Spark源码解析：MapPartitionsRDD与SparkJob执行流程

"Spark源码初探 - Spark底层" Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，其核心是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDD）。RDD是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、分区的元素集合，并且能够在集群中的多个节点上并行计算。在提供的代码片段中，我们看到的是`MapPartitionsRDD`类，它是Spark中用于转换RDD的一种内部类。这个类将一个函数应用到父RDD的每个分区上，生成一个新的RDD。 `MapPartitionsRDD`类的主要参数和方法包括： 1. `prev: RDD[T]`：父RDD，类型为T。 2. `f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U]`：这个函数接收三个参数，分别是TaskContext（任务上下文），分区索引，以及父RDD的一个分区的迭代器。返回值是一个新的迭代器，类型为U。 3. `preservesPartitioning: Boolean`：如果为true，表示新的RDD保持了与父RDD相同的分区策略。 4. `partitioner`: 如果`preservesPartitioning`为true，则返回父RDD的分区器；否则返回None。 5. `getPartitions`: 返回父RDD的分区数组。 6. `compute(split: Partition, context: TaskContext)`: 这个方法是计算逻辑的核心，它应用函数f来生成新RDD的分区结果。 7. `clearDependencies()`: 重写依赖关系清理，将父RDD设置为null。 当调用如`count()`这样的动作时，Spark会启动一个作业（SparkJob）。例如，对于`inputRDD.count()`，源码跟踪显示`RDD#count()`方法实际上是调用了`SparkContext`的`runJob`方法。`runJob`负责将任务提交到集群，计算每个分区的大小，然后将所有结果求和得到总数量。 `count()`方法的实现： ```scala def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize_, true).sum ``` 其中，`Utils.getIteratorSize_`是一个闭包，它返回一个迭代器的元素数量。`runJob`方法接收RDD、闭包以及一个布尔值，该值表示是否需要等待任务完成。在这里，`true`意味着我们需要等待结果。 Spark的工作流程大致如下： 1. 用户创建RDD并调用action，如`count`。 2. Spark生成DAG（有向无环图）来表示操作序列。 3. DAG被优化成Stage，每个Stage是一组可以连续在同一个或一组TaskSet中执行的任务。 4. Stage划分依据Shuffle边界，即那些需要重新分区的操作。 5. Job调度器将Stage分解为TaskSet，并提交到Executor上执行。 6. Executor运行Task，处理数据，并将结果返回给Driver。 Spark通过RDD和其转换操作提供了强大的并行计算能力，而`MapPartitionsRDD`则是这种能力的具体实现之一。通过深入理解这些内部机制，我们可以更好地优化Spark应用，提高数据处理的效率。