Question

我尝试使用Spark来处理简单的图形问题。我在Spark源文件夹中找到了一个示例程序：transitive_closure.py，它在一个图形中计算传递闭包，不超过200个边和顶点。但在我自己的笔记本电脑中，它运行超过10分钟并且不会终止。我使用的命令行是：spark-submit transitive_closure.py。

我想知道为什么即使计算这么小的传递闭包结果，火花也是如此之慢？这是常见的情况吗？有没有我想念的配置？

该程序如下所示，可以在他们网站的spark install文件夹中找到。

from __future__ import print_function

import sys
from random import Random

from pyspark import SparkContext

numEdges = 200
numVertices = 100
rand = Random(42)


def generateGraph():
    edges = set()
    while len(edges) < numEdges:
        src = rand.randrange(0, numEdges)
        dst = rand.randrange(0, numEdges)
        if src != dst:
            edges.add((src, dst))
    return edges


if __name__ == "__main__":
    """
    Usage: transitive_closure [partitions]
    """
    sc = SparkContext(appName="PythonTransitiveClosure")
    partitions = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 2
    tc = sc.parallelize(generateGraph(), partitions).cache()

    # Linear transitive closure: each round grows paths by one edge,
    # by joining the graph's edges with the already-discovered paths.
    # e.g. join the path (y, z) from the TC with the edge (x, y) from
    # the graph to obtain the path (x, z).

    # Because join() joins on keys, the edges are stored in reversed order.
    edges = tc.map(lambda x_y: (x_y[1], x_y[0]))

    oldCount = 0
    nextCount = tc.count()
    while True:
        oldCount = nextCount
        # Perform the join, obtaining an RDD of (y, (z, x)) pairs,
        # then project the result to obtain the new (x, z) paths.
        new_edges = tc.join(edges).map(lambda __a_b: (__a_b[1][1], __a_b[1][0]))
        tc = tc.union(new_edges).distinct().cache()
        nextCount = tc.count()
        if nextCount == oldCount:
            break

    print("TC has %i edges" % tc.count())

    sc.stop()

Answer 1

这个代码在您的计算机上表现不佳的原因有很多，但很可能这只是Spark iteration time increasing exponentially when using join中描述的问题的另一种变体。检查确实是否确实如此的最简单方法是在提交时提供spark.default.parallelism参数：

bin/spark-submit --conf spark.default.parallelism=2 \
  examples/src/main/python/transitive_closure.py

如果不另外限制，SparkContext.union，RDD.join和RDD.union会将子项的多个分区设置为父项中的分区总数。通常它是一种期望的行为，但如果迭代应用则会变得非常低效。

Answer 2

用法说命令行是

transitive_closure [partitions]

设置默认并行度只会有助于每个分区中的连接，而不是工作的初始分配。

我要争辩说应该使用更多分区。设置默认并行度可能仍有帮助，但您发布的代码会明确设置数字（传递的参数或2，以较大者为准）。绝对最小值应该是Spark可用的核心，否则您的工作总是低于100％。

Spark示例程序运行速度很慢

2 个答案: