Dpark源码剖析一（概述）

Dpark/Spark中最重要的核心就是RDD（弹性分布式数据集，Resilient Distributed Datasets），为了给今后的分析打下基础，这篇文章首先会解释RDD相关的重要概念。接着会简单介绍dpark中的另外两个重要核心Accumulator（累加器）和Broadcast（广播变量），关于这两者这里只做简单介绍，我们后面会对分别单独对源码做分析。

Spark不光是用函数式语言scala写的，它也到处体现着函数式语言的特性。Dpark当然也继承了这些特性，这个我们接下来会逐一分析。类似于spark，dpark也是master-slave架构的，但不同于spark，dpark中仅提供了三种运行方式：本地模式（local，单进程）、多进程模式（实际上也是单机）以及mesos模式（使用mesos来调度达到分布式计算的目的）。

RDD

首先需要说明的是弹性分布式数据集（RDD），dpark和最新的spark这部分已经有所不同，主要体现在对内存和磁盘抽象上，下面包括以后的文章都会以dpark为准。

RDD听起来很玄乎，其实很简单。它是一个抽象，本质上表示大量的可迭代数据，这些数据可以直接存在于内存中，也可以延迟读取。但是数据量太大，怎么办？尝试把数据分成各个分片（split），每个分片对应着一部分数据，这样可以将一个RDD分开来存取和执行运算。RDD是 不可变的 ，这符合函数式编程中的不可变数据的特性，不要小看这个特性，它其实在分布式计算的环境中非常重要，能简化分布式环境下的计算。

在dpark中，一个RDD中的元素通常来说有两种：一种是单一的值，还有一种是key和value组成的对（元组表达，(key, value)）。如上图所示，RDD的数据来源也通常有两种：一种是Python数据集合（如list等），也可以是分布式文件系统（本地文件系统亦可，这种情况可以用在本地模式和多进程模式）。

我们来看看 RDD 的初始化以及重要的函数。

class Split(object):      def __init__(self, idx):          self.index = idx    class RDD(object):      def __init__(self, ctx):          self.ctx = ctx          self.id = RDD.newId()          self._splits = []          self.dependencies = []          self.aggregator = None          self._partitioner = None          self.shouldCache = False          self.snapshot_path = None          ctx.init()          self.err = ctx.options.err          self.mem = ctx.options.mem        @cached      def __getstate__(self):          d = dict(self.__dict__)          d.pop('dependencies', None)          d.pop('_splits', None)          d.pop('ctx', None)          return d        def _preferredLocations(self, split):          return []        def preferredLocations(self, split):          if self.shouldCache:              locs = env.cacheTracker.getCachedLocs(self.id, split.index)              if locs:                  return locs          return self._preferredLocations(split)        def cache(self):          self.shouldCache = True          self._pickle_cache = None # clear pickle cache          return self        def snapshot(self, path=None):          if path is None:              path = self.ctx.options.snapshot_dir          if path:              ident = '%d_%x' % (self.id, hash(str(self)))              path = os.path.join(path, ident)              if not os.path.exists(path):                  try: os.makedirs(path)                  except OSError: pass              self.snapshot_path = path          return self        def compute(self, split):          raise NotImplementedError        def iterator(self, split):          if self.snapshot_path:              p = os.path.join(self.snapshot_path, str(split.index))              if os.path.exists(p):                  v = cPickle.loads(open(p).read())              else:                  v = list(self.compute(split))                  with open(p, 'w') as f:                      f.write(cPickle.dumps(v))              return v            if self.shouldCache:              return env.cacheTracker.getOrCompute(self, split)          else:              return self.compute(split)

这里Split类非常简单，只有个索引号index，表示是第几个分片。RDD的属性中的_splits指的是该RDD的所有分片。Split及其子类的作用是，告诉RDD该分片该如何计算，是读取分布式文件系统中的数据呢，还是读取内存中的列表的某一部分？Split中可以存放数据，也可以只提供读取数据需要的参数。

函数式编程中函数是一等公民，RDD也拥有大量的函数来进行计算。这些计算可以分为两类： 变换（Transformations） 和 操作（Actions） 。 变换 比如说map函数，它的参数是一个函数func，我们对于RDD中的每个元素，调用func函数将其变为另一个元素，这样就组成了新的RDD。类似的这种计算过程不是立即执行的，可能经历过多个变换后，等到需要将结果返回主程序时才执行，这个时候，从一个RDD到另一个RDD就是一个变换的过程。对于 操作 来说，执行的时候，相关的计算会立刻执行，并将结果返回（比如说reduce、collect等等）。计算的结果可以直接写入存储（比如调用saveAsTextFile），可以转化为Python集合数据（比如collect方法，返回包含全部数据的列表），也可以返回标量的结果（比如count方法，返回所有元素的个数）。

恰好是由于RDD的不可变性，在变换的过程中，我们只需记录下足够的信息，这时就可以在真正需要数据时执行计算。这种惰性计算的特点使得dpark/spark的计算相当高效。

那么这些信息包括什么呢？RDD的dependencies就是之一，它记录下了当前的RDD是从哪个或者哪些RDD得到的，这些依赖是 Dependency类 或者子类的实例，这在dpark中被称为血统（lineage），听起来很高大上吧？通过这些依赖，你就能得到一个RDD的父母或者祖先有哪些。关于具体的依赖关系，我们会在接下来文章中结合RDD的各种变换来详细说明。

这里需要先提下依赖的大致分类。dpark中，dependency可以分为两大类，窄依赖和宽依赖。什么叫窄依赖？非宽依赖是也，你会说，这不废话么？那就让我们先看看什么叫宽依赖。对于当前的RDD的一个分片，它的数据可能来自依赖RDD的任意分片，这就叫宽依赖。比如说对于存放键值对的依赖RDD，我们执行groupByKey操作，也就是把key相同的值都聚合起来，这时候，key可能存在于依赖RDD的任意分片，这就叫宽依赖。因此，窄依赖就显而易见了，对于当前RDD的一个分片，它只可能源自于依赖RDD的有限个分片，这就是窄依赖，比如说map操作，当前RDD的某分片中的每个元素就是由依赖RDD的对应的分片数据算来的。之所以这里先提下宽依赖和窄依赖，对后面的理解大有裨益。

RDD类中包含了一个compute接口，它的参数是一个分片。对于不同的RDD的子类，这个方法提供了给定分片的数据的生成方法。但是在这个接口外还包装了一个iterator方法，这才是内部运算时真正调用的方法，为什么呢？这里涉及到了snapshot和cache。下面逐一说明。

首先是snapshot。RDD中通过snapshot方法，将参数snapshot_path设置为创建的路径。而在iterator调用时，会根据snapshot_path是否为空来判断是否做snapshot。snapshot时，需要提供所有运算机器能够访问的共享的文件路径（包括分布式文件系统），这样，在iterator时首先判断是否需要做snapshot，如果要则判断对应的数据文件是否在，如果不在，则先创建，再将compute计算后的结果序列化后直接写入文件；如果存在，则直接读出并反序列化。

cache和snapshot的区别在于，cache是写入内存（在本地模式下）；或者本地文件系统（其他模式），并让master记录下在那个机器做的cache以及路径（这么说不准确，但是可以这么理解）。这样就不需要一个共享的文件路径，同样在iterator调用的时候可以先从cache中读出（这里可能涉及到远程读取，因为写入的地方可能不在本地）。这里的过程会复杂得多，我们会在以后专门讲解，同学们只要留下印象即可。

另外一对重要的方法是_preferredLocations和preferredLocations（就一个下划线的区别），它们都表示该RDD的某个分片计算时期望执行的地址（在哪个机器上执行）。首先我们说说公有方法preferredLocations，首先如果一个RDD的分片做过cache，那么当然希望在有缓存的机器上执行，否则就返回私有方法_preferredLocations的结果。对于这个私有方法来说，具体的RDD子类会覆盖这个方法。比如说，一个RDD从分布式文件系统读取数据，我们知道，分布式文件中的文件以块的形式放在不同的机器上，那么我们当然希望这个RDD期望运行的地址是在读取块所在的机器上，这样能减少网络的开销；又比如，有着某个RDD的某个分片依赖于另一个RDD的一个分片，前者更倾向于在后者机器上执行计算，否则还需要进行一次拷贝操作。

值得一提的是RDD类的__getstate__方法，这个方法告诉序列化模块应该要序列化哪些属性。ctx表示表示程序运行入口 的 上下文 ，序列化不需要ok。但是为什么不序列化依赖和分片呢？这个留到后面解答。

Accumulator和Broadcast（共享变量）

除了RDD，dpark还提供了两种集群各机器间可以共享的变量。一个是累加器（Accumulator），一种在运行时只可以进行累加操作的变量；还有一个是广播变量（Broadcast），它用来将一个通常是较大的变量发布到所有的计算节点，这样避免了序列化和反序列化的开销。这里一笔带过，以后详述。