Spark简介

本文以分析Web日志统计每天的PV和UV为例，介绍如何在百度智能云平台使用Spark。

Spark是开源的大规模数据处理引擎。Spark的先进的DAG执行引擎支持周期性数据流和内存计算，在内存中的运算速度是MapReduce的100倍以上，在硬盘中的运算速度是MapReduce的10倍以上。Spark提供了Java、Scala、Python和R语言的高水平API，同时Spark已无缝融合了丰富的工具：Spark SQL（SQL）、MLlib（机器学习）、GraphX（图形处理）、Spark Streaming（流式处理）。Spark可访问存储在HDFS、HBase、Cassandra、本地文件系统等上的数据，支持文本文件、序列文件、以及任何Hadoop的输入文件。

Spark提供端到端的服务：

1. Spark的Driver包含您的作业程序，完成作业程序的解析和生成；
2. Driver向集群的Master节点申请运行作业所需的资源；
3. Master节点为作业分配满足要求的Core节点，并在该节点按要求创建Executor；
4. Driver将Spark作业的代码和文件传送给分配的Executor；
5. Executor运行作业，将结果返回给Driver或写入指定的输出位置。

集群准备

1. 准备数据，请参考数据准备。
2. 百度智能云环境准备。

3. 登录控制台，选择“产品服务->MapReduce BMR”，点击“创建集群”，进入集群创建页，并做如下配置：

   • 设置集群名称
   • 设置管理员密码
   • 关闭日志开关
   • 选择镜像版本“BMR 1.0.0(hadoop 2.7)”
   • 选择内置模板“spark”
4. 请保持集群的其他默认配置不变，点击“完成”可在集群列表页可查看已创建的集群，当集群状态由“初始化中”变为“空闲中”时，集群创建成功。

Spark Java

程序准备

百度智能云提供的Spark样例程序的代码已上传至：https://github.com/BCEBIGDATA/bmr-sample-java，您可通过GitHub克隆代码至本地设计自己的程序，并上传到对象存储BOS（具体操作详见对象存储BOS入门指南）。

/**
 * Analyze log with Spark.
 */
public class AccessLogAnalyzer {

    private static final SimpleDateFormat logDateFormat = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z", Locale.US);
    private static final SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");

    private static String fetchDate(String gmsTime) {
        String date;
        try {
            date = simpleDateFormat.format(logDateFormat.parse(gmsTime));
        } catch (ParseException e) {
            date = null;
        }
        return date;
    }

    private static final Pattern LOGPATTERN = Pattern.compile(
            "(\\S+)\\s+-\\s+\\[(.*?)\\]\\s+\"(.*?)\"\\s+(\\d{3})\\s+(\\S+)\\s+"
            + "\"(.*?)\"\\s+\"(.*?)\"\\s+(.*?)\\s+\"(.*?)\"\\s+(\\S+)\\s+(\\S+)\\s+(\\S+)");

    private static Tuple2<String, String> extractKey(String line) {
        Matcher m = LOGPATTERN.matcher(line);
        if (m.find()) {
            String ipAddr = m.group(1);
            String date = fetchDate(m.group(2));
            return new Tuple2<>(date, ipAddr);
        }
        return new Tuple2<>(null, null);
    }

    public static void main(String[] args) {
        if (args.length != 3) {
            System.err.println("usage: spark-submit com.baidu.cloud.bmr.spark.AccessLogAnalyzer <input> <pv> <uv>");
            System.exit(1);
        }

        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("AccessLogAnalyzer");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // Parses the log to log records and caches the result.
        JavaPairRDD<String, String> distFile = sc.textFile(args[0]).mapToPair(
                new PairFunction<String, String, String>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, String> call(String s) {
                        return extractKey(s);
                    }
                });
        distFile.cache();

        // Changes the log info to (date, 1) format, and caculates the page view.
        JavaPairRDD<String, Integer> pv = distFile.mapToPair(
                new PairFunction<Tuple2<String, String>, String, Integer>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<String, String> tuple) {
                        return new Tuple2<>(tuple._1(), 1);
                    }
                }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
                        return i1 + i2;
                    }
                });
        // Coalesces to 1 partition and saves as file. Notice that this is for demo purpose only.
        pv.coalesce(1, true).saveAsTextFile(args[1]);

        // Changes the log info to (date, remoteAddr) and caculates the unique visitors.
        JavaPairRDD<String, Integer> uv = distFile.groupByKey().mapToPair(
                new PairFunction<Tuple2<String, Iterable<String>>, String, Integer>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<String, Iterable<String>> tuple) {
                        int size = new HashSet((Collection<?>) tuple._2()).size();
                        return new Tuple2<>(tuple._1(), size);
                    }
                });
        // Coalesces to 1 partition and saves as file. Notice that this is for demo purpose only.
        uv.coalesce(1, true).saveAsTextFile(args[2]);
    }
}

运行Spark作业

1. 在“产品服务>MapReduce>MapReduce-作业列表”页中，点击“创建作业”，进入创建作业页。

2. 配置Spark作业参数，具体如下：

   • 作业类型：选择“Spark作业”。
   • 作业名称：输入作业名称，长度不可超过255个字符。
   • 应用程序位置：若使用您自行编译的程序，请上传程序jar包至BOS或者您本地的HDFS中，并在此输入程序路径；您也可直接使用百度智能云提供的样例程序，路径如下： - 华北-北京区域的集群对应的样例程序路径：bos://bmr-public-bj/sample/spark-1.0-SNAPSHOT.jar。 - 华南-广州区域的集群对应的样例程序路径：bos://bmr-public-gz/sample/spark-1.0-SNAPSHOT.jar。
   • 失败后操作：继续。
   • Spark-submit：--class com.baidu.cloud.bmr.spark.AccessLogAnalyzer
   • 应用程序参数：指定输入数据的路径、结果输出的路径（可选BOS或HDFS），其中输出路径必须具有写权限且该路径不能已存在。以样例日志作为输入数据，BOS作为输出路径为例，输入如下： - 华北-北京区域的BMR集群对应的参数：bos://bmr-public-bj/data/log/accesslog-1k.log bos://{your-bucket}/output/pv bos://{your-bucket}/output/uv。 - 华南-广州区域的BMR集群对应的参数：bos://bmr-public-gz/data/log/accesslog-1k.log bos://{your-bucket}/output/pv bos://{your-bucket}/output/uv。
3. 在“集群适配”区，选择适配的集群。
4. 点击“完成”，则作业创建完成；运行中的作业状态会由“等待中”更新为“运行中”，当作业运行完毕后状态会更新为“已完成”，便可查看到查询结果了。

查看结果

请到您所选的存储系统（BOS或HDFS）中查看输出结果，以下是在BOS中查看输出结果的说明：

如果使用系统提供的输入数据和程序，可以在bos://{your-bucket}/output/pv和bos://{your-bucket}/output/uv路径下查看输出结果如下:

------PV------
20151003    139
20151005    372
20151006    114
20151004    375
------UV------
20151003    111
20151005    212
20151006    97
20151004    247

Spark Scala

程序准备

您可以直接使用样例程序。也可设计自己的程序，并在命令行下cd到程序代码的根目录下，执行mvn package生成jar文件，并上传到对象存储BOS（具体操作详见对象存储BOS入门指南）。

运行Spark作业

1. 在“产品服务>MapReduce>MapReduce-作业列表”页中，点击“创建作业”，进入创建作业页。

2. 配置Spark作业参数，具体如下：

   • 作业类型：选择“Spark作业”。
   • 作业名称：输入作业名称，长度不可超过255个字符。
   • 应用程序位置：若使用您自行编译的程序，请上传程序jar包至BOS或者您本地的HDFS中，并在此输入程序路径；您也可直接使用百度智能云提供的样例程序，仅华北-北京区域的集群可使用，路径为bos://bmr-public-data/apps/spark/bmr-spark-scala-samples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar。
   • 失败后操作：继续。
   • Spark-submit：--class com.baidubce.bmr.sample.AccessLogStatsScalaSample
   • 应用程序参数：指定输入数据的路径、结果输出的路径（可选BOS或HDFS），其中输出路径必须具有写权限且该路径不能已存在。以样例日志作为输入数据，BOS作为输出路径为例，输入如下： - 华北-北京区域的BMR集群对应的参数：bos://bmr-public-bj/data/log/accesslog-1k.log bos://{your-bucket}/output/pv bos://{your-bucket}/output/uv。 - 华南-广州区域的BMR集群对应的参数：bos://bmr-public-gz/data/log/accesslog-1k.log bos://{your-bucket}/output/pv bos://{your-bucket}/output/uv。
3. 在“集群适配”区，选择适配的集群。
4. 点击“完成”，则作业创建完成；运行中的作业状态会由“等待中”更新为“运行中”，当作业运行完毕后状态会更新为“已完成”，便可查看到查询结果了。

查看结果

请到您所选的存储系统（BOS或HDFS）中查看输出结果，以下是在BOS中查看输出结果的说明：

如果使用系统提供的输入数据和程序，可以在bos://{your-bucket}/output/pv和bos://{your-bucket}/output/uv路径下查看输出结果如下:

-----PV-----
(20151003,139)
(20151005,372)
(20151006,114)
(20151004,375)
-----UV-----
(20151003,111)
(20151005,212)
(20151006,97)
(20151004,247)

Spark SQL

配置

所有配置与[Spark Scala](#Spark Scala)一致，只需修改Spark-submit为 --class com.baidubce.bmr.sample.AccessLogStatsSQLSample

查看结果

请到您所选的存储系统（BOS或HDFS）中查看输出结果，以下是在BOS中查看输出结果的说明：

如果使用系统提供的输入数据和程序，可以在bos://{your-bucket}/output/pv和bos://{your-bucket}/output/uv路径下查看输出结果如下:

------PV------
+--------+---+
|    date| pv|
+--------+---+
|20151003|139|
|20151004|375|
|20151005|372|
|20151006|114|
+--------+---+

------UV------
+--------+---+
|    date| uv|
+--------+---+
|20151003|111|
|20151004|247|
|20151005|212|
|20151006| 97|
+--------+---+

Spark Native Engine

截止目前，Spark是一个运行在JVM上的大数据计算引擎，其计算性能依然有很大的提升空间。我们通过引入ClickHouse计算引擎实现了Spark性能的巨大提升，同时还能保证和现有Spark的兼容性。

基本原理

我们先以一段简单的聚合SQL为例，看下Spark是如何执行的

我们的SQL代码经过解析先在Driver中生成了执行计划，执行计划优化后最终转化为一个个的RDD，每个RDD和其要处理的分片信息最终会发往对应的Executor，以Task为执行单元来执行对应的计算逻辑。这里可以将一个Task当做Executor中的一个线程，这个线程里完成了主要的计算逻辑。在Task中实际执行的Scan、Filter、Agg等计算逻辑就是由对应的RDD生成的。

实际上ClickHouse中也有对应于Scan、Filter、Agg这样的计算逻辑，所以我们可以将每个Task中的实际计算逻辑交给ClickHouse来执行，凭借ClickHouse强大的计算性能实现Spark性能的提升。我们这里称使用ClickHouse加速以后的Spark引擎为SNE（Spark Native Engine）。

下面是这段SQL使用SNE执行时的执行计划以及每个Task中Java和ClickHouse的调用关系。

可以看到我们使用JNI将执行计划信息发给了ClickHouse，在整体分布式框架上，依然保持了Spark现有的架构。

使用方法

使用SNE的方法非常简单，只需要增加如下配置即可：

spark.sql.execution.clickhouse true

由于我们目前还没有支持所有Spark特性，对于不支持的情况，我们会自动回退到原生Spark来执行用户的请求。另外我们支持了如下配置可以强制使用SNE执行而不回滚

spark.sql.clickhouse.fallback false

这个配置的默认值是true，就是会自动回滚。

进展

在数据类型方面，我们目前已经支持了常见的基础类型：BooleanType, ByteType, IntegerType, LongType, FloatType, DoubleType, DecimalType, TimestampType, DateType, StringType。

在算子级别的覆盖度见下表：

这里我们虽然只支持了一半多一点的算子，但是在SQL场景，基本上都已经都能覆盖到了。在SQL场景，还有两类SQL需要特别说明一下：

• 我们虽然不支持DataWritingCommandExec算子，但是对于包括了该算子的SQL，比如insert into table_x select ...，我们会将除了DataWritingCommandExec以外的算子全部执行在ClickHouse上，最后调用原生Spark的DataWritingCommandExec来完成计算。所以除了DataWritingCommandExec以外的查询算子依然可以享受到ClickHouse的性能提速。
• 还有Scan相关的算子，比如BatchScanExec、InMemoryTableScanExec，如果SQL用到了这些算子，目前会将整个SQL回退到原生Spark执行。这些算子我们接下来会尽快支持。

相对于原生Spark的内建函数，我们目前先支持了其中较常用的部分，剩余函数会逐步支持。目前支持的函数如下：

在性能方面，在5T规模的TPC-DS数据集下，相对于社区版Spark的性能对比见下图

其中原生Spark总的执行时间是15257秒，SNE总的执行时间为7779秒。