在阅读spark mllib源码的时候，发现一个出镜率很高的函数——aggregate和treeAggregate，比如matrix.columnSimilarities()中。为了好好理解这两个方法的使用，于是整理了本篇内容。

由于treeAggregate是在aggregate基础上的优化版本，因此先来看看aggregate是什么.

更多内容参考我的大数据学习之路

aggregate

先直接看一下代码例子：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object AggregateTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("tf-idf").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
	// 创建rdd，并分成6个分区
    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(1 to 12).repartition(6)
    // 输出每个分区的内容
    rdd.mapPartitionsWithIndex((index:Int,it:Iterator[Int])=>{
      Array((s" $index : ${it.toList.mkString(",")}")).toIterator
    }).foreach(println)
    // 执行agg
    val res1 = rdd.aggregate(0)(seqOp, combOp)
  }
  // 分区内执行的方法，直接加和
  def seqOp(s1:Int, s2:Int):Int = {
    println("seq: "+s1+":"+s2)
    s1 + s2
  }
  // 在driver端汇总
  def combOp(c1: Int, c2: Int): Int = {
    println("comb: "+c1+":"+c2)
    c1 + c2
  }
}

这段代码的主要目的就是为了求和。考虑到spark分区并行计算的特性，在每个分区独立加和，最后再汇总加和。

过程可以参考下面的图片：

首先看一下map阶段，即在每个分区内计算加和。初始情况如蓝色方块所示，内容为：

分区号：里面的内容
如，0分区内的数据为6和8

当执行seqop时，会说先用初始值0开始遍历累加，原理类似如下：

rdd.mapPartitions((it:Iterator)=>{
	var sum = init_value // 默认为0
	it.foreach(sum + _)
	sum
})

因此屏幕上会出现下面的内容，由于分区之间是并行的，所以最后的结果是乱序的：

seq: 0:6
seq: 0:1
seq: 0:3
seq: 1:9
seq: 3:10
seq: 0:2
seq: 0:5
seq: 5:7
seq: 12:12
seq: 0:4
seq: 4:11
seq: 6:8

计算完成后，依次遍历每个分区结果，进行累加：

comb: 0:10
comb: 10:13
comb: 23:2
comb: 25:24
comb: 49:15
comb: 64:14

aggregate的源码也比较简单：

def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U = withScope {
    var jobResult = Utils.clone(zeroValue, sc.env.serializer.newInstance())
    val cleanSeqOp = sc.clean(seqOp)
    val cleanCombOp = sc.clean(combOp)
    val aggregatePartition = (it: Iterator[T]) => it.aggregate(zeroValue)(cleanSeqOp, cleanCombOp)
    val mergeResult = (index: Int, taskResult: U) => jobResult = combOp(jobResult, taskResult)
    sc.runJob(this, aggregatePartition, mergeResult)
    jobResult
  }

treeAggregate

treeAggregate在aggregate的基础上做了一些优化，因为aggregate是在每个分区计算完成后，把所有的数据拉倒driver端，进行统一的遍历合并，这样如果数据量很大，在driver端可能会OOM。

因此treeAggregate在中间多加了一层合并。

先来看看代码，没有任何的变化：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object TreeAggregateTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("tf-idf").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(1 to 12).repartition(6)
    rdd.mapPartitionsWithIndex((index:Int,it:Iterator[Int])=>{
      Array(s" $index : ${it.toList.mkString(",")}").toIterator
    }).foreach(println)

    val res1 = rdd.treeAggregate(0)(seqOp, combOp)
    println(res1)
  }

  def seqOp(s1:Int, s2:Int):Int = {
    println("seq: "+s1+":"+s2)
    s1 + s2
  }

  def combOp(c1: Int, c2: Int): Int = {
    println("comb: "+c1+":"+c2)
    c1 + c2
  }
}

输出的结果则发生了变化，首先分区内的操作不变：

 3 : 3,10
 2 : 2
 0 : 6,8
 1 : 1,9
 4 : 4,11
 5 : 5,7,12
seq: 0:3
seq: 0:6
seq: 3:10
seq: 6:8
seq: 0:2
seq: 0:1
seq: 1:9
seq: 0:4
seq: 4:11
seq: 0:5
seq: 5:7
seq: 12:12
...

在合并的时候发生了 变化：

comb: 10:13
comb: 23:24
comb: 14:2
comb: 16:15
comb: 47:31

配合下面的流程图，可以更好的理解：

搭配treeAggregate的源码来看一下：

def treeAggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(
      seqOp: (U, T) => U,
      combOp: (U, U) => U,
      depth: Int = 2): U = withScope {
    require(depth >= 1, s"Depth must be greater than or equal to 1 but got $depth.")
    if (partitions.length == 0) {
      Utils.clone(zeroValue, context.env.closureSerializer.newInstance())
    } else {
	  // 这里都没什么变化，在分区中遍历数据累加
      val cleanSeqOp = context.clean(seqOp)
      val cleanCombOp = context.clean(combOp)
      val aggregatePartition =
        (it: Iterator[T]) => it.aggregate(zeroValue)(cleanSeqOp, cleanCombOp)
      var partiallyAggregated = mapPartitions(it => Iterator(aggregatePartition(it)))

      // 关键是这下面的内容 !!!!
      // 首先获得当前的分区数
      var numPartitions = partiallyAggregated.partitions.length
      // 计算合适的并行度，我这里相当于6^(1/2)，也就是2.4左右，ceill向上取整后变成3.
      // max(3,2)得到最后的结果为3。即每个树的分枝有3个叶子节点
      val scale = math.max(math.ceil(math.pow(numPartitions, 1.0 / depth)).toInt, 2)
      
      // 遍历分区，通过对scale取模进行合并计算
      // 这里判断一下，当前的分区数是否还够分。如果少于条件值 scale+(p/scale)，就停止分区
      while (numPartitions > scale + math.ceil(numPartitions.toDouble / scale)) {
        numPartitions /= scale
        val curNumPartitions = numPartitions
        // 重新定义分区id，并按照分区id重新分区，执行合并计算
        partiallyAggregated = partiallyAggregated.mapPartitionsWithIndex {
          (i, iter) => iter.map((i % curNumPartitions, _))
        }.reduceByKey(new HashPartitioner(curNumPartitions), cleanCombOp).values
      }
	  // 最后统计结果
      partiallyAggregated.reduce(cleanCombOp)
    }
  }

spark中的应用

// matrix求相似度
def columnSimilarities(threshold: Double): CoordinateMatrix = {
...	             columnSimilaritiesDIMSUM(computeColumnSummaryStatistics().normL2.toArray, gamma)
}
// 统计每一个向量的相关数据，里面包含了min max 等等很多信息
def computeColumnSummaryStatistics(): MultivariateStatisticalSummary = {
  val summary = rows.treeAggregate(new MultivariateOnlineSummarizer)(
    (aggregator, data) => aggregator.add(data),
    (aggregator1, aggregator2) => aggregator1.merge(aggregator2))
  updateNumRows(summary.count)
  summary
}

了解了treeAggregate之后，后续就可以看matrix的并行求解相似度的源码了！敬请期待吧…

参考

• spark-aggregate与treeAggregate的理解