Spark—资源、任务调度

一、Spark资源调度源码

1、Spark资源调度源码过程

Spark资源调度源码是在Driver启动之后注册Application完成后开始的。Spark资源调度主要就是Spark集群如何给当前提交的Spark application在Worker资源节点上划分资源。Spark资源调度源码在Master.scala类中的schedule()中进行的。

2、Spark资源调度源码结论

1. Executor在集群中分散启动，有利于task计算的数据本地化。
2. 默认情况下（提交任务的时候没有设置—executor-cores选项），每一个Worker为当前的Application启动一个Executor,这个Executor会使用这个Worker的所有的cores和1G内存。
3. 如果想在Worker上启动多个Executor，提交Application的时候要加–executor-cores这个选项。
4. 默认情况下没有设置–total-executor-cores,一个Application会使用Spark集群中所有的cores。
5. 启动Executor不仅和core有关还和内存有关。

3、资源调度源码结论验证

使用Spark-submit提交任务演示。也可以使用spark–shell来验证。

1、默认情况每个worker为当前的Application启动一个Executor，这个Executor使用集群中所有的cores和1G内存。

./spark-submit 
--master spark://node1:7077
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi
 ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 
10000

2、在workr上启动多个Executor,设置–executor-cores参数指定每个executor使用的core数量。

./spark-submit
 --master  spark://node1:7077
 --executor-cores 1 
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi 
../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 
10000

3、内存不足的情况下启动core的情况。Spark启动是不仅看core配置参数，也要看配置的core的内存是否够用。

./spark-submit 
--master  spark://node1:7077 
--executor-cores 1  
--executor-memory 3g 
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
 ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 
10000

–total-executor-cores集群中共使用多少cores

注意：一个进程不能让集群多个节点共同启动。

./spark-submit 
--master  spark://node1:7077 
--executor-cores 1  
--executor-memory 2g 
--total-executor-cores 3
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
 ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 
10000

二、Spark任务调度源码

Spark任务调度源码是从Spark Application的一个Action算子开始的。action算子开始执行，会调用RDD的一系列触发job的逻辑。其中也有stage的划分过程：

三、Spark二次排序和分组取topN

1、二次排序

大数据中很多排序场景是需要先根据一列进行排序，如果当前列数据相同，再对其他某列进行排序的场景，这就是二次排序场景。例如：要找出网站活跃的前10名用户，活跃用户的评测标准就是用户在当前季度中登录网站的天数最多，如果某些用户在当前季度登录网站的天数相同，那么再比较这些用户的当前登录网站的时长进行排序，找出活跃用户。这就是一个典型的二次排序场景。

解决二次排序问题可以采用封装对象的方式，对象中实现对应的比较方法。

1.SparkConf sparkConf = new SparkConf()
2..setMaster("local")
3..setAppName("SecondarySortTest");
4.final JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
5.
6.JavaRDD<String> secondRDD = sc.textFile("secondSort.txt");
7.
8.JavaPairRDD<SecondSortKey, String> pairSecondRDD = secondRDD.mapToPair(new PairFunction<String, SecondSortKey, String>() {
9.
10.  /**
11.   * 
12.  */
13.  private static final long serialVersionUID = 1L;
14.
15.  @Override
16.  public Tuple2<SecondSortKey, String> call(String line) throws Exception {
17.    String[] splited = line.split(" ");
18.    int first = Integer.valueOf(splited[0]);
19.    int second = Integer.valueOf(splited[1]);
20.    SecondSortKey secondSortKey = new SecondSortKey(first,second);
21.    return new Tuple2<SecondSortKey, String>(secondSortKey,line);
22.  }
23.});
24.
25.pairSecondRDD.sortByKey(false).foreach(new 
26.VoidFunction<Tuple2<SecondSortKey,String>>() {
27.
28.  /**
29.   * 
30.   */
31.  private static final long serialVersionUID = 1L;
32.
33.    @Override
34.    public void call(Tuple2<SecondSortKey, String> tuple) throws Exception {
35.      System.out.println(tuple._2);
36.  }
37.});
38.
39.
40.
41.public class SecondSortKey implements Serializable,Comparable<SecondSortKey>{
42.  /**
43.   * 
44.   */
45.  private static final long serialVersionUID = 1L;
46.  private int first;
47.  private int second;
48.  public int getFirst() {
49.    return first;
50.  }
51.  public void setFirst(int first) {
52.    this.first = first;
53.  }
54.  public int getSecond() {
55.    return second;
56.  }
57.  public void setSecond(int second) {
58.    this.second = second;
59.  }
60.  public SecondSortKey(int first, int second) {
61.    super();
62.    this.first = first;
63.    this.second = second;
64.  }
65.  @Override
66.  public int compareTo(SecondSortKey o1) {
67.    if(getFirst() - o1.getFirst() ==0 ){
68.      return getSecond() - o1.getSecond();
69.    }else{
70.      return getFirst() - o1.getFirst();
71.    }
72.  }
73.}

2、分组取topN

大数据中按照某个Key进行分组，找出每个组内数据的topN时，这种情况就是分组取topN问题。

解决分组取TopN问题有两种方式，第一种就是直接分组，对分组内的数据进行排序处理。第二种方式就是直接使用定长数组的方式解决分组取topN问题。

1.SparkConf conf = new SparkConf()
2..setMaster("local")
3..setAppName("TopOps");
4.JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
5.JavaRDD<String> linesRDD = sc.textFile("scores.txt");
6.
7.JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = linesRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
8.
9.  /**
10.   * 
11.  */
12.  private static final long serialVersionUID = 1L;
13.
14.  @Override
15.  public Tuple2<String, Integer> call(String str) throws Exception {
16.    String[] splited = str.split("t");
17.    String clazzName = splited[0];
18.    Integer score = Integer.valueOf(splited[1]);
19.    return new Tuple2<String, Integer> (clazzName,score);
20.  }
21.});
22.
23.pairRDD.groupByKey().foreach(new 
24.VoidFunction<Tuple2<String,Iterable<Integer>>>() {
25.
26.  /**
27.   * 
28.   */
29.  private static final long serialVersionUID = 1L;
30.
31.  @Override
32.  public void call(Tuple2<String, Iterable<Integer>> tuple) throws Exception {
33.    String clazzName = tuple._1;
34.    Iterator<Integer> iterator = tuple._2.iterator();
35.
36.    Integer[] top3 = new Integer[3];
37.
38.    while (iterator.hasNext()) {
39.      Integer score = iterator.next();
40.
41.      for (int i = 0; i < top3.length; i++) {
42.        if(top3[i] == null){
43.          top3[i] = score;
44.          break;
45.        }else if(score > top3[i]){
46.        for (int j = 2; j > i; j--) {
47.          top3[j] = top3[j-1];
48.        }
49.        top3[i] = score;
50.        break;
51.      }
52.    }
53.  }
54.  System.out.println("class Name:"+clazzName);
55.  for(Integer sscore : top3){
56.    System.out.println(sscore);
57.  }
58.}
59.});

代码007普通

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