分布式执行代码的认知纠正

Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识，但现在想想，如果拿Java和Hadoop的关系来作对比，其就很容易理解了。

思维纠正

• Java&Hadoop的关系
  • Java是独立的语言，Hadoop本身由Java实现，可以由Java调用；
  • Java编写的一般代码不能够分布式执行，缺少计算模型的支持；
  • Java调用Hadoop实现的具体类方法（如Mapper、Reducer）实现的代码可以在Hadoop之上分布式执行；

同理，

• Scala&Spark的关系
  • Scala是独立的语言，Spark本身由Scala实现，可以由Scala调用；
  • Scala编写的一般代码不能够分布式执行，缺少计算模型的支持；
  • Scala调用Spark实现的具体类方法（如Pregel）实现的代码可以在Spark之上分布式执行；

另外值得注意的是，Spark的RDD的Transform和Action操作也都可以分布式执行，这里可以理解为RDD内部的各种算子操作都是基于分布式设计的。除此之外的诸如使用scala基本数据类型实现的代码，都是不能分布式执行的（sacla本身的不可变特性和能不能分布式执行没有关系）。

纠错场景

文件的读写

如果调用java.util.File来进行文件写入，Local模式自然是没有问题，但是集群分布式运行时，必须先执行collect操作来取回数据到本地，这就造成一个问题，假如在100个节点的集群中执行任务，现在要将文件写入到Linux文件系统，这本身就很搞笑，这样做的后果是，写操作在某个节点上被触发，全部数据都被收集到这个节点，然后此Worker将数据写入到本地，注意，这里的本地就是该Worker所在的节点，如果使用者要查看结果，那么他必须去到该节点的文件系统中查看。

上述就是为什么Spark运行时要将输出写入hdfs的原因，对于hdfs来说，其对于使用者来说就变成了一个存储环境，使用者无需关心数据具体哪部分存在哪个节点上。

所以，对于有写文件操作的代码在提交分布式执行时，切记检查是否调用的java.util.File.

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对象的遍历

这是最具迷惑性的部分，一开始写Spark代码时可能会在其中充斥着List、Map等等操作对象，更有甚者甚至引用java.util.List，并且希望在循环中对其进行更新，这在本地模式时显然也是正确的，但是其显然也不是分布式执行的代码。

那么，如果我就想维护一个大的K,V结构，并且想分布式执行地更新，那应该怎么做，答案是使用RDD，当然可以使用之前说过的IndexedRDD，这都是RDD做的封装，可能用起来非常别扭，比如由于不可变性，必须每次迭代都重新创建新的RDD等。

正确的分布式执行代码

到底什么才是正确的正规的分布式执行代码呢，其实一句话就可以概括，那就是全部逻辑都用RDD操作实现，即如果有个单机串行算法要分布式并行化，如果目标是在Spark上运行，那么最好的方式就是将原算法中的全部逻辑用RDD的操作来实现。

比如，原算法要求度分布，串行版本的程序一般需要遍历一遍数据集并且维护多个集合来完成，那么在这里，只需要句行代码：

1
2

val maxd = rdd.map( x => { (x._2,1) } )
              .reduceByKey( (a,b) => a+b ).sortBy(x => x._1)

map、reduceByKey、sortBy都是RDD的操作，具体特性以后在细说，这里的实现由于是建立在RDD之上，所以其可以被分布式执行，即原数据量巨大时，其内部实现会令其分发到多个节点的worker进行计算，计算完毕后的结果仍然存储在一个分布式内存数据集RDD中。

后续会继续对RDD的各种操作进行分析。