Spark的设计与运行原理

一、sprak简介

Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark作为大数据计算平台的后起之秀，在2014年打破了Hadoop保持的基准排序（Sort Benchmark）纪录，使用206个节点在23分钟的时间里完成了100TB数据的排序，而Hadoop则是使用2000个节点在72分钟的时间里完成同样数据的排序。

1、Spark具有如下几个主要特点：

• 运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍；
• 容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过Spark Shell进行交互式编程；
• 通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算；
• 运行模式多样：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源

2、Spark相对于Hadoop的优势

a、Hadoop存在如下一些缺点：

• 表达能力有限。计算都必须要转化成Map和Reduce两个操作，但这并不适合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程；
• 磁盘IO开销大。每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大；
• 延迟高。一次计算可能需要分解成一系列按顺序执行的MapReduce任务，任务之间的衔接由于涉及到IO开销，会产生较高延迟。而且，在前一个任务执行完成之前，其他任务无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务。

b、相比于MapReduce，Spark主要具有如下优点：

•  Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
•  Spark提供了内存计算，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率；
•  Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。

Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销，因而，Spark更适合于迭代运算比较多的数据挖掘与机器学习运算。使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源，因为每次迭代都需要从磁盘中写入、读取中间数据，IO开销大。而Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据。

Spark提供了实时交互式编程反馈，可以方便地验证、调整算法。
尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。此外，Hadoop可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark对硬件的要求稍高一些，对内存与CPU有一定的要求。

3、Spark生态系统

a、在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型：

 

• 复杂的批量数据处理：时间跨度通常在数十分钟到数小时之间；
• 基于历史数据的交互式查询：时间跨度通常在数十秒到数分钟之间；
• 基于实时数据流的数据处理：时间跨度通常在数百毫秒到数秒之间。

 

 

 

 

c、Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX 等组件，各个组件的具体功能如下：

•  Spark Core：Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；通常所说的Apache Spark，就是指Spark Core；
• Spark SQL：Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析；
• Spark Streaming：Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume和TCP套接字等；
• MLlib（机器学习）：MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作；
• GraphX（图计算）：GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。