Spark学习一 ——初步认识Spark

1、什么是Spark

Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。
是基于内存计算的大数据并行计算框架
spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。
高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，Spark依然比MapReduce更加高效。

2、为什么要学Spark

中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。

Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

二、Spark的四大特性

1、高效性

运行速度提高100倍。

Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，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 、易用性

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、通用性

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4、兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

Mesos：Spark可以运行在Mesos里面（Mesos 类似于yarn的一个资源调度框架）

standalone：Spark自己可以给自己分配资源（master，worker）

YARN：Spark可以运行在yarn上面

Kubernetes：Spark接收 Kubernetes的资源调度

三、Spark的组成

Spark组成(BDAS)：全称伯克利数据分析栈，通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。

它的主要组件有：

SparkCore：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。

SparkSQL：Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包，可以让我使用SQL语句的方式来查询数据，Spark支持 多种数据源，包含Hive表，parquest以及JSON等内容。

SparkStreaming： 是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。

MLlib：提供常用机器学习算法的实现库。

GraphX：提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算。

BlinkDB：用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。

Tachyon：以内存为中心高容错的的分布式文件系统。

四、应用场景

Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和即席查询等
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
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。
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。

Yarn和Spark的StandAlone调度模式对比

ResouceManager Master 管理子节点、资源调度、接收任务请求
NodeManger Worker 管理当前节点，并管理子进程
YarnChild Executor 运行真正的计算逻辑的（Task）
Client SparkSubmit （Client + ApplicaitonMaster）提交app，管理该任务的Executor
ApplicaitonMaster 并将Task提交到（Executor）

Spark相对于Hadoop的优势

Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。

回顾Hadoop的工作流程，可以发现Hadoop存在如下一些缺点：

1. 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；

2. 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；

3. 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。

Spark主要具有如下优点：

1. 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；

2. 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；

3. Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。

4. 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

5. Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-5倍。

但Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，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。

Spark基本概念

在具体讲解Spark运行架构之前，需要先了解几个重要的概念：

- RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed
Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型；

• DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系；
  - Executor：是运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据； 真正执行task的单元，一个Work Node上可以有多个Executor
• 应用：用户编写的Spark应用程序；
• 任务：运行在Executor上的工作单元；
• 作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作；
• 阶段：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，或者也被称为“任务集”

• Driver Program：
– （驱动程序）是Spark的核心组件
– 构建SparkContext（Spark应用的入口，创建需要的变量，还包含集群的配置信息
– 将用户提交的job转换为DAG图（类似数据处理的流程图）
– 根据策略将DAG图划分为多个stage，根据分区从而生成一系列tasks
– 根据tasks要求向RM申请资源
– 提交任务并检测任务状态

最后

以上就是飞快手套为你收集整理的Spark学习一 ——初步认识Spark的全部内容，希望文章能够帮你解决Spark学习一 ——初步认识Spark所遇到的程序开发问题。

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