spark基本组件与概念

数据结构

核心之数据集RDD

俗称为弹性分布式数据集。Resilient Distributed Datasets，意为容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。

RDD的特点

• 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。
• 通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc)。
• 失败自动重建。
• 可以控制存储级别(内存、磁盘等)来进行重用。
• 必须是可序列化的。
• 是静态类型的。

 

优点:

1编译时类型安全 
2面向对象的编程风格 ,直接通过类名点的方式来操作数据

缺点:

1序列化和反序列化的性能开销
因为RDD只有数据，没有数据结构，无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化.
2GC的性能开销
频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC

RDD曾是spark处理数据最核心的基本单元,而spark在1.6推出了新的数据处理对象DataFarme和DataSet。

DataFarme

它在RDD的基础上增加了数据的类型。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。

 

它针对RDD的弱点做了如下优化

序列化与反序列化的性能开销

这个不用说，因为有了数据结构，所以节省了这一块。具体上，DataFrame引入了schema : RDD每一行的数据, 结构都是一样的. 这个结构就存储在schema中. spark通过schame就能够读懂数据, 因此在通信和IO时就只需要序列化和反序列化数据, 而结构的部分就可以省略了.

 

GC的性能开销

DataFrame引入了off-heap : 意味着JVM堆以外的内存, 这些内存直接受操作系统管理（而不是JVM）。Spark能够以二进制的形式序列化数据(不包括结构)到off-heap中, 当要操作数据时, 就直接操作off-heap内存. 由于Spark理解schema, 所以知道该如何操作.

但是，DataFrame针对RDD的弱点做了优化，但是它却没有了RDD类型安全和面向对象的优点。可谓是有得必有失。人生不过是取舍。

Dataset

结合了RDD和DataFrame的优点。它同时具备了RDD的类型安全和面向对象优点，同时也具备了DataFrame的schema和off-heap。同时，它引入了新的概念Encoder。能够按需访问，而无需访问整个对象。

 

总结 

1:RDD类型安全，面向对象。

2:RDD仅有数据没有数据结构，序列化开销大。DataFrame引入schema使其具备了数据结构。同时其生命周期脱离了JVM和频繁的GC回收。因此其不再是字节码，而是二进制，又因为schema，所以操作系统和spark能够快速识别。但DataFrame失去了RDD类型安全面向对象的优点。

3:DataSet具体RDD和DataFrame的共同优点。同时能够按字段访问，无需操作整 个对象。

4:就优点和性能来说 RDD<DataFrame<DataSet

 

组件

 

Spark SQL 通常用于交互式查询，但这一领域同类产品太多，更多作为MapReduce的替代者，用于批量作业。

Spark Streaming 流式batch处理。主要同类产品为storm。除了storm延迟低以外，想不出不使用spark streaming的理由。（spark streaming 2.2以后延迟将降低到1ms以内;除了spark不稳定和不兼容的理由以外）

MLlib机器学习， 不了解。

GraphX图计算，不了解。

Spark core spark的核心框架，以上四大组件都依赖于core。

 

核心概念

client 客户端进程，负责提交作业到Master。

master Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动分配Driver的资源和启动Executor的资源。

worker Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。

Driver  一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。

Executor  即真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。

 

图片来自：https://github.com/lw-lin/CoolplaySpark/blob/master/Spark%20Streaming%20%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97/1.1%20DStream%2C%20DStreamGraph%20%E8%AF%A6%E8%A7%A3.md

 

常见概念

未完待续

 

比较优势

网上曾有人号称，spark要取代hadoop。目前看来，spark并无这样的打算。事实上，hadoop已经成为大数据领域的标准，怎么取代呢。spark官方也从未说过这样的话。比如分布式数据存储，spark官方并未有hdfs的替代方案。资源管理调度,spark有自己的想法，但远远达不到生产阶段。除了standnode,还是得深度依赖mesos和yarn。实际上，spark只是hadoop的一个有益补充，如果真的要说替代的话，也只能说是替代mapreduce和storm。

spark的优势体现在：

1:内存计算。这是最广为人知的一点。但是spark在宽依赖的时候也得进行suffle，面且所说，hadoop3.0也引入了内存计算。内存计算绝不是spark引以为傲的优势。据说，在资源紧张spark根本没有多少内存进行计算的情况下，同样的配置和数据条件下，spark依然比mapreduce效率高。(据官网，内存计算，spark效率是mapreduce10-100倍，磁盘计算，spark效率是mapreduce10倍，非内存计算没有测试过)

2:弱化了批处理和实时计算。在spark诞生之前，大数据分成了泾渭分明的两大阵营。批处理和实时，分别以hadoop(mapreduce)和storm为代表。spark以spark sql和spark streaming将两者整合了起来。当然，这里的弱化绝不仅仅是简单的将实时和批处理技术整合成一家。spark创造性的将数据整合为RDD，可大可小，时间可以自行设置。在spark里，数据将是流动的，各种RDD可以自由组合计算。

3:DAG。当然DAG是一种编程思想，并非spark独有。DAG加RDD为spark带来了高容错的特性。如果处理失败，只需恢复失败的RDD即可。

4:得益于scala语言的简洁强大，spark提供了许多强大的算子。hadoop只提供了map及reduce(shuffle阶段除外)，storm trident提供了更多的算子，但是效率是个问题。比如，wordcount的例子，分别用mapreduce,storm和spark开发，开发效率上spark会有很大的优势。

5:storm进行批处理(minibath)的trident效率低，容错低。它是将数据缓存到本地，而streaming提供了更多的选择，比如streaming提供了lazy的kafka driect api。效率更高，容错更高，占用资源更少。

 

 

参考：

http://www.36dsj.com/archives/61155

http://blog.csdn.net/wo334499/article/details/51689549