什么是有界优先队列？
有界优先队列（BoundedPriorityQueue）是 Spark 中实现的一种数据结构，用于高效地在分布式环境下对数据进行部分排序或选择前 N 个元素。
- 它的核心特性是：队列的大小是固定的，当新元素进入队列时，会依据优先级（通常由比较器决定）决定是否插入，并丢弃优先级较低的元素，从而在内存中保持高效。
- 实现方式：
BoundedPriorityQueue底层基于java.util.PriorityQueue（堆实现）。
有界优先队列的作用
- 高效排序：当只需要前 N 个元素时，避免全量排序，降低计算和内存消耗。
- 局部优化：在 Spark 的分区级别操作中，可用于在单个分区内选取前 N 个数据。
- 支持懒加载：结合 Spark 的迭代器机制，避免不必要的数据加载。
有界优先队列使用在哪些算子上？
-
takeOrdered：- 获取 RDD 中的前 N 个元素，基于自然排序或自定义排序。
- 实现上会在每个分区内使用
BoundedPriorityQueue找出前 N 个元素，然后通过驱动端合并结果。
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top：- 类似
takeOrdered，但会按照降序取前 N 个元素。 - 同样使用
BoundedPriorityQueue实现分区内排序和全局合并。
- 类似
-
aggregate和aggregateByKey（间接使用）：- 可以通过自定义聚合函数，结合有界优先队列实现分区内的部分排序或选择。
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combineByKey：- 适用于键值对 RDD 的聚合操作，用于分区内或分区间高效提取前 N 个元素。
源码分析
1. BoundedPriorityQueue 的实现
核心源码片段如下：
class BoundedPriorityQueue[A](maxSize: Int)(implicit ord: Ordering[A]) extends Iterable[A] {private val underlying = new java.util.PriorityQueue[A](maxSize, ord)def +=(elem: A): this.type = {if (underlying.size < maxSize) {underlying.add(elem)} else if (ord.compare(elem, underlying.peek()) > 0) {underlying.poll()underlying.add(elem)}this}// 返回队列元素override def iterator: Iterator[A] = underlying.iterator.asScalaoverride def size: Int = underlying.size()
}
- 构造函数：初始化一个固定大小的优先队列。
+=方法：根据传入元素的优先级判断是否插入队列。优先级低的元素在队列满时会被丢弃。- 迭代器方法：支持遍历队列元素。
2. takeOrdered 源码
takeOrdered 在每个分区内和全局分别使用 BoundedPriorityQueue：
def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T] = {val ordReverse = ord.reverseval bcOrd = sparkContext.broadcast(ordReverse)this.mapPartitions { items =>val queue = new BoundedPriorityQueue[T](num)(bcOrd.value)items.foreach(queue += _)Iterator.single(queue)}.reduce { (queue1, queue2) =>queue1 ++= queue2queue1}.toArray.sorted(ord)
}
- 分区内排序：为每个分区创建一个
BoundedPriorityQueue，存储前 N 个元素。 - 分区间合并：通过
reduce将各分区的队列合并。 - 最终排序：合并后的队列最终排序后返回。
举例说明
示例代码：takeOrdered 与 top
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}val conf = new SparkConf().setAppName("BoundedPriorityQueueExample").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)val rdd = sc.parallelize(Seq(5, 1, 3, 9, 2, 6, 4, 8, 7), numSlices = 3)// 使用 takeOrdered 获取前 5 个最小值
val smallest5 = rdd.takeOrdered(5)
println(s"Smallest 5: ${smallest5.mkString(", ")}")// 使用 top 获取前 5 个最大值
val largest5 = rdd.top(5)
println(s"Largest 5: ${largest5.mkString(", ")}")sc.stop()
输出：
Smallest 5: 1, 2, 3, 4, 5
Largest 5: 9, 8, 7, 6, 5
注意事项
- 内存占用：
BoundedPriorityQueue在分区内保留部分数据，适合小规模排序；大规模排序可能会导致内存溢出。 - 排序方向：
takeOrdered默认升序；top默认降序。 - 性能影响：全局排序需要额外的
shuffle，应避免在大规模数据上频繁使用。
总结
- 有界优先队列的作用：解决分布式环境下高效排序问题。
- 核心实现：用于
takeOrdered、top等算子中，通过分区内优先队列与全局合并实现。 - 优势：减少内存占用，适合提取部分数据。
- 使用场景：分布式排序和前 N 元素选取场景。
