spark—算子详解

一.什么称为算子？

算子：Operator（操作）

主要原因是详解RDD的方法和scala集合对象的方法不一样，scala集合对象的详解方法都是在同一个节点的内存中完成的；而RDD的方法可以将计算逻辑发送到Executor端（分布式节点）执行的。所以为了区分scala集合的详解方法和RDD的方法，所以才把RDD的详解方法叫做算子

RDD方法外部的操作都是在Driver端执行的，而方法的详解内部的逻辑代码是在Executor端执行的

分区内的数据都是有序的

p88

案例说明

package com.bigdata.SparkCore.wdimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}/** * @author wangbo * @version 1.0 */object test1 {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")    val sc = new SparkContext(sparkConf)    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2)    val user = new User()    rdd.foreach(      num =>{         println(user.age + num)      }    )    sc.stop()  }  class User {     val age : Int = 30  }}

上面代码会报错主要错误为：Caused by: java.io.NotSerializableException: com.bigdata.SparkCore.wd.test1$User，就是详解User这个类没有序列化

为什么会提示没有序列化这个错误？

首先foreach这个算子内部进行了user.age + num操作，而RDD方法的详解内部逻辑代码是在Executor端执行的，val user = new User()这段代码是详解在RDD方法的外部，是详解在Driver端执行的。所以Executor端没有User这个对象，详解这需要到Driver端去拉去，详解拉去的详解过程中需要进行网络传输，而网络传输是详解不能进行对象的传输，只能进行asccii码的详解传输，所以User这个类需要序列化操作

下面是详解图解：
在这里插入图片描述
正确代码：

package com.bigdata.SparkCore.wdimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}/** * @author wangbo * @version 1.0 */object test1 {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")    val sc = new SparkContext(sparkConf)    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2)    //Driver端执行    val user = new User()    rdd.foreach(      num =>{         //Executor端执行        println(user.age + num)      }    )    sc.stop()  }  class User extends Serializable {     val age : Int = 30  }}

或者把User类变成一个样例类

case class User() {     val age : Int = 30}

样例类会自动生成很多的方法，其中也会自动实现可序列化的接口
比如会自动生成：apply方法、toString方法、equals方法、hashCode方法、copy方法等

二.引入闭包

1.判断是否存在闭包
2.如果是闭包操作，那么会对数据进行序列化检查

（1）首先什么是闭包？

只要是函数式编程都会有闭包操作

首先闭包是有一个生命周期的概念，一个函数使用了外部的变量，改变这个变量的生命周期，将变量包含到函数的内部，形成闭合的环境，这个环境称之为闭包环境，简称闭包

（2）案例引入

package com.bigdata.SparkCore.wd/** * @author wangbo * @version 1.0 */object test2 {   def main(args: Array[String]): Unit = {     def outer() ={       val a = 100      def inner(): Unit ={         val b = 200        println(a + b)      }      inner _    }    //Scala的函数本质是Java中的方法    val funObj = outer()    funObj()  }}

输出为：300

代码解析：

①当代码val funObj = outer()执行完的时候，上面的函数outer()已经执行完结束了，为什么说执行完了，如果没执行完，就不会返回一个结果给funObj

②而Scala的函数本质是Java中的方法，而Java中方法结束后那么方法中的局部变量就会弹栈

③所以上面outer()函数结束后局部变量a 就会弹栈，而outer()返回结果是一个函数对象inner，下面就执行了funObj()相当于执行该函数（加了个括号相当于函数调用）

④在val funObj = outer()执行完以后 funObj()刚执行，而inner()函数里用到了 outer()函数中的局部变量a，但是局部变量a 在outer()函数结束后就已经弹栈不存在了，最后运行的时候并没有报错，可以输出300，那这到底是为什么？

原因：

因为这里就涉及到了函数闭包，当一个函数使用了外部的变量，改变这个变量的生命周期，将变量包含到函数的内部，形成闭合的环境，这个环境称之为闭包环境，简称闭包

三.引入闭包检测

案例深入：根据第一个案例进行小小改动

package com.bigdata.SparkCore.wdimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}/** * @author wangbo * @version 1.0 */object test1 {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")    val sc = new SparkContext(sparkConf)    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List[int]())    val user = new User()    rdd.foreach(      num =>{         println(user.age + num)      }    )    sc.stop()  }  class User {     val age : Int = 30  }}

代码依然报错主要错误为：Caused by: java.io.NotSerializableException: com.bigdata.SparkCore.wd.test1$User，还是User这个类没有序列化，但是我RDD列表里没数据，那么它就不会执行foreach中的代码，没有执行那怎么会报没有序列化呢？它是怎么检测出来的？

代码解析：

因为RDD算子里面传递的函数为匿名函数，RDD算子在引入了外部的变量时，外部的变量user（Driver端）就会传入到foreach算子内部（Executor端），那么就会改变user的生命周期，形成闭包。所以说匿名函数就会用到闭包操作，那么就会有闭包检测功能。从而发现user没有序列化，所以说根本不需要执行foreach中的代码，就会检测出错误，而这个功能称为闭包检测功能

注意：所有的匿名函数都有闭包

从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor
端执行。那么在 scala 的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就
形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给 Executor
端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列
化，这个操作我们称之为闭包检测。