10. 广播变量
10.1 广播变量的使用场景
在很多计算场景，经常会遇到两个RDD进行JOIN，如果一个RDD对应的数据比较大，一个RDD对应的数据比较小，如果使用JOIN，那么会shuffle，导致效率变低。广播变量就是将相对较小的数据，先收集到Driver，然后再通过网络广播到属于该Application对应的每个Executor中，以后处理大量数据对应的RDD关联数据，就不用shuffle了，而是直接在内存中关联已经广播好的数据，即通实现mapside join，可以将Driver端的数据广播到属于该application的Executor，然后通过Driver广播变量返回的引用，获取实现广播到Executor的数据
广播变量的特点：广播出去的数据就无法在改变了，在没有Executor中是只读的操作，在每个Executor中，多个Task使用一份广播变量
10.2 广播变量的实现原理
广播变量是通过BT的方式广播的（TorrentBroadcast），多个Executor可以相互传递数据，可以提高效率
sc.broadcast这个方法是阻塞的（同步的）
广播变量一但广播出去就不能改变，为了以后可以定期的改变要关联的数据，可以定义一个object[单例对象]，在函数内使用，并且加一个定时器，然后定期更新数据
广播到Executor的数据，可以在Driver获取到引用，然后这个引用会伴随着每一个Task发送到Executor，然后通过这个引用，获取到事先广播好的数据
10.3 案例：根据IP计算归属地
10.3.1 需求
根据IP规则数据，计算出给定日志中ip地址对应的省份信息，由于IP地址的规则数据相对较小，所以可以将IP规则数据先广播出去，以后关联IP规则数据，就可以在内存中进行关联了，这样可以避免shuffle，提高执行效率！
10.3.2 代码实现
11. 序列化问题
11.1 序列化问题的场景
spark任务在执行过程中，由于编写的程序不当，任务在执行时，会出序列化问题，通常有以下两种情况，
- 封装数据的Bean没有实现序列化接口（Task已经生成了），在ShuffleWirte之前要将数据溢写磁盘，会抛出异常
- 函数闭包问题，即函数的内部，使用到了外部没有实现序列化的引用（Task没有生成）
11.2 数据Bean未实现序列化接口
spark在运算过程中，由于很多场景必须要shuffle，即向数据溢写磁盘并且在网络间进行传输，但是由于封装数据的Bean没有实现序列化接口，就会导致出现序列化的错误！
| Scala
object C02_CustomSort {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = SparkUtil.getContext(this.getClass.getSimpleName, true)
//使用并行化的方式创建RDD
val lines = sc.parallelize(
List(
"laoduan,38,99.99",
"nianhang,33,99.99",
"laozhao,18,9999.99"
)
)
val tfBoy: RDD[Boy] = lines.map(line => {
val fields = line.split(",")
val name = fields(0)
val age = fields(1).toInt
val fv = fields(2).toDouble
new Boy(name, age, fv) //将数据封装到一个普通的class中
})
implicit val ord = new Ordering[Boy] {
override def compare(x: Boy, y: Boy): Int = {
if (x.fv == y.fv) {
x.age - y.age
} else {
java.lang.Double.compare(y.fv, x.fv)
}
}
}
//sortBy会产生shuffle，如果Boy没有实现序列化接口，Shuffle时会报错
val sorted: RDD[Boy] = tfBoy.sortBy(bean => bean)
val res = sorted.collect()
println(res.toBuffer)
}
}
//如果以后定义bean，建议使用case class
class Boy(val name: String, var age: Int, var fv: Double) //extends Serializable
{
override def toString = s"Boy($name, $age, $fv)"
} |
11.3 函数闭包问题
11.3.1 闭包的现象
在调用RDD的Transformation和Action时，可能会传入自定义的函数，如果函数内部使用到了外部未被序列化的引用，就会报Task无法序列化的错误。原因是spark的Task是在Driver端生成的，并且需要通过网络传输到Executor中，Task本身实现了序列化接口，函数也实现了序列化接口，但是函数内部使用到的外部引用不支持序列化，就会函数导致无法序列化，从而导致Task没法序列化，就无法发送到Executor中了
在调用RDD的Transformation或Action是传入函数，第一步就进行检测，即调用sc的clean方法
为了避免错误，在Driver初始化的object或class必须实现序列化接口，不然会报错误
| Scala
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f) //检测函数是否可以序列化，如果可以直接将函数返回，如果不可以，抛出异常
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (_, _, iter) => iter.map(cleanF))
} |
| Scala
private def ensureSerializable(func: AnyRef): Unit = {
try {
if (SparkEnv.get != null) {
//获取spark执行换的的序列化器，如果函数无法序列化，直接抛出异常，程序退出，根本就没有生成Task
SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance().serialize(func)
}
} catch {
case ex: Exception => throw new SparkException("Task not serializable", ex)
}
} |
11.3.2 在Driver端初始化实现序列化的object
在一个Executor中，多个Task使用同一个object对象，因为在scala中，object就是单例对象，一个Executor中只有一个实例，Task会反序列化多次，但是引用的单例对象只反序列化一次
| Scala
//从HDFS中读取数据，创建RDD
//HDFS指定的目录中有4个小文件,内容如下：
//1,ln
val lines = sc.textFile(args(1))
//函数外部定义的一个引用类型（变量）
//RuleObjectSer是一个静态对象，实在第一次使用的时候被初始化了（实在Driver被初始化的）
val rulesObj = RuleObjectSer
//函数实在Driver定义的
val func = (line: String) => {
val fields = line.split(",")
val id = fields(0).toInt
val code = fields(1)
val name = rulesObj.rulesMap.getOrElse(code, "未知") //闭包
//获取当前线程ID
val treadId = Thread.currentThread().getId
//获取当前Task对应的分区编号
val partitiondId = TaskContext.getPartitionId()
//获取当前Task运行时的所在机器的主机名
val host = InetAddress.getLocalHost.getHostName
(id, code, name, treadId, partitiondId, host, rulesObj.toString)
}
//处理数据，关联维度
val res = lines.map(func)
res.saveAsTextFile(args(2)) |
11.3.3 在Driver端初始化实现序列化的class
在一个Executor中，每个Task都会使用自己独享的class实例，因为在scala中，class就是多例，Task会反序列化多次，每个Task引用的class实例也会被序列化
| Scala
//从HDFS中读取数据，创建RDD
//HDFS指定的目录中有4个小文件,内容如下：
//1,ln
val lines = sc.textFile(args(1))
//函数外部定义的一个引用类型（变量）
//RuleClassNotSer是一个类，需要new才能实现（实在Driver被初始化的）
val rulesClass = new RuleClassSer
//处理数据，关联维度
val res = lines.map(e => {
val fields = e.split(",")
val id = fields(0).toInt
val code = fields(1)
val name = rulesClass.rulesMap.getOrElse(code, "未知") //闭包
//获取当前线程ID
val treadId = Thread.currentThread().getId
//获取当前Task对应的分区编号
val partitiondId = TaskContext.getPartitionId()
//获取当前Task运行时的所在机器的主机名
val host = InetAddress.getLocalHost.getHostName
(id, code, name, treadId, partitiondId, host, rulesClass.toString)
})
res.saveAsTextFile(args(2)) |
11.3.4 在函数内部初始化未序列化的object
object没有实现序列化接口，不会出现问题，因为该object实现函数内部被初始化的，而不是在Driver初始化的
| Scala
//从HDFS中读取数据，创建RDD
//HDFS指定的目录中有4个小文件,内容如下：
//1,ln
val lines = sc.textFile(args(1))
//不再Driver端初始化RuleObjectSer或RuleClassSer
//函数实在Driver定义的
val func = (line: String) => {
val fields = line.split(",")
val id = fields(0).toInt
val code = fields(1)
//在函数内部初始化没有实现序列化接口的RuleObjectNotSer
val name = RuleObjectNotSer.rulesMap.getOrElse(code, "未知")
//获取当前线程ID
val treadId = Thread.currentThread().getId
//获取当前Task对应的分区编号
val partitiondId = TaskContext.getPartitionId()
//获取当前Task运行时的所在机器的主机名
val host = InetAddress.getLocalHost.getHostName
(id, code, name, treadId, partitiondId, host, RuleObjectNotSer.toString)
}
//处理数据，关联维度
val res = lines.map(func)
res.saveAsTextFile(args(2))
sc.stop() |
11.3.5 在函数内部初始化未序列化的class
这种方式非常不好，因为每来一条数据，new一个class的实例，会导致消耗更多资源，jvm会频繁GC
| Scala
//从HDFS中读取数据，创建RDD
//HDFS指定的目录中有4个小文件,内容如下：
//1,ln
val lines = sc.textFile(args(1))
//处理数据，关联维度
val res = lines.map(e => {
val fields = e.split(",")
val id = fields(0).toInt
val code = fields(1)
//RuleClassNotSer是在Executor中被初始化的
val rulesClass = new RuleClassNotSer
//但是如果每来一条数据new一个RuleClassNotSer，不好，效率低，浪费资源，频繁GC
val name = rulesClass.rulesMap.getOrElse(code, "未知")
//获取当前线程ID
val treadId = Thread.currentThread().getId
//获取当前Task对应的分区编号
val partitiondId = TaskContext.getPartitionId()
//获取当前Task运行时的所在机器的主机名
val host = InetAddress.getLocalHost.getHostName
(id, code, name, treadId, partitiondId, host, rulesClass.toString)
})
res.saveAsTextFile(args(2)) |
11.3.6 调用mapPartitions在函数内部初始化未序列化的class
一个分区使用一个class的实例，即每个Task都是自己的class实例
| Scala
//从HDFS中读取数据，创建RDD
//HDFS指定的目录中有4个小文件,内容如下：
//1,ln
val lines = sc.textFile(args(1))
//处理数据，关联维度
val res = lines.mapPartitions(it => {
//RuleClassNotSer是在Executor中被初始化的
//一个分区的多条数据，使用同一个RuleClassNotSer实例
val rulesClass = new RuleClassNotSer
it.map(e => {
val fields = e.split(",")
val id = fields(0).toInt
val code = fields(1)
val name = rulesClass.rulesMap.getOrElse(code, "未知")
//获取当前线程ID
val treadId = Thread.currentThread().getId
//获取当前Task对应的分区编号
val partitiondId = TaskContext.getPartitionId()
//获取当前Task运行时的所在机器的主机名
val host = InetAddress.getLocalHost.getHostName
(id, code, name, treadId, partitiondId, host, rulesClass.toString)
})
})
res.saveAsTextFile(args(2))
sc.stop() |
