一、Spark与Hadoop的关系

　　Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型，即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。

　　Hadoop采用MapReduce和HDFS技术，其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作，在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作；HDFS则是对Hadoop的输入文件、Map产生的结果文件、Shuffle产生的结果文件等等的一个文件管理系统，其IO操作都是基于磁盘的。Hive、HBase、Pig、Mathout和ZooKepper等都是基于Hadoop开发的系统。

　　Hadoop处理的数据量本身很大时，经过N个Map操作会被划分为多个数据块，一般这些块都需要经过merg操作存放到磁盘中，IO量是很大的，尤其是小文件（文件大小要小于系统处理的block时）数量过多时，不仅IO操作增多而且还会拖累网络的流量负载。众所周知，对于迭代计算，Hadoop只能是鞭长莫及，因为许多处理的中间文件都被放置在磁盘中，要利用这些中间文件进行迭代计算对系统性能来说是不现实的。Hadoop本身的容错机制即冗余副本，占据了很多资源，当然，Hadoop2已经开始使用log的方法来强化容错机制。

　　Spark对计算模型进行了细化，MapReduce的计算模型被分为transformations操作和actions操作，transformations操作包含了map、reduceByKey、union和join等许多对数据集RDD进行转换的操作，而actions则提供了对数据集中的数据操作的接口。数据集RDD是基于内存的，甚至可以将一个RDD视为一个静态变量类型，这样进行迭代计算就成为了可能，而且减少了磁盘IO操作。

 

二、粗粒度与细粒度的共享内存模式

　　粗粒度的寻址模式相比细粒度的寻址模式，可以寻址的最小页的大小要大一些。这一点被Spark运用得非常灵活。

　　首先，粗粒度寻址是RDDs所采取的寻址方式。尽管页面相比细粒度下比较大，但是由于许多应用都是执行相同的迭代操作，所以并不影响系统性能。粗粒度寻址来共享内存也是RDDs划分的重要依据，否者页面太小，导致数据集容量有限，对计算性能是不利的。

　　其次，RDDs支持不同方式的寻址。RDDs在写操作时采用粗粒度寻址，而读方式下却可以采取粗粒度或者细粒度的寻址方式。同时，在进行故障恢复时，RDDs会通过细粒度方式寻址及lineage的低开销来实现。

 

三、RDDs与Spark

　　RDDs的运用成就了Spark。Spark的工作单位是数据集RDDs，而对RDD的操作实际上是对其内部的Partitions的操作。

　　RDDs之间的关系分为两类：narrow dependencies和wide dependencies，前者是指RDD的工作分区只允许一个child RDD共享，而后者则指RDD的工作分区允许多个child RDD共享。一般来说，map操作产生的都是narrow dependencies的RDD，而join操作产生的都是wide dependencies的RDD，总之不同的操作依靠其特性会产生不同的依赖关系。narrow dependencies的RDD由于资源利用呈流式，所以适合于以管道形式来并行执行操作。

　　Spark在RDDs上执行任务时，RDDs是由parent RDD创建的，这个parent RDD即目标RDD，其所创建的RDD负责执行副本任务。执行阶段：首先，每个阶段都会尽可能多的安排一些narrow dependencies的transformations操作；然后，每个阶段相互交接的时间段即shuffle阶段，这一阶段需要wide dependencies的操作或者一部分Partitions已经执行完并且能够减缓parent RDD计算压力的RDD；最后，就是对执行失败的RDDs进行恢复重新执行，直到目标RDD（parent RDD）执行完成。

　　transformations操作包括：

　　1、map操作。map操作返回一个RDD，操作对象与parent RDD具有相同的分区表和优先级，可以返回parent RDD迭代计算所需的值。

　　2、union操作。union操作返回一个RDD，操作对象为两个RDD，将这两个RDD的Partitions进行合并操作。

　　3、simple操作。

　　4、join操作。join操作可能产生narrow dependencies、wide dependencies或者混合的RDDs。当join的对象RDDs都具有相同的Partition函数时，产生narrow dependencies的RDDs；当RDDs的Partition函数不同时，产生wide dependencies；一个有Partition函数而一个没有时，产生混合RDDs。无论哪种情况，结果RDD都含有一个继承的或者默认的Partition函数。

　　5、reduceByKey操作。

　　action操作包括：

　　1、count操作。对RDD的长度计数。

　　2、collect操作。获取RDD中的一列数据。

　　3、reduce操作。将RDD数据集中的数据返回给用户。

　　此外，采用<K,V>的计算模式，Spark和RDDs交互是通过language-intergrated API接口实现的。

 

四、RDDs的容错机制

　　容错机制是RDDs需要重点考虑的因素。首先，RDDs是不能容忍调度错误的。其次，数据的恢复速度是关乎系统性能的重要因素。

　　RDD的创建由用户或者RDD执行，而Spark的驱动程序会将RDD从Parent RDD的创建到执行的各个阶段的每一步都记录在lineage中，所以，如果这个RDD任务失败时，Spark会根据相应的lineage在本地或者其他节点上恢复该RDD。上述容错机制需要lineage的记录，而lineage的方法只对narrow dependencies具有良好的效果，对于wide dependencies则效果欠佳。wide dependencies的容错方法一般推荐checkpoint机制。