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生产常用Spark累加器剖析之二

Driver端

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  1. Driver端初始化构建Accumulator并初始化，同时完成了Accumulator注册，Accumulators.register(this)时Accumulator会在序列化后发送到Executor端
  2. Driver接收到ResultTask完成的状态更新后，会去更新Value的值 然后在Action操作执行后就可以获取到Accumulator的值了

Executor端

  1. Executor端接收到Task之后会进行反序列化操作，反序列化得到RDD和function。同时在反序列化的同时也去反序列化Accumulator(在readObject方法中完成)，同时也会向TaskContext完成注册
  2. 完成任务计算之后，随着Task结果一起返回给Driver

结合源码分析

Driver端初始化

  Driver端主要经过以下步骤，完成初始化操作：

val accum = sparkContext.accumulator(0, “AccumulatorTest”)
val acc = new Accumulator(initialValue, param, Some(name))
Accumulators.register(this)

Executor端反序列化得到Accumulator

  反序列化是在调用ResultTask的runTask方式时候做的操作：

// 会反序列化出来RDD和自己定义的function
val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](
   ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)

  在反序列化的过程中，会调用Accumulable中的readObject方法：

private def readObject(in: ObjectInputStream): Unit = Utils.tryOrIOException {
    in.defaultReadObject()
    // value的初始值为zero；该值是会被序列化的
    value_ = zero
    deserialized = true
    // Automatically register the accumulator when it is deserialized with the task closure.
    //
    // Note internal accumulators sent with task are deserialized before the TaskContext is created
    // and are registered in the TaskContext constructor. Other internal accumulators, such SQL
    // metrics, still need to register here.
    val taskContext = TaskContext.get()
    if (taskContext != null) {
      // 当前反序列化所得到的对象会被注册到TaskContext中
      // 这样TaskContext就可以获取到累加器
      // 任务运行结束之后，就可以通过context.collectAccumulators()返回给executor
      taskContext.registerAccumulator(this)
    }
  }

注意

Accumulable.scala中的value_，是不会被序列化的，@transient关键词修饰了

@volatile @transient private var value_ : R = initialValue // Current value on master

累加器在各个节点的累加操作

针对传入function中不同的操作，对应有不同的调用方法，以下列举几种（在Accumulator.scala中）：

def += (term: T) { value_ = param.addAccumulator(value_, term) }
def add(term: T) { value_ = param.addAccumulator(value_, term) }
def ++= (term: R) { value_ = param.addInPlace(value_, term)}

根据不同的累加器参数，有不同实现的AccumulableParam（在Accumulator.scala中）：

trait AccumulableParam[R, T] extends Serializable {
  /**
  def addAccumulator(r: R, t: T): R
  def addInPlace(r1: R, r2: R): R
  def zero(initialValue: R): R
}

不同的实现如下图所示：
生产常用Spark累加器剖析之二
以IntAccumulatorParam为例：

implicit object IntAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Int] {
  def addInPlace(t1: Int, t2: Int): Int = t1 + t2
  def zero(initialValue: Int): Int = 0
}

我们发现IntAccumulatorParam实现的是trait AccumulatorParam[T]：

trait AccumulatorParam[T] extends AccumulableParam[T, T] {
  def addAccumulator(t1: T, t2: T): T = {
    addInPlace(t1, t2)
  }
}

在各个节点上的累加操作完成之后，就会紧跟着返回更新之后的Accumulators的value_值

聚合操作

在Task.scala中的run方法，会执行如下：

// 返回累加器，并运行task
// 调用TaskContextImpl的collectAccumulators，返回值的类型为一个Map
(runTask(context), context.collectAccumulators())

在Executor端已经完成了一系列操作，需要将它们的值返回到Driver端进行聚合汇总，整个顺序如图累加器执行流程：
生产常用Spark累加器剖析之二
根据执行流程，我们可以发现，在执行完collectAccumulators方法之后，最终会在DAGScheduler中调用updateAccumulators(event)，而在该方法中会调用Accumulators的add方法，从而完成聚合操作：

def add(values: Map[Long, Any]): Unit = synchronized {
  // 遍历传进来的值
  for ((id, value) <- values) {
    if (originals.contains(id)) {
      // Since we are now storing weak references, we must check whether the underlying data
      // is valid.
      // 根据id从注册的Map中取出对应的累加器
      originals(id).get match {
        // 将值给累加起来，最终将结果加到value里面
       // ++=是被重载了
        case Some(accum) => accum.asInstanceOf[Accumulable[Any, Any]] ++= value
        case None =>
          throw new IllegalAccessError("Attempted to access garbage collected Accumulator.")
      }
    } else {
      logWarning(s"Ignoring accumulator update for unknown accumulator id $id")
    }
  }
}

获取累加器的值

通过accum.value方法可以获取到累加器的值

至此，累加器执行完毕。


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