代码之家 › 专栏 › 技术社区 › ChiMo

在Spark中选择独特的Cassandra

distinct cassandra apache-spark

ChiMo · 技术社区 · 7 年前

我需要一个列出唯一 复合分区键 火花内部。
CASSANDRA中的查询: SELECT DISTINCT key1, key2, key3 FROM schema.table; 速度相当快,但是在RDD或spark中放置相同类型的数据过滤器。相比之下,sql检索结果的速度非常慢。

e、 g。

---- SPARK ----
var t1 = sc.cassandraTable("schema","table").select("key1", "key2", "key3").distinct()
var t2 = spark.sql("SELECT DISTINCT key1, key2, key3 FROM schema.table")

t1.count // takes 20 minutes
t2.count // takes 20 minutes

---- CASSANDRA ----
// takes < 1 minute while also printing out all results
SELECT DISTINCT key1, key2, key3 FROM schema.table;

其中表格格式如下:

CREATE TABLE schema.table (
    key1 text,
    key2 text,
    key3 text,
    ckey1 text,
    ckey2 text,
    v1 int,
    PRIMARY KEY ((key1, key2, key3), ckey1, ckey2)
);

spark在其“查询”中不使用cassandra优化吗?
如何有效地检索这些信息?

3 回复 | 直到 7 年前

Community CDub 5 年前

快速回答

spark在其“查询”中不使用cassandra优化吗?

对但使用SparkSQL时,只需要对列进行修剪和谓词下推。在RDDs中,它是手动的。

如何有效地检索这些信息?

由于您的请求返回得足够快,因此我将直接使用Java驱动程序来获取此结果集。

冗长的答案

虽然Spark SQL可以提供一些基于C*的优化,但在使用DataFrame接口时,这些优化通常仅限于谓词下推。这是因为框架只向数据源提供有限的信息。我们可以通过执行解释在您编写的查询上。

让我们从SparkSQL示例开始

scala> spark.sql("SELECT DISTINCT key1, key2, key3 FROM test.tab").explain
== Physical Plan ==
*HashAggregate(keys=[key1#30, key2#31, key3#32], functions=[])
+- Exchange hashpartitioning(key1#30, key2#31, key3#32, 200)
   +- *HashAggregate(keys=[key1#30, key2#31, key3#32], functions=[])
      +- *Scan org.apache.spark.sql.cassandra.CassandraSourceRelation test.tab[key1#30,key2#31,key3#32] ReadSchema: struct<key1:string,key2:string,key3:string>

因此,您的Spark示例实际上将分为几个步骤。

扫描:读取此表中的所有数据。这意味着要序列化C中的每个值 机器到Spark执行器JVM,换句话说,需要大量的工作。
*HashAggregate/Exchange/Hash Aggregate:从每个执行器获取值,在本地对其进行散列,然后在机器之间交换数据并再次进行散列,以确保唯一性。用外行的话说,这意味着创建大型哈希结构,序列化它们,运行复杂的分布式排序,然后运行再次散列。(昂贵)

为什么这一切都不能降到C*?这是因为 Datasource (本例中为CassandraSourceRelation)未提供 不同的 查询的一部分。这只是Spark目前工作方式的一部分。 Docs on what is pushable

那么RDD版本呢?

使用RDD,我们可以直接为Spark提供一组指令。这意味着如果你想把东西推下去 manually specified .让我们看看RDD请求的调试输出

scala> sc.cassandraTable("test","tab").distinct.toDebugString
res2: String =
(13) MapPartitionsRDD[7] at distinct at <console>:45 []
 |   ShuffledRDD[6] at distinct at <console>:45 []
 +-(13) MapPartitionsRDD[5] at distinct at <console>:45 []
    |   CassandraTableScanRDD[4] at RDD at CassandraRDD.scala:19 []

这里的问题是,您的“distinct”调用是对 RDD 也不是卡桑德拉特有的。由于RDD要求所有优化都是显式的(您键入的就是您得到的),Cassandra从来没有听说过对“Distinct”的需求,我们得到的计划几乎与我们的Spark SQL版本相同。进行完整扫描,将所有数据从Cassandra序列化到Spark。执行随机播放,然后返回结果。

那么我们能做些什么呢?

使用SparkSQL,在不向 Catalyst (SparkSQL/Dataframes优化器),让它知道Cassandra可以处理一些 不同的 在服务器级别调用。然后需要为CassandraRDD子类实现它。

对于RDD,我们需要添加一个类似于现有函数的函数 where ,则, select 和 limit ,调用Cassandra RDD。新的 Distinct 可以添加呼叫 here 虽然只有在特定情况下才允许。这是一个目前在SCC中不存在的函数,但可以相对容易地添加,因为它所做的只是预先结束 DISTINCT 到 requests 并可能添加一些检查以确保它是 不同的 这是有道理的。

在不修改底层连接器的情况下,我们现在可以做什么?

由于我们知道要发出的确切CQL请求,因此始终可以直接使用Cassandra驱动程序来获取此信息。Spark Cassandra连接器提供了一个我们可以使用的驱动程序池,或者我们可以直接使用Java驱动程序。要使用游泳池,我们可以

import com.datastax.spark.connector.cql.CassandraConnector
CassandraConnector(sc.getConf).withSessionDo{ session => 
  session.execute("SELECT DISTINCT key1, key2, key3 FROM test.tab;").all()
}

然后,如果需要进一步的Spark工作,则将结果并行化。如果我们真的想发布它,那么很可能需要像我上面描述的那样将该功能添加到Spark Cassandra连接器中。

Loki 6 年前

只要选择分区键,就可以使用 .perPartitionLimit CassandraRDD的功能:

val partition_keys = sc.cassandraTable("schema","table").select("key1", "key2", "key3").perPartitionLimit(1)

这是因为 SPARKC-436

select key from some_table per partition limit 1

给出的结果与

select distinct key from some_table

spark cassandra连接器中引入了此功能 2.0.0-RC1 并且至少需要 C* 3.6

Snedecor II 7 年前

Distinct的性能很差。这里有一个很好的答案,有一些备选方案: How to efficiently select distinct rows on an RDD based on a subset of its columns`

您可以利用toDebugString来了解代码洗牌了多少数据。