MapReduce et manipulation de RDD par clés avec Apache Spark

Nous avons vu dans le post précédent qu’Apache Spark permettait de réaliser des opérations d’agrégation sur l’ensemble des valeurs d’un RDD. Nous allons maintenant réaliser des agrégations ainsi que d’autres manipulations par clés.

La théorie

Une opération de réduction par clés effectue une agrégation des valeurs pour chaque clé du RDD. Ce type d’opération ne peut être effectué que sur un RDD de type JavaPairRDD, c’est-à-dire un RDD dans lequel les éléments sont des tuples clé-valeur. Attention, contrairement à une Map en Java, il n’existe aucune contrainte d’unicité sur les clés. Plusieurs tuples portant la même clé peuvent donc exister dans le RDD.

L’opération de réduction va être effectuée sur des valeurs de la même clé jusqu’à ce qu’il n’existe plus qu’une seule valeur par clé. Le RDD résultant sera donc une vraie Map clé-valeur, avec unicité des clés.

Supposons qu’on ait le RDD suivant (tuples clé-valeur) :

  • (A, 3)
  • (A, 5)
  • (B, 2)
  • (A, 4)
  • (B, 7)

Si on applique une réduction par clés calculant la somme des valeurs, on obtiendra le RDD suivant :

  • (A, 12)
  • (B, 9)

Le RDD contient autant de tuples qu’il existait de clés différentes dans le RDD d’origine.

Les données d’exemple

Nous allons utiliser des fichiers de statistiques de consultation de Wikipedia. Ces fichiers sont en libre téléchargement, un fichier étant produit chaque heure. Chaque fichier pèse environ 300 Mo une fois décompressé.

Voici un extrait de fichier :

fr Louvoy%C3%A8rent 1 7766
fr Louvoyer 2 24276
fr Louvre-Lens 1 39497
fr Louvres 1 36541
fr Louxor 2 33183

Chaque ligne représente un enregistrement selon 4 champs séparés par des espaces :

  1. Le nom du “projet” Wikipedia : code pays suivi, éventuellement, d’un suffixe indiquant s’il s’agit de Wikipedia, Wikibooks, Wiktionary, etc.
  2. Le titre de la page, URL encodé.
  3. Le nombre de requêtes reçues.
  4. La taille de la page en octets.

En pratique

A partir des statistiques Wikipedia, nous pouvons calculer le nombre de visites par projet. Contrairement à une agrégation globale, nous cherchons donc à obtenir une liste clé-valeur : code projet – nombre de visites.

Commençons par lire un fichier par lignes et en découpant chaque ligne selon les espaces :

sc.textFile(“data/wikipedia-pagecounts/pagecounts-20141101-000000″)
.map(line -> line.split(” “))

Le type obtenu est JavaRDD<String[]>.

Nous pouvons transformer ce JavaRDD en JavaPairRDD via l’opération mapToPair(). Il faut alors renvoyer des objets de type Tuple2 :

.mapToPair(s -> new Tuple2<String , Long>(s[0], Long.parseLong(s[2])))

La classe JavaPairRDD offre des transformations permettant de travailler nativement sur cette collection clé-valeur : reduceByKey(), sortByKey(), ainsi que des fonctions de croisement entre deux JavaPairRDD (join(), intersect(), etc.).

En l’occurence, nous allons utiliser la fonction reduceByKey() en lui donnant une opération de somme. Les valeurs reçues par la fonction appartiendront à la même clé sans que l’on puisse connaître celle-ci :

.reduceByKey((x, y) -> x + y)

Enfin, nous pouvons écrire l’ensemble des tuples sur la console. La clé du tuple est représentée par le champ _1 tandis que la valeur est représentée par le champ _2.

.foreach(t -> System.out.println(t._1 + ” -> ” + t._2))

Voici le code complet :

SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName(“wikipedia-mapreduce-by-key”)
.setMaster(“local”);
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
sc.textFile(“data/wikipedia-pagecounts/pagecounts-20141101-000000″)
.map(line -> line.split(” “))
.mapToPair(s -> new Tuple2<String , Long>(s[0], Long.parseLong(s[2])))
.reduceByKey((x, y) -> x + y)
.foreach(t -> System.out.println(t._1 + ” -> ” + t._2));

A l’exécution, nous obtenons un résultat similaire à ce qui suit :

...
got.mw -> 14
mo.d -> 1
eo.q -> 38
fr -> 602583
ja.n -> 167
mus -> 21
xal -> 214
...

La valeur 3269849 pour Wikipedia France est donc la somme des nombre de visites des pages recensées en “fr” dans le fichier.

Tri des résultats par clés

Nous pouvons remarquer que les résultats ne sont pas triés. En effet, pour des raisons de performance, Spark ne garantit pas l’ordre au sein du RDD : les tuples sont traités de manière indépendante les uns des autres.

Nous pouvons trier les tuples par leur clé grâce à la méthode sortByKey() qui prend éventuellement un booléen en paramètre pour inverser le tri :

.sortByKey()

Le résultat devient :

AR -> 195
De -> 115
EN -> 4
En -> 10
En.d -> 8
FR -> 1
It -> 2
SQ.mw -> 11
Simple -> 1
aa -> 27
aa.b -> 6
aa.d -> 1
aa.mw -> 11
...

Le tri est case-sensitive. Si nous voulons trier de manière case-insensitive, nous pouvons passer un comparateur.

Malheureusement, nous ne pouvons pas utiliser un comparateur issu de Comparator.comparing() (nouveauté Java 8) car le comparateur retourné n’est pas sérialisable.

// génère une exception :
// Task not serializable: java.io.NotSerializableException
.sortByKey(Comparator.comparing(String::toLowerCase))

Il faut donc avoir recours à un comparateur implémentant l’interface Serializable :

class LowerCaseStringComparator implements Comparator, Serializable {
@Override
public int compare(String s1, String s2) {
return s1.toLowerCase().compareTo(s2.toLowerCase());
}
}

Ce comparateur est alors utilisé de manière plus classique :

Comparator c = new LowerCaseStringComparator();
…
.sortByKey(c)

On obtient alors le résultat souhaité :

...
ang.q -> 15
ang.s -> 9
AR -> 195
ar -> 108324
ar.b -> 293
...

Tri des résultats par valeurs

La classe JavaPairRDD possède une méthode sortByKey() mais il n’existe pas de méthode sortByValue(). Si l’on souhaite trier par valeurs, il faut inverser nos tuples pour que les valeurs soient les clés.

Pour rappel, un JavaPairRDD n’impose pas que les clés des tuples soient uniques au sein du RDD. On peut donc avoir des doublons de valeurs sans que cela pose problème.

Nous inversons donc les tuples, toujours avec la fonction mapToPair() de sorte à récupérer un JavaPairRDD en sortie :

.mapToPair(t -> new Tuple2<Long , String>(t._2, t._1))

Nous pouvons alors trier le RDD par ordre descendant (les plus grandes valeurs en premier) et conserver les 10 premiers éléments grâce à la méthode take() :

.sortByKey(false)
.take(10)

Notez que take() retourne une collection Java (java.util.List) et non un RDD. La méthode forEach() que nous utilisons est donc celle de l’API de collections, et non foreach() sur un RDD :

.forEach(t -> System.out.println(t._2 + ” -> ” + t._1));

Le code de tri :

.mapToPair(t -> new Tuple2<Long , String>(t._2, t._1))
.sortByKey(false)
.take(10)
.forEach(t -> System.out.println(t._2 + ” -> ” + t._1));

On obtient alors le top 10 des projets Wikipedia les plus consultés dans l’heure :

meta.m -> 15393394
meta.mw -> 12390990
en -> 7209054
en.mw -> 4405366
es -> 1210216
de -> 692501
ja.mw -> 674700
es.mw -> 666607
ru -> 664970
ja -> 637371

Traitement de multiples fichiers

Pour finir, notez qu’il est possible de traiter plusieurs fichiers grâce à l’utilisation de wildcards en paramètre de la méthode textFile(). Nous pouvons ainsi agréger des données provenant de plusieurs fichiers.

Nous en profitons pour indiquer à l’exécuteur Spark d’utiliser 16 threads via setMaster("local[16]").

Ainsi, le calcul du top 10 des projets Wikipedia pour la journée du 1er novembre (24 fichiers) devient :

SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName(“wikipedia-mapreduce-by-key”)
.setMaster(“local[16]”);
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
sc.textFile(“data/wikipedia-pagecounts/pagecounts-20141101-*”)
.map(line -> line.split(” “))
.mapToPair(s -> new Tuple2<String , Long>(s[0], Long.parseLong(s[2])))
.reduceByKey((x, y) -> x + y)
.mapToPair(t -> new Tuple2<Long , String>(t._2, t._1))
.sortByKey(false)
.take(10)
.forEach(t -> System.out.println(t._2 + ” -> ” + t._1));

Le résultat obtenu est le suivant :

meta.m -> 430508482
meta.mw -> 313310187
en -> 171157735
en.mw -> 103491223
ru -> 29955421
ja -> 22201812
ja.mw -> 22186094
es -> 21424067
de -> 21098513
fr -> 17967662

Sur un MacBook Pro fin 2013 (SSD, Core i7 à 2 GHz), ce traitement prend environ 40 secondes pour près de 9 Go de données en entrée. C’est très raisonnable.

Conclusion

Nous commençons à avoir un bon aperçu de l’API de Spark et des possibilités offertes par celle-ci. La manipulation de tuples clé-valeur sera notamment un des usages principaux du framework.

Dans les prochains posts, nous déploierons un cluster Spark et étudierons l’API de streaming.

Vous pouvez retrouver l’exemple complet de code sur GitHub.

 

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