重要|Spark driver端得到executor返回值的方法
重要|Spark driver端得到executor返回值的方法
有人说spark的代码不优雅，这个浪尖就忍不了了。实际上，说spark代码不优雅的主要是对scala不熟悉，spark代码我觉得还是很赞的，最值得阅读的大数据框架之一。
今天这篇文章不是为了争辩Spark 代码优雅与否，主要是讲一下理解了spark源码之后我们能使用的一些小技巧吧。
spark 使用的时候，总有些需求比较另类吧，比如有球友问过这样一个需求：
浪尖，我想要在driver端获取executor执行task返回的结果，比如task是个规则引擎，我想知道每条规则命中了几条数据，请问这个怎么做呢？这个是不是很骚气，也很常见，按理说你输出之后，在mysql里跑条sql就行了，但是这个往往显的比较麻烦。而且有时候，在 driver可能还要用到这些数据呢？具体该怎么做呢？
大部分的想法估计是collect方法，那么用collect如何实现呢？大家自己可以考虑一下，我只能告诉你不简单，不如输出到数据库里，然后driver端写sql分析一下。
还有一种考虑就是使用自定义累加器。这样就可以在executor端将结果累加然后在driver端使用，不过具体实现也是很麻烦。大家也可以自己琢磨一下下～
那么，浪尖就给大家介绍一个比较常用也比较骚的操作吧。
其实，这种操作我们最先想到的应该是count函数，因为他就是将task的返回值返回到driver端，然后进行聚合的。我们可以从idea count函数点击进去，可以看到
def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum也即是sparkcontext的runJob方法。
Utils.getIteratorSize _这个方法主要是计算每个iterator的元素个数，也即是每个分区的元素个数，返回值就是元素个数：
/**
* Counts the number of elements of an iterator using a while loop rather than calling
* [[scala.collection.Iterator#size]] because it uses a for loop, which is slightly slower
* in the current version of Scala.
*/
def getIteratorSize[T](iterator: Iterator[T]): Long = {
var count = 0L
while (iterator.hasNext) {
count += 1L
iterator.next()
}
count
}然后就是runJob返回的是一个数组，每个数组的元素就是我们task执行函数的返回值，然后调用sum就得到我们的统计值了。
那么我们完全可以借助这个思路实现我们开头的目标。浪尖在这里直接上案例了：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext, TaskContext}
import org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions
object es2sparkRunJob {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getCanonicalName)
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES, "127.0.0.1")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_PORT, "9200")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES_WAN_ONLY, "true")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_INDEX_AUTO_CREATE, "true")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES_DISCOVERY, "false")
conf.set("es.write.rest.error.handlers", "ignoreConflict")
conf.set("es.write.rest.error.handler.ignoreConflict", "com.jointsky.bigdata.handler.IgnoreConflictsHandler")
val sc = new SparkContext(conf)
import org.elasticsearch.spark._
val rdd = sc.esJsonRDD("posts").repartition(10)
rdd.count()
val func = (itr : Iterator[(String,String)]) => {
var count = 0
itr.foreach(each=>{
count += 1
})
(TaskContext.getPartitionId(),count)
}
val res = sc.runJob(rdd,func)
res.foreach(println)
sc.stop()
}
}
例子中driver端获取的就是每个task处理的数据量。
效率高，而且操作灵活高效～
是不是很骚气～～
更多spark源码知识，flink知识，欢迎加入浪尖知识星球，一起学习～