Spark中的多任务处理
Spark的一个非常常见的用例是并行运行许多作业。 构建作业DAG后，Spark将这些任务分配到多个Executor上并行处理。
但这并不能帮助我们在同一个Spark应用程序中同时运行两个完全独立的作业，例如同时从多个数据源读取数据并将它们写到对应的存储，或同时处理多个文件等。
每个spark应用程序都需要一个SparkSession(Context)来配置和执行操作。 SparkSession对象是线程安全的，可以根据需要传递给你的Spark应用程序。
一个顺序作业的例子
假设我们有一个spark 2.x应用程序，负责将几个数据写入到HDFS中。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object FancyApp {
def appMain(args: Array[String]) = {
// configure spark
val spark = SparkSession
.builder
.appName("parjobs")
.getOrCreate()
val df = spark.sparkContext.parallelize(1 to 100).toDF
doFancyDistinct(df, "hdfs:///dis.parquet")
doFancySum(df, "hdfs:///sum.parquet")
}
def doFancyDistinct(df: DataFrame, outPath: String) = df.distinct.write.parquet(outPath)
def doFancySum(df: DataFrame, outPath: String) = df.agg(sum("value")).write.parquet(outPath)
}
这个程序看起来没有什么问题，Spark将按顺序执行两个动作。但这两个动作是独立， 我们可以同时执行它们。
一个有缺陷的并发作业的例子
如果你快速的在网上搜索一下 “scala异步编程”，你就会被引到Scala Future这个解决方案中。
例如以下为一个并行处理RDD的例子：
import scala.concurrent._
import ExecutionContext.Implicits.global
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
}
val n: Int = 2
val files: Array[String] = ['/tmp/test1.csv','/tmp/test2.csv']
val rdds = files.map(f => pipeline(f, n))
def pipelineToFuture(df: org.apache.spark.sql.DataFrame) = Future {
df.rdd.foreach(_ => ()) // Force computation
df
}
val result = Future.sequence(
rdds.map(rdd => pipelineToFuture(rdd)).toList
)
我们只要根据搜索到的文档中提供的例子修改一下，就会得到以下类似内容：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.concurrent._
import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
object FancyApp {
def appMain(args: Array[String]) = {
// configure spark
val spark = SparkSession
.builder
.appName("parjobs")
.getOrCreate()
val df = spark.sparkContext.parallelize(1 to 100).toDF
val taskA = doFancyDistinct(df, "hdfs:///dis.parquet")
val taskB = doFancySum(df, "hdfs:///sum.parquet")
// Now wait for the tasks to finish before exiting the app
Await.result(Future.sequence(Seq(taskA,taskB)), Duration(1, MINUTES))
}
def doFancyDistinct(df: DataFrame, outPath: String) = Future { df.distinct.write.parquet(outPath) }
def doFancySum(df: DataFrame, outPath: String) = Future { df.agg(sum("value")).write.parquet(outPath) }
}
ExecutionContext是用于==管理并行操作的Context==。 实际的线程模型可以由开发者明确提供，也可以使用全局默认值(这是一个 ForkJoinPool )，就像我们在上面的代码中使用的一样：
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
使用Global execution context 的问题在于它并不知道我们是在群集上启动Spark作业。 默认情况下，Global execution context 提供==与运行代码的系统中的处理器相同数量的线程==。 在我们的Spark应用程序中，它将与Driver上的处理器相同数量的线程。
一个优化过的并发作业的例子
我们需要控制我们的线程策略，更一般化地编写我们的程序，以便可以在不同的线程模型中重用它们。
例如以下是我们从重写的函数，它将允许我们精确控制execution context 来管理调用函数时提供的线程数。 例子中添加的隐式参数将允许调用的代码指定运行函数时使用哪个ExecutionContext。
def doFancyDistinct(df: DataFrame, outPath: String)(implicit xc: ExecutionContext) = Future {
df.distinct.write.parquet(outPath)
}
现在让我们提出一个比默认的Global execution context更好的策略。我们希望能够指定我们想要的并行度。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import import java.util.concurrent.Executors
import scala.concurrent._
import scala.concurrent.duration._
object FancyApp {
def appMain(args: Array[String]) = {
// configure spark
val spark = SparkSession
.builder
.appName("parjobs")
.getOrCreate()
// Set number of threads via a configuration property
val pool = Executors.newFixedThreadPool(5)
// create the implicit ExecutionContext based on our thread pool
implicit val xc = ExecutionContext.fromExecutorService(pool)
val df = spark.sparkContext.parallelize(1 to 100).toDF
val taskA = doFancyDistinct(df, "hdfs:///dis.parquet")
val taskB = doFancySum(df, "hdfs:///sum.parquet")
// Now wait for the tasks to finish before exiting the app
Await.result(Future.sequence(Seq(taskA,taskB)), Duration(1, MINUTES))
}
def doFancyDistinct(df: DataFrame, outPath: String)(implicit xc: ExecutionContext) = Future {
df.distinct.write.parquet(outPath)
}
def doFancySum(df: DataFrame, outPath: String)(implicit xc: ExecutionContext) = Future {
df.agg(sum("value")).write.parquet(outPath)
}
}
在这个例子中，我们定义了Execution context变量xc，含有五个线程。
参考资料
Spark Parallel Job Execution
How to run concurrent jobs(actions) in Apache Spark using single spark context
Processing multiple files as independent RDD's in parallel
