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sortBy 在 Spark 中会在执行排序时采用 rangePartitioner 进行分区这会影响数据的分区方式并且这一步骤是通过对数据进行 “采样” 来计算分区的范围。不过重要的是sortBy 本身仍然是一个 transformation它不会立即触发计算但在执行过程中会涉及到对数据的排序、分区和最终计算。
1. sortBy 和 RangePartitioner
sortBy 会利用 RangePartitioner 来决定数据如何进行分区。RangePartitioner 会在排序之前首先对数据进行采样从而得出每个分区的范围然后根据这些范围进行数据的分区。这是因为数据排序是一个全局操作而 RangePartitioner 提供了一个合理的划分策略使得 Spark 在执行排序时能够并行化。 采样过程 当调用 sortBy 时Spark 会对数据进行 采样通常使用的是 SampledRDD这种采样会用来估计数据的分布范围并为后续的分区计算提供依据。 RangePartitioner 的使用 RangePartitioner 会根据数据的值划分成不同的范围。通常在分布式环境中我们需要将数据按某种方式划分为多个分区这个过程会使用一个范围来决定数据分布。
2. 是否会触发 runJob
sortBy 作为 transformation 不会立即触发作业执行。它返回一个新的 RDD并仅在后续执行 action 操作时才会触发实际的计算。因此sortBy 不会直接导致 runJob 的执行。只有在你执行类似 collect(), count(), saveAsTextFile() 等行动算子时整个作业才会执行。
但是sortBy 内部会涉及到 采样 和 范围分区这些过程是为了确保排序能够在多个分区上并行高效地完成所有这些操作都在 Spark 内部的 task 中完成。runJob 会在行动算子执行时启动但在执行过程中rangePartitioner 的计算、数据的重新分区等步骤会被逐步执行。
3. 源码分析
我们可以通过查看 Spark 源码来更清楚地理解这些步骤。以下是关于 sortBy 和其内部处理的一些关键源码
RDD.sortBy 源码
def sortBy[K: ClassTag, U: Ordering](f: T K, ascending: Boolean true, numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[K]): RDD[T] {val partitioner new RangePartitioner(numPartitions, this) // 使用 RangePartitionerval map this.mapPartitionsWithIndex { (index, iter) // 计算分区内的排序val partitioned iter.toArray.sortBy(f) partitioned.iterator}map
}在这个方法中RangePartitioner 被用来决定如何将数据分成多个分区。而在实际执行时分区是通过 mapPartitionsWithIndex 来执行的。
RangePartitioner 源码
class RangePartitioner[K, V](partitions: Int, rdd: RDD[(K, V)]) extends Partitioner {def getPartition(key: Any): Int {// 根据 key 的范围来决定在哪个分区val partitionIndex rangePartition(key)partitionIndex}def rangePartition(key: Any): Int {// 进行采样并将数据按范围分到对应的分区}
}4. 触发计算的条件
sortBy 是一个 transformation 操作它会生成一个新的 RDD并不会立即执行排序。RangePartitioner 会在后台进行数据的分区计算和范围分割但这一切都不会触发作业执行直到 action 操作 被调用。
5. 总结
sortBy 会利用 RangePartitioner 进行数据的分区和范围划分这过程中会对数据进行采样以确定每个分区的范围。这个过程本身不会触发作业执行只有当你执行一个 action 操作时如 collect() 或 saveAsTextFile()Spark 才会触发计算并启动实际的作业执行进行排序和分区。 二、 RangePartitioner 的 采样过程
在 Spark 中RangePartitioner 的 采样过程 是其核心部分之一它确保能够为数据分配适当的分区并保证每个分区的数据范围在排序时能够合理地分布。这里我们将深入探讨 RangePartitioner 是如何通过采样来计算分区范围的。
1. RangePartitioner 概述
RangePartitioner 是 Spark 中的一个分区器常用于按范围将数据进行分区。它通常用于类似 sortBy 这类需要全局排序的操作目的是为了在分布式环境中进行高效的并行排序。
RangePartitioner 在执行分区时会利用 采样 来估算每个分区的范围即每个分区的边界。这种采样过程通过从数据中提取一个小样本帮助计算出数据在不同分区上的分布从而保证数据能够均匀地分配到各个分区中。
2. RangePartitioner 采样过程
采样是 RangePartitioner 计算每个分区的范围的关键。这个过程涉及到以下步骤
2.1 数据采样
RangePartitioner 会从数据中 随机采样 一部分元素用来估算数据的分布和计算每个分区的边界。这个采样过程通常不会采用全部数据而是通过一定比例的数据来进行推测。这是为了减少计算开销同时确保分区的均衡性。
采样操作通常是在 分布式环境中并行执行 的Spark 会在多个分区上并行地获取样本数据。
采样的比例采样比例通常是一个相对较小的数值目的是减少计算量。Spark 内部会在每个分区中执行采样以确保最终分区的边界能够反映整个数据集的分布。
2.2 计算分区边界
一旦采样完成RangePartitioner 就会使用这些采样数据来计算每个分区的边界。这个过程基于采样数据的排序
排序样本数据首先对采样数据进行排序确保数据可以按顺序进行分区。计算分割点然后RangePartitioner 会根据排序后的数据划分出多个边界点。这些边界点代表了每个分区的数据范围。例如如果数据有 1000 个元素并且要求将数据划分为 10 个分区那么就会在排序后的数据中选取 9 个分割点。
2.3 创建分区
RangePartitioner 利用这些边界点来创建新的分区。数据根据其值所在的范围决定落入哪个分区。具体来说RangePartitioner 会为每个分区计算出一个边界值然后将所有数据按这些边界值进行分配。
分区计算对于每个数据元素RangePartitioner 会根据元素的值和这些边界值决定该元素属于哪个分区。
3. 代码实现中的采样部分
在 Spark 的源码中RangePartitioner 的采样过程是通过以下代码来实现的
3.1 RangePartitioner 类中的采样
class RangePartitioner[K, V](partitions: Int, rdd: RDD[(K, V)]) extends Partitioner {// 进行数据的采样val sample rdd.sample(withReplacement false, fraction 0.1, seed 12345)val sortedSample sample.map(_._1).sortBy(identity)// 计算每个分区的分割点val splits sortedSample.zipWithIndex.map { case (key, index) if (index % (sampleCount / partitions) 0) key else null}.filter(_ ! null)def getPartition(key: Any): Int {// 根据采样的分割点进行分区var low 0var high partitions - 1while (low high) {val mid (low high) / 2if (key splits(mid)) high mid - 1 else low mid 1}low}
}在上面的代码中sample 操作会对 RDD 中的数据进行采样并将其按值排序。然后通过分割排序后的数据计算出每个分区的边界点。这些边界点随后用于 getPartition 方法中来确定数据的分配。
3.2 采样与排序
rdd.sample(withReplacement false, fraction 0.1)从原始 RDD 中采样 10% 的数据fraction 0.1并且不进行重复采样。sortBy(identity)对采样的数据进行排序确保采样数据的顺序正确便于后续计算边界。
4. 触发计算
在执行 sortBy 操作时Spark 会根据 RangePartitioner 对数据进行采样、排序和分区计算。这些操作会在你执行 action 操作如 collect()、saveAsTextFile()时触发具体的分区计算会在计算过程中完成。直到行动算子触发计算过程才会开始RangePartitioner 会根据采样数据生成分区并最终执行数据的排序。
5. 总结
采样RangePartitioner 会从数据中随机采样一部分元素通常是 10% 或其他比例用来估算数据的分布。排序与计算分区边界采样数据被排序并根据排序后的数据计算出每个分区的边界。这样可以确保数据均匀分配到不同的分区。数据分区根据采样和计算出的边界RangePartitioner 会将数据分配到相应的分区中。
通过这种采样与分区机制RangePartitioner 能够高效地支持 Spark 的排序操作使得数据在分布式环境中能够有效地并行处理。 三、举例介绍RangePartitioner采样过程
理解 RangePartitioner 如何通过采样来获得数据分布、计算边界并将数据分配到相应分区的过程确实比较抽象。我会通过一个简单的例子来帮助你更直观地理解这个过程。
问题场景
假设你有一个数据集包含了以下的 10 个整数
[10, 23, 1, 9, 15, 37, 2, 16, 40, 3]你想用 RangePartitioner 来将这些数据分为 3 个分区并且根据它们的值进行排序。
1. 采样数据
首先为了计算每个分区的边界RangePartitioner 会对数据集进行采样。假设我们采样 30% 的数据即随机选择 3 个数据点。假设采样到的数据是
[10, 23, 3]2. 排序采样数据
然后对采样的数据进行排序确保它们按大小排列。对于这个例子排序后的采样数据是
[3, 10, 23]3. 计算分区边界
通过对采样数据进行排序RangePartitioner 可以计算出分区的边界。在我们的例子中我们有 3 个分区因此我们需要为数据计算 2 个边界因为 n 个分区需要 n-1 个边界。
根据排序后的采样数据 [3, 10, 23]RangePartitioner 可以选择分割点来确定边界
第一个边界选择采样数据的第一个元素3。第二个边界选择采样数据的最后一个元素23。
现在我们有了两个边界
分区 1所有小于 10 的数据分区 2所有大于等于 10 小于 23 的数据分区 3所有大于等于 23 的数据
4. 分配数据到分区
接下来RangePartitioner 会根据这些边界将数据分配到相应的分区中。具体的分区规则是
分区 1所有小于 10 的元素 → [1, 2, 3, 9]分区 2所有大于等于 10 且小于 23 的元素 → [10, 15, 16]分区 3所有大于等于 23 的元素 → [23, 37, 40]
所以最终的分区结果是
分区 1[1, 2, 3, 9]分区 2[10, 15, 16]分区 3[23, 37, 40]
5. 总结过程
通过这个例子我们可以看到 RangePartitioner 的整个过程
采样数据从整个数据集中随机抽取一部分数据这里是 30%。排序采样数据对采样数据进行排序确保我们能根据数据的范围计算边界。计算分区边界根据排序后的采样数据选择边界来划分数据例如第一个和最后一个元素。分配数据到分区根据边界将所有数据分配到相应的分区中。
6. 实际执行的情况
采样比例在实际的 Spark 中采样比例并不一定是 30%通常是根据数据的大小和分区数量进行调整的。采样可以确保 RangePartitioner 在计算边界时不会消耗过多资源。多个分区如果数据集更大分区数量更多RangePartitioner 会选择更多的采样点来划分分区。边界点会根据排序后的采样数据来动态选择。
7. 关键源码中的采样部分
在实际 Spark 的源码中采样是通过 sample 方法实现的
val sample rdd.sample(withReplacement false, fraction 0.1, seed 12345)
val sortedSample sample.map(_._1).sortBy(identity)然后通过这些采样的排序数据计算每个分区的边界。例如当分区数量是 3 时RangePartitioner 会选取采样数据的前几个元素作为边界并用这些边界来确定每个分区的范围。 8. 进一步优化
在实际使用中Spark 的 RangePartitioner 会通过自适应调整采样的比例和算法来优化性能确保在处理大型数据集时依然高效。在某些情况下Spark 会使用更智能的策略来决定采样的方式以便在并行处理中避免过多的计算开销。
总结
通过采样、排序和计算边界RangePartitioner 确保了数据可以均匀地分配到不同的分区中从而为排序等操作提供并行化的支持。这一过程使得 Spark 在处理大规模数据时能够有效地进行全局排序。
