通过添加新代码的方式来对Spark进行增强的示例分析
通过添加新代码的方式来对Spark进行增强的示例分析，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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前言
这两年做 streamingpro 时，不可避免的需要对Spark做大量的增强。就如同我之前吐槽的，Spark大量使用了new进行对象的创建，导致里面的实现基本没有办法进行替换。
比如SparkEnv里有个属性叫closureSerializer，是专门做任务的序列化反序列化的，当然也负责对函数闭包的序列化反序列化。我们看看内部是怎么实现的：
val serializer = instantiateClassFromConf[Serializer]( "spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.JavaSerializer") logDebug(s"Using serializer: ${serializer.getClass}") val serializerManager = new SerializerManager(serializer, conf, ioEncryptionKey) val closureSerializer = new JavaSerializer(conf) val envInstance = new SparkEnv( ..... closureSerializer, ....这里直接new了一个JavaSerializer,并不能做配置。如果不改源码，你没有任何办法可以替换掉掉这个实现。同理，如果我想替换掉Executor的实现，基本也是不可能的。
今年有两个大地方涉及到了对Spark的【魔改】，也就是不通过改源码，使用原有发型包，通过添加新代码的方式来对Spark进行增强。
二层RPC的支持
我们知道，在Spark里，我们只能通过Task才能touch到Executor。现有的API你是没办法直接操作到所有或者指定部分的Executor。比如，我希望所有Executor都加载一个资源文件，现在是没办法做到的。为了能够对Executor进行直接的操作，那就需要建立一个新的通讯层。那具体怎么做呢?
首先，在Driver端建立一个Backend,这个比较简单，
class PSDriverBackend(sc: SparkContext) extends Logging { val conf = sc.conf var psDriverRpcEndpointRef: RpcEndpointRef = null def createRpcEnv = { val isDriver = sc.env.executorId == SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER val bindAddress = sc.conf.get(DRIVER_BIND_ADDRESS) val advertiseAddress = sc.conf.get(DRIVER_HOST_ADDRESS) var port = sc.conf.getOption("spark.ps.driver.port").getOrElse("7777").toInt val ioEncryptionKey = if (sc.conf.get(IO_ENCRYPTION_ENABLED)) { Some(CryptoStreamUtils.createKey(sc.conf)) } else { None } logInfo(s"setup ps driver rpc env: ${bindAddress}:${port} clientMode=${!isDriver}") var createSucess = false var count = 0 val env = new AtomicReference[RpcEnv]() while (!createSucess && count < 10) { try { env.set(RpcEnv.create("PSDriverEndpoint", bindAddress, port, sc.conf, sc.env.securityManager, clientMode = !isDriver)) createSucess = true } catch { case e: Exception => logInfo("fail to create rpcenv", e) count += 1 port += 1 } } if (env.get() == null) { logError(s"fail to create rpcenv finally with attemp ${count} ") } env.get() } def start() = { val env = createRpcEnv val pSDriverBackend = new PSDriverEndpoint(sc, env) psDriverRpcEndpointRef = env.setupEndpoint("ps-driver-endpoint", pSDriverBackend) } }这样，你可以理解为在Driver端启动了一个PRC Server。要运行这段代码也非常简单，直接在主程序里运行即可：
// parameter server should be enabled by default if (!params.containsKey("streaming.ps.enable") || params.get("streaming.ps.enable").toString.toBoolean) { logger.info("ps enabled...") if (ss.sparkContext.isLocal) { localSchedulerBackend = new LocalPSSchedulerBackend(ss.sparkContext) localSchedulerBackend.start() } else { logger.info("start PSDriverBackend") psDriverBackend = new PSDriverBackend(ss.sparkContext) psDriverBackend.start() } }这里我们需要实现local模式和cluster模式两种。
Driver启动了一个PRC Server，那么Executor端如何启动呢?Executor端似乎没有任何一个地方可以让我启动一个PRC Server? 其实有的，只是非常trick,我们知道Spark是允许自定义Metrics的，并且会调用用户实现的metric特定的方法，我们只要开发一个metric Sink,在里面启动RPC Server，骗过Spark即可。具体时下如下：
class PSServiceSink(val property: Properties, val registry: MetricRegistry, securityMgr: SecurityManager) extends Sink with Logging { def env = SparkEnv.get var psDriverUrl: String = null var psExecutorId: String = null var hostname: String = null var cores: Int = 0 var appId: String = null val psDriverPort = 7777 var psDriverHost: String = null var workerUrl: Option[String] = None val userClassPath = new mutable.ListBuffer[URL]() def parseArgs = { //val runtimeMxBean = ManagementFactory.getRuntimeMXBean(); //var argv = runtimeMxBean.getInputArguments.toList var argv = System.getProperty("sun.java.command").split("\\s+").toList ..... psDriverHost = host psDriverUrl = "spark://ps-driver-endpoint@" + psDriverHost + ":" + psDriverPort } parseArgs def createRpcEnv = { val isDriver = env.executorId == SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER val bindAddress = hostname val advertiseAddress = "" val port = env.conf.getOption("spark.ps.executor.port").getOrElse("0").toInt val ioEncryptionKey = if (env.conf.get(IO_ENCRYPTION_ENABLED)) { Some(CryptoStreamUtils.createKey(env.conf)) } else { None } //logInfo(s"setup ps driver rpc env: ${bindAddress}:${port} clientMode=${!isDriver}") RpcEnv.create("PSExecutorBackend", bindAddress, port, env.conf, env.securityManager, clientMode = !isDriver) } override def start(): Unit = { new Thread(new Runnable { override def run(): Unit = { logInfo(s"delay PSExecutorBackend 3s") Thread.sleep(3000) logInfo(s"start PSExecutor;env:${env}") if (env.executorId != SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER) { val rpcEnv = createRpcEnv val pSExecutorBackend = new PSExecutorBackend(env, rpcEnv, psDriverUrl, psExecutorId, hostname, cores) PSExecutorBackend.executorBackend = Some(pSExecutorBackend) rpcEnv.setupEndpoint("ps-executor-endpoint", pSExecutorBackend) } } }).start() } ... }到这里，我们就能成功启动RPC Server，并且连接上Driver中的PRC Server。现在，你就可以在不修改Spark 源码的情况下，尽情的写通讯相关的代码了，让你可以更好的控制Executor。
比如在PSExecutorBackend 实现如下代码：
override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = { case Message.TensorFlowModelClean(modelPath) => { logInfo("clean tensorflow model") TFModelLoader.close(modelPath) context.reply(true) } case Message.CopyModelToLocal(modelPath, destPath) => { logInfo(s"copying model: ${modelPath} -> ${destPath}") HDFSOperator.copyToLocalFile(destPath, modelPath, true) context.reply(true) } }接着你就可以在Spark里写如下的代码调用了：
val psDriverBackend = runtime.asInstanceOf[SparkRuntime].psDriverBackend psDriverBackend.psDriverRpcEndpointRef.send(Message.TensorFlowModelClean("/tmp/ok"))是不是很酷。
修改闭包的序列化方式
Spark的任务调度开销非常大。对于一个复杂的任务，业务逻辑代码执行时间大约是3-7ms,但是整个spark运行的开销大概是1.3s左右。
经过详细dig发现，sparkContext里RDD转化时，会对函数进行clean操作，clean操作的过程中，默认会检查是不是能序列化(就是序列化一遍，没抛出异常就算可以序列化)。而序列化成本相当高(默认使用的JavaSerializer并且对于函数和任务序列化，是不可更改的)，单次序列化耗时就达到200ms左右，在local模式下对其进行优化，可以减少600ms左右的请求时间。
当然，需要申明的是，这个是针对local模式进行修改的。那具体怎么做的呢?
我们先看看Spark是怎么调用序列化函数的，首先在SparkContext里，clean函数是这样的：
private[spark] def clean[F <: AnyRef](f: F, checkSerializable: Boolean = true): F = { ClosureCleaner.clean(f, checkSerializable) f }调用的是ClosureCleaner.clean方法，该方法里是这么调用学序列化的：
try { if (SparkEnv.get != null) { SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance().serialize(func) } } catch { case ex: Exception => throw new SparkException("Task not serializable", ex) }SparkEnv是在SparkContext初始化的时候创建的，该对象里面包含了closureSerializer，该对象通过new JavaSerializer创建。既然序列化太慢，又因为我们其实是在Local模式下，本身是可以不需要序列化的，所以我们这里想办法把closureSerializer的实现替换掉。正如我们前面吐槽，因为在Spark代码里写死了，没有暴露任何自定义的可能性，所以我们又要魔改一下了。
首先，我们新建一个SparkEnv的子类：
class WowSparkEnv( ....) extends SparkEnv(
接着实现一个自定义的Serializer：
class LocalNonOpSerializerInstance(javaD: SerializerInstance) extends SerializerInstance { private def isClosure(cls: Class[_]): Boolean = { cls.getName.contains("$anonfun$") } override def serialize[T: ClassTag](t: T): ByteBuffer = { if (isClosure(t.getClass)) { val uuid = UUID.randomUUID().toString LocalNonOpSerializerInstance.maps.put(uuid, t.asInstanceOf[AnyRef]) ByteBuffer.wrap(uuid.getBytes()) } else { javaD.serialize(t) } } override def deserialize[T: ClassTag](bytes: ByteBuffer): T = { val s = StandardCharsets.UTF_8.decode(bytes).toString() if (LocalNonOpSerializerInstance.maps.containsKey(s)) { LocalNonOpSerializerInstance.maps.remove(s).asInstanceOf[T] } else { bytes.flip() javaD.deserialize(bytes) } } override def deserialize[T: ClassTag](bytes: ByteBuffer, loader: ClassLoader): T = { val s = StandardCharsets.UTF_8.decode(bytes).toString() if (LocalNonOpSerializerInstance.maps.containsKey(s)) { LocalNonOpSerializerInstance.maps.remove(s).asInstanceOf[T] } else { bytes.flip() javaD.deserialize(bytes, loader) } } override def serializeStream(s: OutputStream): SerializationStream = { javaD.serializeStream(s) } override def deserializeStream(s: InputStream): DeserializationStream = { javaD.deserializeStream(s) }接着我们需要再封装一个LocalNonOpSerializer，
class LocalNonOpSerializer(conf: SparkConf) extends Serializer with Externalizable { val javaS = new JavaSerializer(conf) override def newInstance(): SerializerInstance = { new LocalNonOpSerializerInstance(javaS.newInstance()) } override def writeExternal(out: ObjectOutput): Unit = Utils.tryOrIOException { javaS.writeExternal(out) } override def readExternal(in: ObjectInput): Unit = Utils.tryOrIOException { javaS.readExternal(in) } }现在，万事俱备，只欠东风了，我们怎么才能把这些代码让Spark运行起来。具体做法非常魔幻，实现一个enhance类：
def enhanceSparkEnvForAPIService(session: SparkSession) = { val env = SparkEnv.get //创建一个新的WowSparkEnv对象，然后将里面的Serializer替换成我们自己的LocalNonOpSerializer val wowEnv = new WowSparkEnv( ..... new LocalNonOpSerializer(env.conf): Serializer, ....) // 将SparkEnv object里的实例替换成我们的 //WowSparkEnv SparkEnv.set(wowEnv) //但是很多地方在SparkContext启动后都已经在使用之前就已经生成的SparkEnv,我们需要做些调整 //我们先把之前已经启动的LocalSchedulerBackend里的scheduer停掉 val localScheduler = session.sparkContext.schedulerBackend.asInstanceOf[LocalSchedulerBackend] val scheduler = ReflectHelper.field(localScheduler, "scheduler") val totalCores = localScheduler.totalCores localScheduler.stop() //创建一个新的LocalSchedulerBackend val wowLocalSchedulerBackend = new WowLocalSchedulerBackend(session.sparkContext.getConf, scheduler.asInstanceOf[TaskSchedulerImpl], totalCores) wowLocalSchedulerBackend.start() //把SparkContext里的_schedulerBackend替换成我们的实现 ReflectHelper.field(session.sparkContext, "_schedulerBackend", wowLocalSchedulerBackend) }看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。
新闻名称：通过添加新代码的方式来对Spark进行增强的示例分析
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