复制代码

1000;商品1
1001;商品2
1002;商品3
1003;商品4
1004;商品5
1005;商品6
1006;商品7
1007;商品8
1008;商品9

生成数据格式如下：

生成数据 test_spark_02.txt

shell 复制代码

10000;订单1;1000
10001;订单2;1001
10002;订单3;1002
10003;订单4;1003
10004;订单5;1004
10005;订单6;1005
10006;订单7;1006
10007;订单8;1007
10008;订单9;1008

生成的数据格式如下：

编写代码1

我们编写代码进行测试

scala 复制代码

package icu.wzk

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


object JoinDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("JoinDemo")
      .setMaster("local[*]")

    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.hadoopConfiguration.setLong("fs.local.block.size", 128 * 1024 * 1024)

    val productRDD: RDD[(String, String)] = sc
      .textFile("data/test_spark_01.txt")
      .map {
        line => val fields = line.split(";")
          (fields(0), line)
      }

    val orderRDD: RDD[(String, String)] = sc
      .textFile("data/test_spark_02.txt", 8)
      .map {
        line => val fields = line.split(";")
          (fields(2), line)
      }

    val resultRDD = productRDD.join(orderRDD)
    println(resultRDD.count())
    Thread.sleep(100000)
    sc.stop()
  }

}

编译打包1

shell 复制代码

mvn clean package

并上传到服务器，准备运行

运行测试1

shell 复制代码

spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.JoinDemo spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar

提交任务并执行，注意数据的路径，查看下图：

运行结果可以查看到，运行了： 2.203100 秒（取决于你的数据量的多少）

shell 复制代码

2024-07-19 10:35:08,808 INFO  [main] scheduler.DAGScheduler (Logging.scala:logInfo(54)) - Job 0 finished: count at JoinDemo.scala:32, took 2.203100 s
200

编写代码2

接下来，我们对比使用 MapSideJoin 的方式

scala 复制代码

package icu.wzk

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object MapSideJoin {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("MapSideJoin")
      .setMaster("local[*]")

    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.hadoopConfiguration.setLong("fs.local.block.size", 128 * 1024 * 1024)

    val productRDD: RDD[(String, String)] = sc
      .textFile("data/test_spark_01.txt")
      .map {
        line => val fields = line.split(";")
          (fields(0), line)
      }

    val productBC = sc.broadcast(productRDD.collectAsMap())

    val orderRDD: RDD[(String, String)] = sc
      .textFile("data/test_spark_02.txt")
      .map {
        line => val fields = line.split(";")
          (fields(2), line)
      }

    val resultRDD = orderRDD
      .map {
        case (pid, orderInfo) =>
          val productInfo = productBC.value
          (pid, (orderInfo, productInfo.getOrElse(pid, null)))
      }
    println(resultRDD.count())

    sc.stop()
  }

}

编译打包2

shell 复制代码

mvn clean package

编译后上传到服务器准备执行：

运行测试2

shell 复制代码

spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.MapSideJoin spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar

启动我们的程序，并观察结果

我们可以观察到，这次只用了 0.10078 秒就完成了任务：

累加器

基本介绍

累加器的作用：可以实现一个变量在不同的Executor端能保持状态的累加。

累加器在Driver端定义、读取，在Executor中完成累加。

累加器也是Lazy的，需要Action触发：Action触发一次，执行一次；触发多次，执行多次。

Spark内置了三种类型的累加器，分别是：

LongAccumulator 用来累加整数型
DoubleAccumulator 用来累加浮点型
CollectionAccumulator 用来累加集合元素

运行测试

我们可以在 SparkShell 中进行一些简单的测试，目前我在 h122 节点上，启动SparkShell

shell 复制代码

spark-shell --master local[*]

启动的主界面如下：

写入如下的内容进行测试：

shell 复制代码

val data = sc.makeRDD("hadoop spark hive hbase java scala hello world spark scala java hive".split("\\s+"))
val acc1 = sc.longAccumulator("totalNum1")
val acc2 = sc.doubleAccumulator("totalNum2")
val acc3 = sc.collectionAccumulator[String]("allwords")

我们进行测试的结果如下图所示：

继续编写一段进行测试：

shell 复制代码

val rdd = data.map{word => acc1.add(word.length); acc2.add(word.length); acc3.add(word); word}
rdd.count
rdd.collect

println(acc1.value)
println(acc2.value)
println(acc3.value)

我们进行测试的结果如下：