spark具有哪些优点(spark的底层是什么)

本文主要介绍“火花的核心概念是什么”。在日常操作中，相信很多人对Spark的核心概念是什么都有疑问。边肖查阅了各种资料，整理出简单易用的操作方法，希望能帮你解答“火花的核心概念是什么”的疑惑！接下来，请和边肖一起学习！

概述

什么是Spark

Spark是类似Hadoop map reduce的通用并行计算框架，由加州大学伯克利分校AMP实验室开源。Spark基于MapReduce算法的分布式计算具有Hadoop MapReduce的优势。但是，与map reduce不同，Job的中间输出和结果可以存储在内存中，因此不再需要读写HDFS。因此，Spark更适合数据挖掘、机器学习等需要迭代的MapReduce算法。其架构如下图所示：

Spark与Hadoop的对比

Spark的中间数据放入内存，迭代运算效率更高。

Spark更适合迭代运算较多的ML和DM运算。因为在《火花》中，有RDD的抽象概念。

Spark比Hadoop更通用。

Spark提供多种类型的数据集操作，不像Hadoop只提供Map和Reduce操作。例如，映射、过滤器、平面图、样本、按键分组、按键减少、联合、连接、协同分组、映射值、排序、部分依据等等。Spark称这些操作为转换。同时，它还提供了计数、收集、减少、查找、保存等各种动作操作。

这些不同的数据集操作类型为开发上层应用的用户提供了便利。处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样是唯一的数据洗牌模型。用户可以命名、物化和控制中间结果的存储和分区。可以说编程模型比Hadoop更灵活。

但是，由于RDD的特点，Spark不适合异步细粒度更新状态的应用，比如web服务的存储或者增量式的web爬虫和索引。不适合增量修改的应用模式。

容错。

检查点用于实现分布式数据集计算中的容错，检查点有两种方式，一种是检查点数据，另一种是记录更新。用户可以控制使用哪种方法来实现容错。

可用性。

Spark通过提供丰富的Scala、Java、Python API和交互式Shell来提高可用性。

Spark与Hadoop的结合

Spark可以直接读写数据到HDFS，也支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce在同一个集群中运行，共享存储资源和计算，数据仓库Shark几乎与Hive完全兼容。

Spark的适用场景

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用。需要重复操作的次数越多，需要读取的数据量就越大，好处也就越大。然而，当数据量少但计算密集时，收益相对较小。

由于RDD的特点，Spark不适合异步细粒度更新状态的应用，比如web服务的存储或者增量式web爬虫和索引。不适合增量修改的应用模式。

总的来说，Spark应用广泛，通用性强。

运行模式

本地模式

独立模式

介子模式

纱线模式

Spark生态系统

Shark(Spark上的Hive): Shark基本上提供了和基于Spark框架的Hiveql相同的命令接口。为了最大程度地保持与Hive的兼容性，Shark利用Hive的API实现查询解析和逻辑规划生成。在PhysicalPlan执行的最后阶段，使用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以在内存中自动缓存特定的RDD，实现数据重用和提前

而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。

◆ Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。

◆ Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法。

在业界的使用

◆ Spark项目在2009年启动，2010年开源, 现在使用的有：Berkeley, Princeton, Klout, Foursquare, Conviva, Quantifind, Yahoo! Research & others, 淘宝等，豆瓣也在使用Spark的python克隆版Dpark。

Spark核心概念

Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集

◆ RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。

◆ RDD的特点：

1. 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。

2. 通过并行转换的方式来创建如（map, filter, join, etc）。

3. 失败自动重建。

4. 可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。

5. 必须是可序列化的。

6. 是静态类型的。

◆ RDD的好处

1. RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint。

2. RDD的不变性，可以实现类Hadoop MapReduce的推测式执行。

3. RDD的数据分区特性，可以通过数据的本地性来提高性能，这与Hadoop MapReduce是一样的。

4. RDD都是可序列化的，在内存不足时可自动降级为磁盘存储，把RDD存储于磁盘上，这时性能会有大的下降但不会差于现在的MapReduce。

◆ RDD的存储与分区

1. 用户可以选择不同的存储级别存储RDD以便重用。

2. 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会spill到disk。

3. RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。

◆ RDD的内部表示

在RDD的内部实现中每个RDD都可以使用5个方面的特性来表示：

1. 分区列表（数据块列表）

2. 计算每个分片的函数（根据父RDD计算出此RDD）

3. 对父RDD的依赖列表

4. 对key-value RDD的Partitioner【可选】

5. 每个数据分片的预定义地址列表(如HDFS上的数据块的地址)【可选】

◆ RDD的存储级别

RDD根据useDisk、useMemory、deserialized、replication四个参数的组合提供了11种存储级别：

val NONE = new StorageLevel(false, false, false)       val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false)       val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, 2)       val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, true)       val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, true, 2)       val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false)       val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, 2)       val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, true)       val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, true, 2)       val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false)       val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, 2)

◆ RDD定义了各种操作，不同类型的数据由不同的RDD类抽象表示，不同的操作也由RDD进行抽实现。

RDD的生成

◆ RDD有两种创建方式：

1、从Hadoop文件系统（或与Hadoop兼容的其它存储系统）输入（例如HDFS）创建。

2、从父RDD转换得到新RDD。

◆ 下面来看一从Hadoop文件系统生成RDD的方式，如：val file = spark.textFile("hdfs://...")，file变量就是RDD（实际是HadoopRDD实例），生成的它的核心代码如下：

// SparkContext根据文件/目录及可选的分片数创建RDD, 这里我们可以看到Spark与Hadoop MapReduce很像      // 需要InputFormat, Key、Value的类型，其实Spark使用的Hadoop的InputFormat, Writable类型。      def textFile(path: String, minSplits: Int = defaultMinSplits): RDD[String] = {          hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable],          classOf[Text], minSplits) .map(pair => pair._2.toString) }        // 根据Hadoop配置，及InputFormat等创建HadoopRDD       new HadoopRDD(this, conf, inputFormatClass, keyClass, valueClass, minSplits)

◆ 对RDD进行计算时，RDD从HDFS读取数据时与Hadoop MapReduce几乎一样的：

RDD的转换与操作

◆ 对于RDD可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个RDD）与操作（返回值不是一个RDD）。

◆ 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。

◆ 操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。

◆ 下面使用一个例子来示例说明Transformations与Actions在Spark的使用。

val sc = new SparkContext(master, "Example", System.getenv("SPARK_HOME"),           Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))         val rdd_A = sc.textFile(hdfs://.....)      val rdd_B = rdd_A.flatMap((line => line.split("\\s+"))).map(word => (word, 1))         val rdd_C = sc.textFile(hdfs://.....)      val rdd_D = rdd_C.map(line => (line.substring(10), 1))      val rdd_E = rdd_D.reduceByKey((a, b) => a + b)         val rdd_F = rdd_B.jion(rdd_E)         rdd_F.saveAsSequenceFile(hdfs://....)

Lineage（血统）

◆ 利用内存加快数据加载,在众多的其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现，Spark的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问题时采用的方案。为了保证RDD中数据的鲁棒性，RDD数据集通过所谓的血统关系(Lineage)记住了它是如何从其它RDD中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation）操作（filter, map, join etc.)行为。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过Lineage获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。

◆ RDD在Lineage依赖方面分为两种Narrow Dependencies与Wide Dependencies用来解决数据容错的高效性。Narrow Dependencies是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。Wide Dependencies是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区或所有分区，也就是说存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。对与Wide Dependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage方法对与输入节点完好，而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是lineage，血统的意思），Narrow Dependencies对于数据的重算开销要远小于Wide Dependencies的数据重算开销。

容错

◆ 在RDD计算，通过checkpint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是logging the updates方式，通过记录跟踪所有生成RDD的转换（transformations）也就是记录每个RDD的lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。

资源管理与作业调度

◆ Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对YARN的支持也就非常容易，Spark on Yarn的大致框架图。

◆ 让Spark运行于YARN上与Hadoop共用集群资源可以提高资源利用率。

编程接口

◆ Spark通过与编程语言集成的方式暴露RDD的操作，类似于DryadLINQ和FlumeJava，每个数据集都表示为RDD对象，对数据集的操作就表示成对RDD对象的操作。Spark主要的编程语言是Scala，选择Scala是因为它的简洁性（Scala可以很方便在交互式下使用）和性能（JVM上的静态强类型语言）。

◆ Spark和Hadoop MapReduce类似，由Master(类似于MapReduce的Jobtracker)和Workers(Spark的Slave工作节点)组成。用户编写的Spark程序被称为Driver程序，Dirver程序会连接master并定义了对各RDD的转换与操作，而对RDD的转换与操作通过Scala闭包(字面量函数)来表示，Scala使用Java对象来表示闭包且都是可序列化的，以此把对RDD的闭包操作发送到各Workers节点。 Workers存储着数据分块和享有集群内存，是运行在工作节点上的守护进程，当它收到对RDD的操作时，根据数据分片信息进行本地化数据操作，生成新的数据分片、返回结果或把RDD写入存储系统。

Scala

◆  Spark使用Scala开发，默认使用Scala作为编程语言。编写Spark程序比编写Hadoop MapReduce程序要简单的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell测试程序。写SparK程序的一般步骤就是创建或使用(SparkContext)实例，使用SparkContext创建RDD，然后就是对RDD进行操作。如：

val sc = new SparkContext(master, appName, [sparkHome], [jars])   val textFile = sc.textFile("hdfs://.....")   textFile.map(....).filter(.....).....

Java

◆ Spark支持Java编程，但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具，其它与Scala编程是一样的，因为都是JVM上的语言，Scala与Java可以互操作，Java编程接口其实就是对Scala的封装。如：

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(...);    JavaRDD lines = ctx.textFile("hdfs://...");   JavaRDD words = lines.flatMap(     new FlatMapFunction<String, String>() {        public Iterable call(String s) {           return Arrays.asList(s.split(" "));        }      }   );

Python

◆ 现在Spark也提供了Python编程接口，Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。 如：

from pyspark import SparkContext   sc = SparkContext("local", "Job Name", pyFiles=['MyFile.py', 'lib.zip', 'app.egg'])   words = sc.textFile("/usr/share/dict/words")   words.filter(lambda w: w.startswith("spar")).take(5)

使用示例

Standalone模式

◆ 为方便Spark的推广使用，Spark提供了Standalone模式，Spark一开始就设计运行于Apache Mesos资源管理框架上，这是非常好的设计，但是却带了部署测试的复杂性。为了让Spark能更方便的部署和尝试，Spark因此提供了Standalone运行模式，它由一个Spark Master和多个Spark worker组成，与Hadoop MapReduce1很相似，就连集群启动方式都几乎是一样。

◆ 以Standalone模式运行Spark集群

•  下载Scala2.9.3，并配置SCALA_HOME

• 下载Spark代码（可以使用源码编译也可以下载编译好的版本）这里下载 编译好的版本（http://spark-project.org/download/spark-0.7.3-prebuilt-cdh5.tgz）

• 解压spark-0.7.3-prebuilt-cdh5.tgz安装包

• 修改配置（conf/*） slaves: 配置工作节点的主机名 spark-env.sh：配置环境变量。 

SCALA_HOME=/home/spark/scala-2.9.3   JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.6.0_45   SPARK_MASTER_IP=spark1               SPARK_MASTER_PORT=30111   SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=30118   SPARK_WORKER_CORES=2 SPARK_WORKER_MEMORY=4g   SPARK_WORKER_PORT=30333   SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=30119   SPARK_WORKER_INSTANCES=1

◆ 把Hadoop配置copy到conf目录下

◆ 在master主机上对其它机器做ssh无密码登录

◆ 把配置好的Spark程序使用scp copy到其它机器

◆ 在master启动集群

$SPARK_HOME/start-all.sh

yarn模式

◆ Spark-shell现在还不支持Yarn模式，使用Yarn模式运行，需要把Spark程序全部打包成一个jar包提交到Yarn上运行。目录只有branch-0.8版本才真正支持Yarn。

◆ 以Yarn模式运行Spark

下载Spark代码.

git clone git://github.com/mesos/spark

◆ 切换到branch-0.8

cd spark   git checkout -b yarn --track origin/yarn

◆ 使用sbt编译Spark并

$SPARK_HOME/sbt/sbt   > package   > assembly

◆ 把Hadoop yarn配置copy到conf目录下

◆ 运行测试

SPARK_JAR=./core/target/scala-2.9.3/spark-core-assembly-0.8.0-SNAPSHOT.jar \   ./run spark.deploy.yarn.Client --jar examples/target/scala-2.9.3/ \   --class spark.examples.SparkPi --args yarn-standalone

使用Spark-shell

◆ Spark-shell使用很简单，当Spark以Standalon模式运行后，使用$SPARK_HOME/spark-shell进入shell即可，在Spark-shell中SparkContext已经创建好了，实例名为sc可以直接使用，还有一个需要注意的是，在Standalone模式下，Spark默认使用的调度器的FIFO调度器而不是公平调度，而Spark-shell作为一个Spark程序一直运行在Spark上，其它的Spark程序就只能排队等待，也就是说同一时间只能有一个Spark-shell在运行。

◆ 在Spark-shell上写程序非常简单，就像在Scala Shell上写程序一样。

scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://hadoop1:2323/user/data")   textFile: spark.RDD[String] = spark.MappedRDD@2ee9b6e3    scala> textFile.count() // Number of items in this RDD  res0: Long = 21374    scala> textFile.first() // First item in this RDD  res1: String = # Spark

编写Driver程序

◆ 在Spark中Spark程序称为Driver程序，编写Driver程序很简单几乎与在Spark-shell上写程序是一样的，不同的地方就是SparkContext需要自己创建。如WorkCount程序如下：

import spark.SparkContext  import SparkContext._     object WordCount {    def main(args: Array[String]) {      if (args.length ==0 ){        println("usage is org.test.WordCount ")      }      println("the args: ")      args.foreach(println)         val hdfsPath = "hdfs://hadoop1:8020"        // create the SparkContext， args(0)由yarn传入appMaster地址      val sc = new SparkContext(args(0), "WrodCount",      System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))         val textFile = sc.textFile(hdfsPath + args(1))         val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))          .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)         result.saveAsTextFile(hdfsPath + args(2))    }  }

到此，关于“Spark核心概念是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！