最近做了很多数据清洗以及摸底的工作，由于处理的数据很大，所以采用了spark进行辅助处理，期间遇到了很多问题，特此记录一下，供大家学习。
由于比较熟悉python, 所以笔者采用的是pyspark，所以下面给的demo都是基于pyspark，其实其他语言脚本一样，重在学习思想，具体实现改改对应的API即可。
这里尽可能的把一些坑以及实现技巧以demo的形式直白的提供出来，顺序不分先后。有了这些demo，大家在实现自己各种各样需求尤其是一些有难度需求的时候，就可以参考了，当然了有时间笔者后续还会更新一些demo，感兴趣的同学可以关注下。
首先说一个最基本思想：能map绝不reduce。
换句话说当在实现某一需求时，要尽可能得用map类的算子，这是相当快的。但是聚合类的算子通常来说是相对较慢，如果我们最后不得不用聚合类算子的时候，我们也要把这一步逻辑看看能不能尽可能的往后放，而把一些诸如过滤什么的逻辑往前放，这样最后的数据量就会越来越少，再进行聚合的时候就会快很多。如果反过来，那就得不偿失了，虽然最后实现的效果是一样的，但是时间差却是数量级的。
常用API
这里列一下我们最常用的算子
rdd=rdd.map(lambda x: fun(x))
rdd=rdd.flatMap(lambda x: fun(x))
rdd=rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
filter: 过滤，满足条件的返回True, 需要过滤的返回False。
map: 每条样本做一些共同的操作。
flatMap: 一条拆分成多条返回，具体的是list。
reduceByKey: 根据key进行聚合。
聚合
一个最常见的场景就是需要对某一个字段进行聚合：假设现在我们有一份流水表，其每一行数据就是一个用户的一次点击行为，那现在我们想统计一下每个用户一共点击了多少次，更甚至我们想拿到每个用户点击过的所有item集合。伪代码如下：
user=x[0]
item=x[1]
return (user, [item])
rdd=rdd.map(lambda x: get_key_value(x))
rdd=rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
首先我们先通过get_key_value函数将每条数据转化成(key, value)的形式，然后通过reduceByKey聚合算子进行聚合，它就会把相同key的数据聚合在一起，说到这里，大家可能不觉得有什么？这算什么trick！其实笔者这里想展示的是get_key_value函数返回形式：[item] 。
为了对比，这里笔者再列一下两者的区别：
user=x[0]
item=x[1]
return (user, [item])
def get_key_value(x):
user=x[0]
item=x[1]
return (user, item)
可以看到第一个的value是一个列表，而第二个就是单纯的item，我们看reduceByKey这里我们用的具体聚合形式是相加，列表相加就是得到一个更大的列表即:
所以最后我们就拿到了：每个用户点击过的所有item集合，具体的是一个列表。
抽样、分批
在日常中我们需要抽样出一部分数据进行数据分析或者实验，甚至我们需要将数据等分成多少份，一份一份用（后面会说），这个时候怎么办呢？
当然了spark也有类似sample这样的抽样算子
那其实我们也可以实现，而且可以灵活控制等分等等且速度非常快，如下:
prefix=random.randint(1, num)
return [x, num]
def get_sample(x):
prefix=x[1]
if prefix==1:
return True
else:
return False
rdd=rdd.map(lambda x: get_prefix(x, num))
rdd=rdd.filter(lambda x: get_sample(x))
假设我们需要抽取1/10的数据出来，总的思路就是先给每个样本打上一个[1,10]的随机数，然后只过滤出打上1的数据即可。
以此类推，我们还可以得到3/10的数据出来，那就是在过滤的时候，取出打上[1,2,3]的即可，当然了[4,5,6]也行，只要取三个就行。
笛卡尔积
有的时候需要在两个集合之间做笛卡尔积，假设这两个集合是A和B即两个rdd。
首先spark已经提供了对应的API即cartesian，具体如下：
其更具体的用法和返回形式大家可以找找相关博客，很多，笔者这里不再累述。
但是其速度非常慢
尤其当rdd_A和rdd_B比较大的时候，这个时候怎么办呢？
这个时候我们可以借助广播机制，其实已经有人也用了这个trick:
https://www.jb51.net/article/203197.htm
首先说一下spark中的广播机制，假设一个变量被申请为了广播机制，那么其实是缓存了一个只读的变量在每台机器上，假设当前rdd_A比较小，rdd_B比较大，那么我可以把rdd_A转化为广播变量，然后用这个广播变量和每个rdd_B中的每个元素都去做一个操作，进而实现笛卡尔积的效果，好了，笔者给一下pyspark的实现：
pass
def fun(A_list, B):
result=[]
for cur_A in A_list:
result.append(cur_A + B)
return result
rdd_A=sc.broadcast(rdd_A.collect())
rdd_cartesian=rdd_B.flatMap(lambda x: fun(rdd_A.value, x))
可以看到我们先把rdd_A转化为广播变量，然后通过flatMap，将rdd_A和所有rdd_B中的单个元素进行操作，具体是什么操作大家可以在ops函数中自己定义自己的逻辑。
关于spark的广播机制更多讲解，大家也可以找找文档，很多的，比如：
https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/9777857.html
但目前为止，其实还没有真真结束，从上面我们可以看到，rdd_A被转化为了广播变量，但是其有一个重要的前提：那就是rdd_A比较小。但是当rdd_A比较大的时候，我们在转化的过程中，就会报内存错误，当然了可以通过增加配置:
但是如果rdd_A还是极其大呢？换句话说rdd_A和rdd_B都是非常大的，哪一个做广播变量都是不合适的，怎么办呢？
其实我们一部分一部分的做。假设我们把rdd_A拆分成10份，这样的话，每一份的量级就降下来了，然后把每一份转化为广播变量且都去和rdd_B做笛卡尔积，最后再汇总一下就可以啦。
有了想法，那么怎么实现呢？
分批大家都会了，如上。但是这里面会有另外一个问题，那就是这个广播变量名会被重复利用，在进行下一批广播变量的时候，需要先销毁，再创建，demo如下：
pass
def fun(A_list, B):
result=[]
for cur_A in A_list:
result.append(cur_A + B)
return result
def get_rdd_cartesian(rdd_A, rdd_B):
rdd_cartesian=rdd_B.flatMap(lambda x: fun(rdd_A.value, x))
return rdd_cartesian
for i in range(len(rdd_A_batch))
qb_rdd_temp=rdd_A_batch[i]
qb_rdd_temp=sc.broadcast(qb_rdd_temp.collect())
rdd_cartesian_batch=get_rdd_cartesian(qb_rdd_temp, rdd_B)
dw.saveToTable(rdd_cartesian_batch, tdw_table, “p_” + ds, overwrite=False)
qb_rdd_temp.unpersist()
可以看到，最主要的就是unpersist()
广播变量应用之向量索引
说到广播机制，这里就再介绍一个稍微复杂的demo，乘热打铁。
做算法的同学，可能经常会遇到向量索引这一场景：即每一个item被表征成一个embedding，然后两个item的相似度便可以基于embedding的余弦相似度进行量化。向量索引是指假设来了一个query，候选池子里面假设有几百万的doc，最终目的就是要从候选池子中挑选出与query最相似的n个topk个doc。
关于做大规模数量级的索引已经有很多现成好的API可以用，最常见的包比如有faiss。如果还不熟悉faiss的同学，可以先简单搜一下其基本用法，看看demo，很简单。
好啦，假设现在query的量级是10w，doc的量级是100w，面对这么大的量级，我们当然是想通过spark来并行处理，加快计算流程。那么该怎么做呢？
这时我们便可以使用spark的广播机制进行处理啦，而且很显然doc应该是广播变量，因为每一个query都要和全部的doc做计算。
废话不多说，直接看实现
首先建立doc索引：
index_embedding_list=index_embedding_rdd.collect()
all_ids=np.array([row[1] for row in index_embedding_list], np.str)
all_vectors=np.array([str_to_vec(row[2]) for row in index_embedding_list], np.float32)
del(index_embedding_list)
#faiss.normalize_L2(all_vectors)
print(all_ids[:2])
print(all_vectors[:2])
print(“all id size: {}, all vec shape: {}”.format(len(all_ids), all_vectors.shape))
# 建立index索引，并转化为广播变量
faiss_index=FaissIndex(all_ids, all_vectors, self.args.fast_mode, self.args.nlist, self.args.nprobe)
del(all_vectors)
del(all_ids)
print(“broadcast start”)
bc_faiss_index=self.sc.broadcast(faiss_index)
print(“broadcast done”)
这里的index_embedding_rdd就是doc的embedding，可以看到先要collect，然后建立索引。
建立完索引后，就可以开始计算了，但是这里会有一个问题就是query的量级也是比较大的，如果一起计算可能会OM，所以我们分批次进行即batch：
# https://blog.csdn.net/wx1528159409/article/details/125879542
query_embedding_rdd=query_embedding_rdd.repartition(300)
top_n=5
batch_size=1000
query_sim_rdd=query_embedding_rdd.mapPartitions(
lambda iters: batch_get_nearest_ids(
iters, bc_faiss_index, top_n, batch_size
)
)
假设query_embedding_rdd是全部query的embedding，为了实现batch，我们先将query_embedding_rdd进行分区repartition，然后每个batch进行，可以看到核心就是batch_get_nearest_ids这个函数：
import mkl
mkl.get_max_threads()
res=list()
rows=list()
for it in iters:
rows.append(it)
if len(rows) >=batch_size:
batch_res=__batch_get_nearest_ids(rows, bc_faiss_index, top_n)
res.extend(batch_res)
rows=list()
if rows:
batch_res=__batch_get_nearest_ids(rows, bc_faiss_index, top_n)
res.extend(batch_res)
return res
从这里可以清楚的看到就是组batch，组够一个batch后就可以给当前这个batch内的query进行计算最相似的候选啦即__batch_get_nearest_ids这个核心函数：
import mkl
mkl.get_max_threads()
import faiss
embs=[str_to_vec(row[3]) for row in rows]
vec=np.array(embs, np.float32)
#faiss.normalize_L2(vec)
similarities, dst_ids=bc_faiss_index.value.batch_search(vec, top_n)
batch_res=list()
for i in range(len(rows)):
batch_res.append([str(“\\t”.join([rows[i][1], rows[i][2]])), “$$$”.join([“\\t”.join(dst.split(“\\t”)+[str(round(sim, 2))]) for dst, sim in zip(dst_ids[i], similarities[i])])])
return batch_res
这里就是真真的调用faiss的索引API进行召回啦，当然了batch_res这个就是结果，自己可以想怎么定义都行，笔者这里不仅返回了召回的item，还返回了query自身的一些信息。
注意点
在map的时候，不论是self的类成员还是类方法都要放到外面，不要放到类里面，不然会报错
总之，在用spark做任何需求之前，一定要牢记能map就map，尽量不要聚合算子，实在不行就尽可能放到最后。
以上就是Spark处理trick总结分析的详细内容，更多关于Spark处理trick的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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