大数据基础之Spark——Spark基础（Spark优势、Spark技术栈、Spark架构、Spark入口以及RDD相关操作）

Spark的安装教程和启动方式在我之前的博客里写过，有需要的可以去看看。

Spark简介：

Spark是一种用来实现分布式计算的框架。

使用Spark的原因：

相比于MapReduce：

• 处理过程繁杂
    - 只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码
• 处理效率低
    - Map中间结果写磁盘，Reduce结果写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据
    - 任务调度与启动开销大
• 不适合迭代处理、交互式处理和流式处理

Spark是类Hadoop MapReduce的通用并行框架

• Job中间的输出结果可以保存在内存中，不需要落盘和HDFS读写
• 比MapReduce平均快10倍 (官网解释在特定环境下快100倍)

Spark优势：

• 处理速度快
    - 基于内存数据处理，比MR快100个数量级以上 (逻辑回归算法测试)
    - 基于硬盘数据处理，比MR快10个数量级以上
• 易用性
    - 支持Java、Scala、Python、R语言
    - 交互式shell方便开发测试
• 通用性
    - 一栈式解决方案：批处理、交互式查询、实时流处理、图计算及机器学习
• 多种运行模式
    - Yarn、Mesos、EC2、Kubernetes、Standalone、Local（中间三个在国内用的很少）

Spark技术栈

- Spark Core
  - 核心组件，分布式计算引擎
- Spark SQL
  - 高性能的基于Hadoop的SQL解决方案
- Spark Streaming
  - 可以实现高吞吐量、具备容错机制的实时流处理
- Spark Graphx
  - 分布式图处理框架
- Spark Mllib
  - 构建在Spark上的分布式机器学习库

spark架构设计及原理：

运行架构：

• 在驱动程序中，通过SparkContext主导应用的执行
• SparkContext可以连接不同类型的Cluster Manager(Standalone、Yarn、Mesos)，连接后，获得集群节点上的Exector
• 一个Worker节点默认一个Exector，通过SPARK_WORKER_INSTANCES调整
• 每个应用获取自己的Exector
• 每个Task处理一个RDD分区

详细运行过程：

• SparkContext向资源管理器注册并申请资源
• SparkContext向资源管理器申请运行Exector
• 资源管理器向Exector获取资源并返回给SparkContext
• Exector向SparkCOntext注册并申请Task
• SparkContext构建DAG图并分解成stage
• SparkContext将stage发送给TaskScheduler(任务监视器)
• TaskScheduler将Task任务和资源发放给Exector执行
• 执行完毕释放所有资源

Spark架构核心组件：

Spark API

SparkContext

• 连接Driver与Spark Cluster(Workers)
• Spark的主入口
• 每个JVM仅能有一个活跃的SparkContext
• SparkContext.getOrCreate
  创建方法：

val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("mytest")
val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
//Master为本地模式，方括号里的为计算机核数
//appName为自定义的

SparkSession

• Spark 2.0+应用程序的主入口：包含了SparkContext、SQLContext、HiveContext以及StreamingContext
• SparkSession.getOrCreate
  创建方法：

val spark = SparkSession.builder.master("local[*]").appName("mytest").getOrCreate()

RDD

• RDD的概念 (弹性分布式数据集)
    - 分布式(Distributed)
     - 数据的计算并非只局限于单个节点，而是多个节点之间协同计算得到
    - 数据集 (DataSets)
     - RDD是只读的，分区记录的集合，每个分区分布在集群的不同节点上
     - RDD并不存储真正的数据，只是对数据和操作的描述
• DataFrame
    - 弹性 (Resilient)
     - 自动进行存储方式的切换，RDD优先存储在内存中，内存不足将自动写入磁盘
     - 基于Linage的高效容错机制，在任何时候都能进行重算，根据数据血统，可以自动从节点失败中恢复分区，各个分片之间的数据互不影响
     - Stage失败自动重试 / Task失败自动重试
     - Checkpoint和Persist，checkpoint持久化到文件系统
• RDD的五大特征
• RDD由很多的分区构成，每个分区都有一个Task
• 每个分区上都有compute函数，计算该分区中的数据
• RDD之间都有一定的依赖
• 分区器决定数据分配至哪个分区
• 优先位置列表，将计算任务分派到其所在数据块的存储位置 (移动数据不如移动计算)

RDD与DAG

• 两者都是Spark提供的核心抽象
• DAG (有向无环图)反映了RDD之间的依赖关系
  

RDD的创建方法：

//方法一：
val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))
val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),5)     //设置分区数

//方法二：
valrdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5))

//读文件产生RDD
val rdd = sc.textFile("文件路径")              //支持目录、压缩文件以及通配符(默认访问HDFS)
val rdd = sc.textFile("/mydata/*.txt或者/mydata/*.gz")

//创建pairRDD
//读文件创建pairRDD
val rdd = sc.wholeTextFiles("文件路径")

最后

以上就是拉长龙猫为你收集整理的大数据基础之Spark——Spark基础（Spark优势、Spark技术栈、Spark架构、Spark入口以及RDD相关操作）的全部内容，希望文章能够帮你解决大数据基础之Spark——Spark基础（Spark优势、Spark技术栈、Spark架构、Spark入口以及RDD相关操作）所遇到的程序开发问题。

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