将多个文件作为独立的 RDD 并行处理答案

【问题标题】：Processing multiple files as independent RDD's in parallel将多个文件作为独立的 RDD 并行处理
【发布时间】：2018-04-22 18:51:16
【问题描述】：

我有一个场景，包括 group by 在内的一定数量的操作必须应用于许多小文件（每个约 300MB）。操作是这样的..

df.groupBy(....).agg(....)

现在要在多个文件上处理它，我可以使用通配符“/**/*.csv”，但是，它会创建单个 RDD 并将其分区以进行操作。但是，从操作上看，它是一个分组，并且涉及大量的 shuffle，如果文件互斥，则这是不必要的。

我正在研究的是一种可以在文件上创建独立 RDD 并独立操作它们的方法。

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

这更像是一个想法，而不是一个完整的解决方案，我还没有测试过。

您可以先将数据处理管道提取到函数中。

def pipeline(f: String, n: Int) = {
    sqlContext
        .read
        .format("com.databricks.spark.csv")
        .option("header", "true")
        .load(f)
        .repartition(n)
        .groupBy(...)
        .agg(...)
        .cache // Cache so we can force computation later
}

如果您的文件很小，您可以调整n 参数以使用尽可能少的分区来容纳单个文件中的数据并避免混洗。这意味着您正在限制并发，但我们稍后会回到这个问题。

val n: Int = ???

接下来，您必须获取输入文件的列表。此步骤取决于数据源，但大多数情况下它或多或少是简单的：

val files: Array[String] = ???

接下来你可以使用pipeline函数映射上面的列表：

val rdds = files.map(f => pipeline(f, n))

由于我们将并发限制在单个文件级别，因此我们希望通过提交多个作业来进行补偿。让我们添加一个简单的帮助器来强制评估并用 Future 包装它

import scala.concurrent._
import ExecutionContext.Implicits.global

def pipelineToFuture(df: org.apache.spark.sql.DataFrame) = future {
    df.rdd.foreach(_ => ()) // Force computation
    df
}

最后我们可以在rdds 上使用上面的助手：

val result = Future.sequence(
   rdds.map(rdd => pipelineToFuture(rdd)).toList
)

根据您的要求，您可以添加 onComplete 回调或使用响应式流来收集结果。

【讨论】：

好吧，就我而言，不需要解决方法，因为在这里完全无关紧要。 sqlContext 仅用于驱动程序，因此没有任何理由进行序列化。
@AlexNaspo 不彻底，但我用过一次或两次类似的方法。除非您有太多内存，否则执行实际操作而不是依赖缓存更有意义。如果您对一般原则感兴趣，请查看org.apache.spark.rdd.AsyncRDDActions

【解决方案2】：

如果你有很多文件，并且每个文件都很小（你说 300MB 以上，我认为 Spark 很小），你可以尝试使用 SparkContext.wholeTextFiles 它将创建一个 RDD，其中每条记录都是一个完整的文件。

【讨论】：

【解决方案3】：

这样我们就可以并行编写多个RDD

public class ParallelWriteSevice implements IApplicationEventListener {

    private static final IprogramLogger logger = programLoggerFactory.getLogger(ParallelWriteSevice.class);

    private static ExecutorService executorService=null;
    private static List<Future<Boolean>> futures=new ArrayList<Future<Boolean>>();

    public static void submit(Callable callable) {
        if(executorService==null)
        {
            executorService=Executors.newFixedThreadPool(15);//Based on target tables increase this
        }

        futures.add(executorService.submit(callable));
    }

    public static boolean isWriteSucess() {
        boolean writeFailureOccured = false;
        try {
            for (Future<Boolean> future : futures) {
                try {
                    Boolean writeStatus = future.get();
                    if (writeStatus == false) {
                        writeFailureOccured = true;
                    }
                } catch (Exception e) {
                    logger.error("Erorr - Scdeduled write failed " + e.getMessage(), e);
                    writeFailureOccured = true;
                }
            }
        } finally {
            resetFutures();         
              if (executorService != null) 
                  executorService.shutdown();
              executorService = null;

        }
        return !writeFailureOccured;
    }

    private static void resetFutures() {
            logger.error("resetFutures called");
            //futures.clear();
    }




}

【讨论】：