Spark是UC Berkeley AMP lab所开发类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark是基于map reduce算法实现分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce算法。
Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台。
从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而来，可以更有效地支持多种类型的计算，如交互式查询和流处理。速度在大数据集的处理中非常重要，它可以决定用户可以交互式地处理数据，还是等几分钟甚至几小时。Spark为速度提供的一个重要特性是其可以在内存中运行计算，即使对基于磁盘的复杂应用，Spark依然比MapReduce更有效。
从通用性来说，Spark可以处理之前需要多个独立的分布式系统来处理的任务，这些任务包括批处理应用、交互式算法、交互式查询和数据流。通过用同一个引擎支持这些任务，Spark使得合并不同的处理类型变得简单，而合并操作在生产数据分析中频繁使用。而且，Spark降低了维护不同工具的管理负担。
Spark被设计的高度易访问，用Python、Java、Scala和SQL提供简单的API，而且提供丰富的内建库。Spark也与其他大数据工具进行了集成。特别地，Spark可以运行在Hadoop的集群上，可以访问任何Hadoop的数据源，包括Cassandra。
架构及生态：
- 通常当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算，其架构示意图如下：
- Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的
- Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。
- Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据
- MLlib：一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。
- GraphX：控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作
- Spark架构的组成图如下：
- Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器
- Worker节点：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。
- Driver： 运行Application 的main()函数
- Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程
Spark与hadoop:
- Hadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块Mapreduce
- spark本身并没有提供分布式文件系统，因此spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS
- Hadoop的Mapreduce与spark都可以进行数据计算，而相比于Mapreduce，spark的速度更快并且提供的功能更加丰富
- 关系图如下：
- 小编整理了一些大数据开发的系统性的学习资料需要的小伙伴可以加群：862879153，免费领取学习资料和大牛一起学习大数据。
运行流程及特点：
- spark运行流程图如下：
- 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
- SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，
- Executor向SparkContext申请Task
- SparkContext将应用程序分发给Executor
- SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
- Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
Spark运行特点：
- 每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的，无论是从调度角度看（每个Driver调度他自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同JVM中），当然这样意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入外部存储系统
- Spark与资源管理器无关，只要能够获取executor进程，并能保持相互通信就可以了
- 提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点），最好是在同一个Rack里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换
- Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制
分享到:
閱讀更多 大數據開發工程師 的文章
