在使用spark過程當(dāng)中踩過的一些坑和經(jīng)驗。我們知道Spark是多機(jī)器集群部署的，分為Driver/Master/Worker，Master負(fù)責(zé)資源調(diào)度，Worker是不同的運(yùn)算節(jié)點，由Master統(tǒng)一調(diào)度。
而Driver是我們提交Spark程序的節(jié)點，并且所有的reduce類型的操作都會匯總到Driver節(jié)點進(jìn)行整合。節(jié)點之間會將map/reduce等操作函數(shù)傳遞一個獨(dú)立副本到每一個節(jié)點，這些變量也會復(fù)制到每臺機(jī)器上，而節(jié)點之間的運(yùn)算是相互獨(dú)立的，變量的更新并不會傳遞回Driver程序。
那么有個問題，如果我們想在節(jié)點之間共享一份變量，比如一份公共的配置項，該怎么辦呢？Spark為我們提供了兩種特定的共享變量，來完成節(jié)點間變量的共享。科多大數(shù)據(jù)帶你們來看看spark以及spark streaming中累加器和廣播變量的使用方式，然后重點介紹一下如何更新廣播變量。
累加器
顧名思義，累加器是一種只能通過關(guān)聯(lián)操作進(jìn)行“加”操作的變量，因此它能夠高效的應(yīng)用于并行操作中。它們能夠用來實現(xiàn)counters和sums。Spark原生支持?jǐn)?shù)值類型的累加器，開發(fā)者可以自己添加支持的類型，在2.0.0之前的版本中，通過繼承AccumulatorParam來實現(xiàn)，而2.0.0之后的版本需要繼承AccumulatorV2來實現(xiàn)自定義類型的累加器。
如果創(chuàng)建了一個具名的累加器，它可以在spark的UI中顯示。這對于理解運(yùn)行階段(running stages)的過程有很重要的作用。如下圖：
在2.0.0之前版本中，累加器的聲明使用方式如下：
scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator")
accum: spark.Accumulator[Int] = 0
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum += x)
...
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.value
res2: Int = 10
累加器的聲明在2.0.0發(fā)生了變化，到2.1.0也有所變化，具體可以參考官方文檔，我們這里以2.1.0為例將代碼貼一下：
scala> val accum = sc.longAccumulator("My Accumulator")
accum: org.apache.spark.util.LongAccumulator = LongAccumulator(id: 0, name: Some(My Accumulator), value: 0)
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum.add(x))
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.value
res2: Long = 10
廣播變量
累加器比較簡單直觀，如果我們需要在spark中進(jìn)行一些全局統(tǒng)計就可以使用它。但是有時候僅僅一個累加器并不能滿足我們的需求，比如數(shù)據(jù)庫中一份公共配置表格，需要同步給各個節(jié)點進(jìn)行查詢。OK先來簡單介紹下spark中的廣播變量：
廣播變量允許程序員緩存一個只讀的變量在每臺機(jī)器上面，而不是每個任務(wù)保存一份拷貝。例如，利用廣播變量，我們能夠以一種更有效率的方式將一個大數(shù)據(jù)量輸入集合的副本分配給每個節(jié)點。Spark也嘗試著利用有效的廣播算法去分配廣播變量，以減少通信的成本。
一個廣播變量可以通過調(diào)用SparkContext.broadcast(v)方法從一個初始變量v中創(chuàng)建。廣播變量是v的一個包裝變量，它的值可以通過value方法訪問，下面的代碼說明了這個過程：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0)
scala> broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
從上文我們可以看出廣播變量的聲明很簡單，調(diào)用broadcast就能搞定，并且scala中一切可序列化的對象都是可以進(jìn)行廣播的，這就給了我們很大的想象空間，可以利用廣播變量將一些經(jīng)常訪問的大變量進(jìn)行廣播，而不是每個任務(wù)保存一份，這樣可以減少資源上的浪費(fèi)。
更新廣播變量(rebroadcast)
廣播變量可以用來更新一些大的配置變量，比如數(shù)據(jù)庫中的一張表格，那么有這樣一個問題，如果數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的配置表格進(jìn)行了更新，我們需要重新廣播變量該怎么做呢。上文對廣播變量的說明中，我們知道廣播變量是只讀的，也就是說廣播出去的變量沒法再修改，那么我們應(yīng)該怎么解決這個問題呢？ 答案是利用spark中的unpersist函數(shù)
Spark automatically monitors cache usage on each node and drops out old data partitions in a least-recently-used (LRU) fashion. If you would like to manually remove an RDD instead of waiting for it to fall out of the cache, use the RDD.unpersist() method.
上文是從spark官方文檔摘抄出來的，我們可以看出，正常來說每個節(jié)點的數(shù)據(jù)是不需要我們操心的，spark會自動按照LRU規(guī)則將老數(shù)據(jù)刪除，如果需要手動刪除可以調(diào)用unpersist函數(shù)。
那么更新廣播變量的基本思路：將老的廣播變量刪除（unpersist），然后重新廣播一遍新的廣播變量，為此簡單包裝了一個用于廣播和更新廣播變量的wraper類，如下：
import java.io.{ ObjectInputStream, ObjectOutputStream }
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import scala.reflect.ClassTag
// This wrapper lets us update brodcast variables within DStreams' foreachRDD
// without running into serialization issues
case class BroadcastWrapper[T: ClassTag](
@transient private val ssc: StreamingContext,
@transient private val _v: T) {
@transient private var v = ssc.sparkContext.broadcast(_v)
def update(newValue: T, blocking: Boolean = false): Unit = {
// 刪除RDD是否需要鎖定
v.unpersist(blocking)
v = ssc.sparkContext.broadcast(newValue)
}
def value: T = v.value
private def writeObject(out: ObjectOutputStream): Unit = {
out.writeObject(v)
}
private def readObject(in: ObjectInputStream): Unit = {
v = in.readObject().asInstanceOf[Broadcast[T]]
}
}
利用該wrapper更新廣播變量，大致的處理邏輯如下：
// 定義
val yourBroadcast = BroadcastWrapper[yourType](ssc, yourValue)
yourStream.transform(rdd => {
//定期更新廣播變量
if (System.currentTimeMillis - someTime > Conf.updateFreq) {
yourBroadcast.update(newValue, true)
}
// do something else
})
總結(jié)
spark中的共享變量是我們能夠在全局做出一些操作，比如record總數(shù)的統(tǒng)計更新，一些大變量配置項的廣播等等。而對于廣播變量，我們也可以監(jiān)控數(shù)據(jù)庫中的變化，做到定時的重新廣播新的數(shù)據(jù)表配置情況，另外我使用上述方式，在每天千萬級的數(shù)據(jù)實時流統(tǒng)計中表現(xiàn)穩(wěn)定，所以有相似問題的同學(xué)也可以進(jìn)行嘗試，有任何問題，歡迎隨時騷擾溝通。
