Spark简介

一、什么是Spark

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.

Apache Spark™ 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。

Spark是一个实现快速通用的集群计算平台。是由AMP实验室开发的通用内存并行计算框架，提供了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，运行用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。

1.1 Spark的四大特性

（1）Speed

Spark使用DAG调度器，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能

（2）Easy of Use

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

（3）Generality

Spark可以用于批处理、交互式查询（SparkSQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。

（4）Runs Everywhere

Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。Spark提供了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架。

二、Spark的组成

（1）Spark

是整个组件的核心，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口。

（2）Shark

是构建在Spark和Hive基础上的数据仓库，已终止开发。

（3）Spark SQL

提供在大数据上的SQL查询功能，Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器，并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator。用户可以在Spark上直接书写SQL，相当于为Spark扩充了一套SQL算子，这无疑更加丰富了Spark的算子和功能，同时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储（如HDFS、Hive等），为其发展奠定广阔的空间。

（4）Spark Streaming

通过将流数据按指定时间片累积为RDD，然后将每个RDD进行批处理，进而实现大规模的流数据处理。

（5）Graphx

基于BSP模型，进行大规模同步全局的图计算，尤其是进行多轮迭代时，基于Spark内存计算的优势尤为明显。

（6）Tachyon

Tachyon是一个分布式内存文件系统。

（7）Mesos

Mesos是一个资源管理框架，提供类似于YARN的功能。用户可以再其中插件式地运行Spark、MapReduce、Tez等计算框架的任务。Mesos会对资源和任务进行隔离，并实现高效的资源任务调度。

（8）BlinkDB

BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。BlinkDB的核心思想是：通过一个自适应优化框架，随着时间的推移，从原始数据建立并维护一组多维样本；通过一个动态样本选择策略，选择一个适当大小的示例，然后基于查询的准确性和响应时间满足用户查询需求。

三、Spark的企业级应用

（1）亚马逊云计算服务AWS

（2）Yahoop的移动App、网站、广告服务、图片服务等服务的后端实时处理框架均采用了Spark+Shark的架构

（3）Spark在淘宝的应用

淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等

（4）腾讯

腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。

（5）优酷土豆

优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算。