spark RDD union 非常慢答案

【问题标题】：it is very slow for spark RDD unionspark RDD union 非常慢
【发布时间】：2015-01-05 01:28:39
【问题描述】：

我有 2 个 spark RDD，dataRDD 和 newPairDataRDD，它们用于 spark SQL 查询。当我的应用程序初始化时，dataRDD 将被初始化。一个指定的 hbase 实体中的所有数据都将存储到 dataRDD。

当客户端的 sql 查询到来时，我的 APP 将获取所有新的更新和插入到 newPairDataRDD。 dataRDD 联合 newPairDataRDD 并在 Spark SQL 上下文中注册为表。

我什至在 dataRDD 中发现了 0 条记录，在 newPairDataRDD 中发现了 1 条新插入记录。联合需要 4 秒。太慢了

我认为这是不合理的。任何人都知道如何使它更快？谢谢简单代码如下

    // Step1: load all data from hbase to dataRDD when initial, this only run once. 
    JavaPairRDD<String, Row>  dataRDD= getAllBaseDataToJavaRDD();
    dataRDD.cache();
    dataRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
    logger.info(dataRDD.count());

    // Step2: when spark sql query coming, load latest updated and inserted data from db to newPairDataRDD

    JavaPairRDD<String, Row> newPairDataRDD = getUpdateOrInstertBaseDataToJavaRDD();
    // Step3: if count>0 do union and reduce

       if(newPairDataRDD.count() > 0) {

        JavaPairRDD<String, Row> unionedRDD =dataRDD.union(newPairDataRDD);

    // if data was updated in DB, need to delete the old version from the dataRDD.

        dataRDD = unionedRDD.reduceByKey(
            new Function2<Row, Row, Row>() {
            // @Override
            public Row call(Row r1, Row r2) {
             return r2;
             }
            });
    }
//step4: register the dataRDD
JavaSchemaRDD schemaRDD = sqlContext.applySchema(dataRDD..values(), schema);

//step5: execute sql query
retRDD = sqlContext.sql(sql);
List<org.apache.spark.sql.api.java.Row> rows = retRDD.collect();

从 spark web ui，我可以看到下面。显然它需要 4s 来联合

已完成阶段 (8)

StageId 描述 Submitted Duration Tasks: Succeeded/Total Input Shuffle Read Shuffle Write

6 收集于 SparkPlan.scala:85+details 1/4/2015 8:17 2 s 8-Aug 156.0 B

7 union at SparkSqlQueryForMarsNew.java:389+details 1/4/2015 8:17 4 s 8-Aug 64.0 B 156.0 B

【问题讨论】：

标签： apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

实现您想要的更有效的方法是使用cogroup() 和flatMapValues()，使用联合除了向dataRDD 添加新分区外几乎没有什么作用，这意味着所有数据必须在reduceByKey()。 cogroup() 和 flatMapValues() 将导致仅重新分区 newPairDataRDD。

JavaPairRDD<String, Tuple2<List<Row>, List<Row>>> unionedRDD = dataRDD.cogroup(newPairDataRDD);
JavaPairRDD<String, Row> updated = unionedRDD.flatMapValues(
    new Function<Tuple2<List<Row>, List<Row>>, Iterable<Row>>() {
        public Iterable<Row> call(Tuple2<List<Row>, List<Row>> grouped) {
            if (grouped._2.nonEmpty()) {
                return grouped._2;
            } else {
                return grouped._1;
            }
        }
    });

或者在 Scala 中

val unioned = dataRDD.cogroup(newPairDataRDD)
val updated = unioned.flatMapValues { case (oldVals, newVals) =>
    if (newVals.nonEmpty) newVals else oldVals
}

免责声明，我不习惯用 Java 编写 spark！以上如有错误请高人指正！

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试重新分区您的 RDD：

JavaPairRDD unionedRDD =dataRDD.repartition(sc.defaultParallelism * 3).union(newPairDataRDD.repartition(sc.defaultParallelism * 3));

【讨论】：