#转#Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

Spark中一个非常难以理解的概念,就是在集群中分布式并行运行时操作的算子外部的变量的生命周期

通常来说,这个问题跟在RDD的算子中操作作用域外部的变量有关
所谓RDD算子中,操作作用域外部的变量,指的是,类似下面的语句: val a = 0; rdd.foreach(i -> a += i)
此时,对rdd执行的foreach算子的作用域,其实仅仅是它的内部代码,但是这里却操作了作用域外部的a变量
根据不同的编程语言的语法,这种功能是可以做到的,而这种现象就叫做闭包

闭包简单来说,就是操作的不属于一个作用域范围的变量

如果使用local模式运行spark作业,那么实际只有一个jvm进程在执行这个作业
此时,你所有的RDD算子的代码执行以及它们操作的外部变量,都是在一个进程的内存中,这个进程就是driver进程
此时是没有任何问题的

但是在作业提交到集群执行的模式下(无论是client或cluster模式,作业都是在集群中运行的)
为了分布式并行执行你的作业,spark会将你的RDD算子操作,分散成多个task,放到集群中的多个节点上的executor进程中去执行
每个task执行的是相同的代码,但是却是处理不同的数据

在提交作业的task到集群去执行之前,spark会先在driver端处理闭包
spark中的闭包,特指那些,不在算子的作用域内部,但是在作用域外部却被算子处理和操作了的变量
而算子代码的执行也需要这些变量才能顺利执行
此时,这些闭包变量会被序列化成多个副本,然后每个副本都发送到各个executor进程中,供那个executor进程运行的task执行代码时使用

对于上面说的闭包变量处理机制
对于local模式,没有任何特别的影响,毕竟都在一个jvm进程中,变量发送到executor,也不过就是进程中的一个线程而已
但是对于集群运行模式来说,每个executor进程,都会得到一个闭包变量的副本,这个时候,就会出问题

因此闭包变量发送到executor进程中之后,就变成了一个一个独立的变量副本了,这就是最关键的一点
此时在executor进程中,执行task和算子代码时,访问的闭包变量,也仅仅只是当前executor进程中的一个变量副本而已了
此时虽然在driver进程中,也有一个变量副本,但是却完全跟各个executor进程中的变量副本不是一个东西
此时,各个executor进程对于自己内存中的变量副本进行操作,即使改变了变量副本的值,但是对于driver端的程序,是完全感知不到的
driver端的变量没有被进行任何操作

因此综上所述,在你使用集群模式运行作业的时候,切忌不要在算子内部,对作用域外面的闭包变量进行改变其值的操作
因为那没有任何意义,算子仅仅会在executor进程中,改变变量副本的值
对于driver端的变量没有任何影响,我们也获取不到executor端的变量副本的值


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如果希望在集群模式下,对某个driver端的变量,进行分布式并行地全局性的修改
可以使用Spark提供的Accumulator,全局累加器
后面我们会讲解一个Accumulator的高级用法,自定义Accumulator,实现任意机制和算法的全局计算器

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