python - PySpark 代码是在 JVM 还是 Python 子进程中运行？

Question

当我使用 python3 t1.py 运行以下名为 t1.py 的脚本时，我想了解幕后发生了什么。具体来说，我有以下问题:

向spark worker节点提交什么样的代码？它是提交给 spark worker 节点的 python 代码还是翻译后的等效 Java 代码？

reduce 中的添加操作是否被视为 UDF，从而在工作节点上的 python 子进程中运行？

如果添加操作在工作节点上的 python 子进程中运行，工作 JVM 是否会为要添加的分区中的每个数字与 python 子进程通信？如果是这种情况，则意味着大量开销。

    #!/home/python3/venv/bin/python3
    #this file is named t1.py   
    import pyspark
    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark.sql.types import DecimalType, IntegerType
    import pyspark.sql.functions as F
    from operator import add
    import pandas as pd
    from datetime import datetime

    len = int(100000000/1)
    print("len=", len)
    spark = SparkSession.builder.appName('ai_project').getOrCreate()

    start = datetime.now()
    t=spark.sparkContext.parallelize(range(len))
    a = t.reduce(add)
    print(a)
    end= datetime.now()
    print("end for spark rdd sum:", end, end-start)

Answer 1

在 PySpark 中，Python 和 JVM 代码位于不同的操作系统进程中。 PySpark 使用 Py4J，这是一个促进两种语言之间互操作的框架，在 Python 和 JVM 进程之间交换数据。

当您启动 PySpark 作业时，它作为一个 Python 进程启动，然后生成一个 JVM 实例并在其中运行一些 PySpark 特定代码。然后它在那个 JVM 中实例化一个 Spark session ，它成为 Spark 看到的驱动程序。该驱动程序连接到 Spark master 或产生一个 in-proc ，具体取决于 session 的配置方式。

当您创建 RDD 或数据帧时，它们就像由 Scala 或 Java 应用程序创建的 RDD 和数据帧一样存储在 Spark 集群的内存中。对它们的转换和操作就像它们在 JVM 中一样工作，但有一个显着区别:任何涉及通过 Python 代码传递数据的东西，都在 JVM 之外运行。因此，如果您创建一个 Dataframe，并执行以下操作:

df.select("foo", "bar").where(df["foo"] > 100).count()

这完全在 JVM 中运行，因为没有数据必须通过的 Python 代码。另一方面，如果你这样做:

a = t.reduce(add)

自 add operator 是 Python 的操作符，RDD 被序列化，然后发送到一个或多个 Python 进程执行归约，然后结果再次序列化并返回到 JVM，最后转移到 Python 驱动进程进行最终归约.

它的工作方式(涵盖您的 Q1)是这样的:

每个 Spark JVM 执行器都会生成一个运行特殊 PySpark 脚本的新 Python 子进程

Python 驱动程序序列化每个 Spark 任务必须执行的字节码(例如，add 运算符)并将其与一些附加数据一起腌制

JVM 执行器序列化其 RDD 分区，并将它们与从驱动程序接收的序列化 Python 字节码一起发送到其 Python 子进程

Python 代码在 RDD 数据上运行

结果被序列化回并发送到JVM执行器

JVM 执行器使用网络套接字与它们产生的 Python 子进程对话，它们启动的特殊 PySpark 脚本运行一个循环，其任务是坐在那里并期望运行序列化数据和字节码。

关于 Q3，JVM 执行程序将整个 RDD 分区传输到 Python 子进程，而不是单个项目。您应该努力使用 Pandas UDF，因为它们可以被矢量化。

如果你对细节感兴趣，从 python/pyspark/rdd.py 的源代码开始并查看 RDD类(class)。