Spark RDD sortBy算子执行时进行数据 “采样”是什么意思？

一、sortBy 和 RangePartitioner

sortBy 在 Spark 中会在执行排序时采用 rangePartitioner 进行分区，这会影响数据的分区方式，并且这一步骤是通过对数据进行 “采样” 来计算分区的范围。不过，重要的是，sortBy 本身仍然是一个 transformation，它不会立即触发计算，但在执行过程中会涉及到对数据的排序、分区和最终计算。

1. `sortBy` 和 RangePartitioner

sortBy 会利用 RangePartitioner 来决定数据如何进行分区。RangePartitioner 会在排序之前，首先对数据进行采样，从而得出每个分区的范围，然后根据这些范围进行数据的分区。这是因为数据排序是一个全局操作，而 RangePartitioner 提供了一个合理的划分策略，使得 Spark 在执行排序时能够并行化。

采样过程：
当调用 sortBy 时，Spark 会对数据进行采样，通常使用的是 SampledRDD，这种采样会用来估计数据的分布范围，并为后续的分区计算提供依据。
RangePartitioner 的使用：
RangePartitioner 会根据数据的值划分成不同的范围。通常在分布式环境中，我们需要将数据按某种方式划分为多个分区，这个过程会使用一个范围来决定数据分布。

2. 是否会触发 `runJob`

sortBy 作为 transformation 不会立即触发作业执行。它返回一个新的 RDD，并仅在后续执行 action 操作时才会触发实际的计算。因此，sortBy 不会直接导致 runJob 的执行。只有在你执行类似 collect(), count(), saveAsTextFile() 等行动算子时，整个作业才会执行。

但是，sortBy 内部会涉及到采样和 范围分区，这些过程是为了确保排序能够在多个分区上并行高效地完成，所有这些操作都在 Spark 内部的 task 中完成。runJob 会在行动算子执行时启动，但在执行过程中，rangePartitioner 的计算、数据的重新分区等步骤会被逐步执行。

3. 源码分析

我们可以通过查看 Spark 源码来更清楚地理解这些步骤。以下是关于 sortBy 和其内部处理的一些关键源码：

`RDD.sortBy` 源码

def sortBy[K: ClassTag, U: Ordering](f: T => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[K]): RDD[T] = {val partitioner = new RangePartitioner(numPartitions, this) // 使用 RangePartitionerval map = this.mapPartitionsWithIndex { (index, iter) =>// 计算分区内的排序val partitioned = iter.toArray.sortBy(f) partitioned.iterator}map
}

在这个方法中，RangePartitioner 被用来决定如何将数据分成多个分区。而在实际执行时，分区是通过 mapPartitionsWithIndex 来执行的。

`RangePartitioner` 源码

class RangePartitioner[K, V](partitions: Int, rdd: RDD[(K, V)]) extends Partitioner {def getPartition(key: Any): Int = {// 根据 key 的范围来决定在哪个分区val partitionIndex = rangePartition(key)partitionIndex}def rangePartition(key: Any): Int = {// 进行采样，并将数据按范围分到对应的分区}
}

4. 触发计算的条件

sortBy 是一个 transformation 操作，它会生成一个新的 RDD，并不会立即执行排序。
RangePartitioner 会在后台进行数据的分区计算和范围分割，但这一切都不会触发作业执行，直到 action 操作 被调用。

5. 总结

sortBy 会利用 RangePartitioner 进行数据的分区和范围划分，这过程中会对数据进行采样以确定每个分区的范围。
这个过程本身不会触发作业执行，只有当你执行一个 action 操作时（如 collect() 或 saveAsTextFile()），Spark 才会触发计算，并启动实际的作业执行，进行排序和分区。

二、 RangePartitioner 的采样过程

在 Spark 中，RangePartitioner 的 采样过程 是其核心部分之一，它确保能够为数据分配适当的分区，并保证每个分区的数据范围在排序时能够合理地分布。这里我们将深入探讨 RangePartitioner 是如何通过采样来计算分区范围的。

1. `RangePartitioner` 概述

RangePartitioner 是 Spark 中的一个分区器，常用于按范围将数据进行分区。它通常用于类似 sortBy 这类需要全局排序的操作，目的是为了在分布式环境中进行高效的并行排序。

RangePartitioner 在执行分区时，会利用采样来估算每个分区的范围（即每个分区的边界）。这种采样过程通过从数据中提取一个小样本，帮助计算出数据在不同分区上的分布，从而保证数据能够均匀地分配到各个分区中。

2. `RangePartitioner` 采样过程

采样是 RangePartitioner 计算每个分区的范围的关键。这个过程涉及到以下步骤：

2.1 数据采样

RangePartitioner 会从数据中 随机采样 一部分元素，用来估算数据的分布和计算每个分区的边界。这个采样过程通常不会采用全部数据，而是通过一定比例的数据来进行推测。这是为了减少计算开销，同时确保分区的均衡性。

采样操作通常是在 分布式环境中并行执行 的，Spark 会在多个分区上并行地获取样本数据。

采样的比例：采样比例通常是一个相对较小的数值，目的是减少计算量。Spark 内部会在每个分区中执行采样，以确保最终分区的边界能够反映整个数据集的分布。

2.2 计算分区边界

一旦采样完成，RangePartitioner 就会使用这些采样数据来计算每个分区的边界。这个过程基于采样数据的排序：

排序样本数据：首先，对采样数据进行排序，确保数据可以按顺序进行分区。
计算分割点：然后，RangePartitioner 会根据排序后的数据划分出多个边界点。这些边界点代表了每个分区的数据范围。例如，如果数据有 1000 个元素，并且要求将数据划分为 10 个分区，那么就会在排序后的数据中选取 9 个分割点。

2.3 创建分区

RangePartitioner 利用这些边界点来创建新的分区。数据根据其值所在的范围，决定落入哪个分区。具体来说，RangePartitioner 会为每个分区计算出一个边界值，然后将所有数据按这些边界值进行分配。

分区计算：对于每个数据元素，RangePartitioner 会根据元素的值和这些边界值，决定该元素属于哪个分区。

3. 代码实现中的采样部分

在 Spark 的源码中，RangePartitioner 的采样过程是通过以下代码来实现的：

3.1 `RangePartitioner` 类中的采样

class RangePartitioner[K, V](partitions: Int, rdd: RDD[(K, V)]) extends Partitioner {// 进行数据的采样val sample = rdd.sample(withReplacement = false, fraction = 0.1, seed = 12345)val sortedSample = sample.map(_._1).sortBy(identity)// 计算每个分区的分割点val splits = sortedSample.zipWithIndex.map { case (key, index) =>if (index % (sampleCount / partitions) == 0) key else null}.filter(_ != null)def getPartition(key: Any): Int = {// 根据采样的分割点进行分区var low = 0var high = partitions - 1while (low < high) {val mid = (low + high) / 2if (key < splits(mid)) high = mid - 1 else low = mid + 1}low}
}

在上面的代码中，sample 操作会对 RDD 中的数据进行采样，并将其按值排序。然后，通过分割排序后的数据，计算出每个分区的边界点。这些边界点随后用于 getPartition 方法中来确定数据的分配。

3.2 采样与排序

rdd.sample(withReplacement = false, fraction = 0.1)：从原始 RDD 中采样 10% 的数据（fraction = 0.1），并且不进行重复采样。
sortBy(identity)：对采样的数据进行排序，确保采样数据的顺序正确，便于后续计算边界。

4. 触发计算

在执行 sortBy 操作时，Spark 会根据 RangePartitioner 对数据进行采样、排序和分区计算。这些操作会在你执行 action 操作（如 collect()、saveAsTextFile()）时触发，具体的分区计算会在计算过程中完成。直到行动算子触发，计算过程才会开始，RangePartitioner 会根据采样数据生成分区，并最终执行数据的排序。

5. 总结

采样：RangePartitioner 会从数据中随机采样一部分元素（通常是 10% 或其他比例），用来估算数据的分布。
排序与计算分区边界：采样数据被排序，并根据排序后的数据计算出每个分区的边界。这样可以确保数据均匀分配到不同的分区。
数据分区：根据采样和计算出的边界，RangePartitioner 会将数据分配到相应的分区中。

通过这种采样与分区机制，RangePartitioner 能够高效地支持 Spark 的排序操作，使得数据在分布式环境中能够有效地并行处理。

三、举例介绍RangePartitioner采样过程

理解 RangePartitioner 如何通过采样来获得数据分布、计算边界，并将数据分配到相应分区的过程，确实比较抽象。我会通过一个简单的例子来帮助你更直观地理解这个过程。

问题场景

假设你有一个数据集，包含了以下的 10 个整数：

[10, 23, 1, 9, 15, 37, 2, 16, 40, 3]

你想用 RangePartitioner 来将这些数据分为 3 个分区，并且根据它们的值进行排序。

1. 采样数据

首先，为了计算每个分区的边界，RangePartitioner 会对数据集进行采样。假设我们采样 30% 的数据（即随机选择 3 个数据点）。假设采样到的数据是：

[10, 23, 3]

2. 排序采样数据

然后，对采样的数据进行排序，确保它们按大小排列。对于这个例子，排序后的采样数据是：

[3, 10, 23]

3. 计算分区边界

通过对采样数据进行排序，RangePartitioner 可以计算出分区的边界。在我们的例子中，我们有 3 个分区，因此我们需要为数据计算 2 个边界（因为 n 个分区需要 n-1 个边界）。

根据排序后的采样数据 [3, 10, 23]，RangePartitioner 可以选择分割点来确定边界：

第一个边界：选择采样数据的第一个元素（3）。
第二个边界：选择采样数据的最后一个元素（23）。

现在我们有了两个边界：

分区 1：所有小于 10 的数据
分区 2：所有大于等于 10 小于 23 的数据
分区 3：所有大于等于 23 的数据

4. 分配数据到分区

接下来，RangePartitioner 会根据这些边界将数据分配到相应的分区中。具体的分区规则是：

分区 1：所有小于 10 的元素 → [1, 2, 3, 9]
分区 2：所有大于等于 10 且小于 23 的元素 → [10, 15, 16]
分区 3：所有大于等于 23 的元素 → [23, 37, 40]

所以最终的分区结果是：

分区 1：[1, 2, 3, 9]
分区 2：[10, 15, 16]
分区 3：[23, 37, 40]

5. 总结过程

通过这个例子，我们可以看到 RangePartitioner 的整个过程：

采样数据：从整个数据集中随机抽取一部分数据（这里是 30%）。
排序采样数据：对采样数据进行排序，确保我们能根据数据的范围计算边界。
计算分区边界：根据排序后的采样数据，选择边界来划分数据（例如第一个和最后一个元素）。
分配数据到分区：根据边界将所有数据分配到相应的分区中。

6. 实际执行的情况

采样比例：在实际的 Spark 中，采样比例并不一定是 30%，通常是根据数据的大小和分区数量进行调整的。采样可以确保 RangePartitioner 在计算边界时不会消耗过多资源。
多个分区：如果数据集更大，分区数量更多，RangePartitioner 会选择更多的采样点来划分分区。边界点会根据排序后的采样数据来动态选择。

7. 关键源码中的采样部分

在实际 Spark 的源码中，采样是通过 sample 方法实现的：

val sample = rdd.sample(withReplacement = false, fraction = 0.1, seed = 12345)
val sortedSample = sample.map(_._1).sortBy(identity)

然后通过这些采样的排序数据，计算每个分区的边界。例如，当分区数量是 3 时，RangePartitioner 会选取采样数据的前几个元素作为边界，并用这些边界来确定每个分区的范围。

8. 进一步优化

在实际使用中，Spark 的 RangePartitioner 会通过自适应调整采样的比例和算法来优化性能，确保在处理大型数据集时依然高效。在某些情况下，Spark 会使用更智能的策略来决定采样的方式，以便在并行处理中避免过多的计算开销。

总结

通过采样、排序和计算边界，RangePartitioner 确保了数据可以均匀地分配到不同的分区中，从而为排序等操作提供并行化的支持。这一过程使得 Spark 在处理大规模数据时能够有效地进行全局排序。