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对Spark的那些【魔改】

木马童年 2018-10-10 21:15 14 0

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closureSerializ ...

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:

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,

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:

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:

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:

接着你就可以在Spark里写如下的代码调用了:

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:

调用的是ClosureCleaner.clean方法,该方法里是这么调用学序列化的:

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:

接着实现一个自定义的Serializer:

接着我们需要再封装一个LocalNonOpSerializer,

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:

完工。

其实还有很多

比如在Spark里,Python Worker默认一分钟没有被使用是会被杀死的,但是在StreamingPro里,这些python worker因为都要加载模型,所以启动成本是非常高的,杀了之后再启动就没办法忍受了,通过类似的方式进行魔改,从而使得空闲时间是可配置的。如果大家感兴趣,可以翻看StreamingPro相关代码。

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