一文读懂 Spark 和 Spark Streaming
前言
Apache Spark 是当今最流行的开源大数据处理框架。和人们耳熟能详的 MapReduce 一样，Spark 用于进行分布式、大规模的数据处理，但 Spark 作为 MapReduce 的接任者，提供了更高级的编程接口、更高的性能。除此之外，Spark 不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。
Apache Spark 诞生于大名鼎鼎的 AMPLab（这里还诞生过 Mesos 和 Alluxio），从创立之初就带有浓厚的学术气质，其设计目标是为各种大数据处理需求提供一个统一的技术栈。如今 Spark 背后的商业公司 Databricks 创始人也是来自 AMPLab 的博士毕业生。
Spark 本身使用 Scala 语言编写，Scala 是一门融合了面向对象与函数式的“双范式”语言，运行在 JVM 之上。Spark 大量使用了它的函数式、即时代码生成等特性。Spark 目前提供了 Java、Scala、Python、R 四种语言的 API，前两者因为同样运行在 JVM 上可以达到更原生的支持。
MapReduce 的问题所在
Hadoop 是大数据处理领域的开创者。严格来说，Hadoop 不只是一个软件，而是一整套生态系统，例如 MapReduce 负责进行分布式计算，而 HDFS 负责存储大量文件。
MapReduce 模型的诞生是大数据处理从无到有的飞跃。但随着技术的进步，对大数据处理的需求也变得越来越复杂，MapReduce 的问题也日渐凸显。通常，我们将 MapReduce 的输入和输出数据保留在 HDFS 上，很多时候，复杂的 ETL、数据清洗等工作无法用一次 MapReduce 完成，所以需要将多个 MapReduce 过程连接起来：
▲ 上图中只有两个 MapReduce 串联，实际上可能有几十个甚至更多，依赖关系也更复杂。
这种方式下，每次中间结果都要写入 HDFS 落盘保存，代价很大（别忘了，HDFS 的每份数据都需要冗余若干份拷贝）。另外，由于本质上是多次 MapReduce 任务，调度也比较麻烦，实时性无从谈起。
Spark 与 RDD 模型
针对上面的问题，如果能把中间结果保存在内存里，岂不是快的多？之所以不能这么做，最大的障碍是：分布式系统必须能容忍一定的故障，所谓 fault-tolerance。如果只是放在内存中，一旦某个计算节点宕机，其他节点无法恢复出丢失的数据，只能重启整个计算任务，这对于动辄成百上千节点的集群来说是不可接受的。
一般来说，想做到 fault-tolerance 只有两个方案：要么存储到外部（例如 HDFS），要么拷贝到多个副本。Spark 大胆地提出了第三种——重算一遍。但是之所以能做到这一点，是依赖于一个额外的假设：所有计算过程都是确定性的（deterministic）。Spark 借鉴了函数式编程思想，提出了 RDD（Resilient Distributed Datasets），译作“弹性分布式数据集”。
RDD 是一个只读的、分区的（partitioned）数据集合。RDD 要么来源于不可变的外部文件（例如 HDFS 上的文件），要么由确定的算子由其他 RDD 计算得到。RDD 通过算子连接构成有向无环图（DAG），上图演示了一个简单的例子，其中节点对应 RDD，边对应算子。
回到刚刚的问题，RDD 如何做到 fault-tolerance？很简单，RDD 中的每个分区都能被确定性的计算出来，所以一旦某个分区丢失了，另一个计算节点可以从它的前继节点出发、用同样的计算过程重算一次，即可得到完全一样的 RDD 分区。这个过程可以递归的进行下去。
▲ 上图演示了 RDD 分区的恢复。为了简洁并没有画出分区，实际上恢复是以分区为单位的。
Spark 的编程接口和 Java 8 的 Stream 很相似：RDD 作为数据，在多种算子间变换，构成对执行计划 DAG 的描述。最后，一旦遇到类似 collect()这样的输出命令，执行计划会被发往 Spark 集群、开始计算。不难发现，算子分成两类：
- map()、filter()、join() 等算子称为 Transformation，它们输入一个或多个 RDD，输出一个 RDD。
- collect()、count()、save() 等算子称为 Action，它们通常是将数据收集起来返回；
▲ 上图的例子用来收集包含“HDFS”关键字的错误日志时间戳。当执行到 collect() 时，右边的执行计划开始运行。
像之前提到的，RDD 的数据由多个分区（partition）构成，这些分区可以分布在集群的各个机器上，这也就是 RDD 中 “distributed” 的含义。熟悉 DBMS 的同学可以把 RDD 理解为逻辑执行计划，partition 理解为物理执行计划。
此外，RDD 还包含它的每个分区的依赖分区（dependency），以及一个函数指出如何计算出本分区的数据。Spark 的设计者发现，依赖关系依据执行方式的不同可以很自然地分成两种：窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency），举例来说：
- map()、filter() 等算子构成窄依赖：生产的每个分区只依赖父 RDD 中的一个分区。
- groupByKey() 等算子构成宽依赖：生成的每个分区依赖父 RDD 中的多个分区（往往是全部分区）。
▲ 左图展示了宽依赖和窄依赖，其中 Join 算子因为 Join key 分区情况不同二者皆有；右图展示了执行过程，由于宽依赖的存在，执行计划被分成 3 个阶段。
在执行时，窄依赖可以很容易的按流水线（pipeline）的方式计算：对于每个分区从前到后依次代入各个算子即可。然而，宽依赖需要等待前继 RDD 中所有分区计算完成；换句话说，宽依赖就像一个栅栏（barrier）会阻塞到之前的所有计算完成。整个计算过程被宽依赖分割成多个阶段（stage），如上右图所示。
了解 MapReduce 的同学可能已经发现，宽依赖本质上就是一个 MapReduce 过程。但是相比 MapReduce 自己写 Map 和 Reduce 函数的编程接口，Spark 的接口要容易的多；并且在 Spark 中，多个阶段的 MapReduce 只需要构造一个 DAG 即可。
声明式接口：Spark SQL
Spark 诞生后，大幅简化了 MapReduce 编程模型，但人们并不满足于此。我们知道，与命令式（imperative）编程相对的是声明式（declarative）编程，前者需要告诉程序怎样得到我需要的结果，后者则是告诉程序我需要的结果是什么。举例而言：你想知道，各个部门
命令式编程中，你需要编写一个程序。下面给出了一种伪代码实现：
employees = db.getAllEmployees() countByDept = dict() // 统计各部门女生人数 (dept_id -> count) for employee in employees: if (employee.gender == 'female') countByDept[employee.dept_id] += 1 results = list() // 加上 dept.name 列 depts = db.getAllDepartments() for dept in depts: if (countByDept containsKey dept.id) results.add(row(dept.id, dept.name, countByDept[dept.id])) return results;
声明式编程中，你只要用关系代数的运算表达出结果：
employees.join(dept, employees.deptId == dept.id) .where(employees.gender == 'female') .groupBy(dept.id, dept.name) .agg()
等价地，如果你更熟悉 SQL，也可以写成这样：
SELECTdept.id,dept.name,COUNT(*)FROMemployees JOINdept ONemployees.dept_id ==dept.idWHEREemployees.gender ='female'GROUPBYdept.id,dept.name
显然，声明式的要简洁的多！但声明式编程依赖于执行者产生真正的程序代码，所以除了上面这段程序，还需要把数据模型（即 schema）一并告知执行者。声明式编程最广为人知的形式就是 SQL。
Spark SQL 就是这样一个基于 SQL 的声明式编程接口。你可以将它看作在 Spark 之上的一层封装，在 RDD 计算模型的基础上，提供了 DataFrame API 以及一个内置的 SQL 执行计划优化器 Catalyst。
▲ 上图黄色部分是 Spark SQL 中新增的部分。
DataFrame 就像数据库中的表，除了数据之外它还保存了数据的 schema 信息。计算中，schema 信息也会经过算子进行相应的变换。DataFrame 的数据是行（row）对象组成的 RDD，对 DataFrame 的操作最终会变成对底层 RDD 的操作。
Catalyst 是一个内置的 SQL 优化器，负责把用户输入的 SQL 转化成执行计划。Catelyst 强大之处是它利用了 Scala 提供的代码生成（codegen）机制，物理执行计划经过编译，产出的执行代码效率很高，和直接操作 RDD 的命令式代码几乎没有分别。
▲ 上图是 Catalyst 的工作流程，与大多数 SQL 优化器一样是一个 Cost-Based Optimizer (CBO)，但最后使用代码生成（codegen）转化成直接对 RDD 的操作。
流计算框架：Spark Streaming
以往，批处理和流计算被看作大数据系统的两个方面。我们常常能看到这样的架构——以 Kafka、Storm 为代表的流计算框架用于实时计算，而 Spark 或 MapReduce 则负责每天、每小时的数据批处理。在 ETL 等场合，这样的设计常常导致同样的计算逻辑被实现两次，耗费人力不说，保证一致性也是个问题。
Spark Streaming 正是诞生于此类需求。传统的流计算框架大多注重于低延迟，采用了持续的（continuous）算子模型；而 Spark Streaming 基于 Spark，另辟蹊径提出了 D-Stream（Discretized Streams）方案：将流数据切成很小的批（micro-batch），用一系列的短暂、无状态、确定性的批处理实现流处理。
Spark Streaming 的做法在流计算框架中很有创新性，它虽然牺牲了低延迟（一般流计算能做到 100ms 级别，Spark Streaming 延迟一般为 1s 左右），但是带来了三个诱人的优势：
- 更高的吞吐量（大约是 Storm 的 2-5 倍）
- 更快速的失败恢复（通常只要 1-2s），因此对于 straggler（性能拖后腿的节点）直接杀掉即可
- 开发者只需要维护一套 ETL 逻辑即可同时用于批处理和流计算
▲ 上左图中，为了在持续算子模型的流计算系统中保证一致性，不得不在主备机之间使用同步机制，导致性能损失，Spark Streaming 完全没有这个问题；右图是 D-Stream 的原理示意图。
你可能会困惑，流计算中的状态一直是个难题。但我们刚刚提到 D-Stream 方案是无状态的，那诸如 word count 之类的问题，怎么做到保持 count 算子的状态呢？
答案是通过 RDD：将前一个时间步的 RDD 作为当前时间步的 RDD 的前继节点，就能造成状态不断更替的效果。实际上，新的状态 RDD 总是不断生成，而旧的 RDD 并不会被“替代”，而是作为新 RDD 的前继依赖。对于底层的 Spark 框架来说，并没有时间步的概念，有的只是不断扩张的 DAG 图和新的 RDD 节点。
▲ 上图是流式计算 word count 的例子，count 结果在不同时间步中不断累积。
那么另一个问题也随之而来：随着时间的推进，上图中的状态 RDD counts会越来越多，他的祖先（lineage）变得越来越长，极端情况下，恢复过程可能溯源到很久之前。这是不可接受的！因此，Spark Streming 会定期地对状态 RDD 做 checkpoint，将其持久化到 HDFS 等存储中，这被称为 lineage cut，在它之前更早的 RDD 就可以没有顾虑地清理掉了。
关于流行的几个开源流计算框架的对比，可以参考文章 Comparison of Apache Stream Processing Frameworks。
流计算与 SQL：Spark Structured Streaming
Spark 通过 Spark Streaming 拥有了流计算能力，那 Spark SQL 是否也能具有类似的流处理能力呢？答案是肯定的，只要将数据流建模成一张不断增长、没有边界的表，在这样的语义之下，很多 SQL 操作等就能直接应用在流数据上。
出人意料的是，Spark Structured Streaming 的流式计算引擎并没有复用 Spark Streaming，而是在 Spark SQL 上设计了新的一套引擎。因此，从 Spark SQL 迁移到 Spark Structured Streaming 十分容易，但从 Spark Streaming 迁移过来就要困难得多。
很自然的，基于这样的模型，Spark SQL 中的大部分接口、实现都得以在 Spark Structured Streaming 中直接复用。将用户的 SQL 执行计划转化成流计算执行计划的过程被称为增量化（incrementalize），这一步是由 Spark 框架自动完成的。对于用户来说只要知道：每次计算的输入是某一小段时间的流数据，而输出是对应数据产生的计算结果。
▲ 左图是 Spark Structured Streaming 模型示意图；右图展示了同一个任务的批处理、流计算版本，可以看到，除了输入输出不同，内部计算过程完全相同。
与 Spark SQL 相比，流式 SQL 计算还有两个额外的特性，分别是窗口（window）和水位（watermark）。
窗口（window）是对过去某段时间的定义。批处理中，查询通常是全量的（例如：总用户量是多少）；而流计算中，我们通常关心近期一段时间的数据（例如：最近24小时新增的用户量是多少）。用户通过选用合适的窗口来获得自己所需的计算结果，常见的窗口有滑动窗口（Sliding Window）、滚动窗口（Tumbling Window）等。
水位（watermark）用来丢弃过早的数据。在流计算中，上游的输入事件可能存在不确定的延迟，而流计算系统的内存是有限的、只能保存有限的状态，一定时间之后必须丢弃历史数据。以双流 A JOIN B 为例，假设窗口为 1 小时，那么 A 中比当前时间减 1 小时更早的数据（行）会被丢弃；如果 B 中出现 1 小时前的事件，因为无法处理只能忽略。
▲ 上图为水位的示意图，“迟到”太久的数据（行）由于已经低于当前水位无法处理，将被忽略。
水位和窗口的概念都是因时间而来。在其他流计算系统中，也存在相同或类似的概念。
关于 SQL 的流计算模型，常常被拿来对比的还有另一个流计算框架 Apache Flink。与 Spark 相比，它们的实现思路有很大不同，但在模型上是很相似的。
系统架构
Spark 中有三个角色：Driver, Worker 和 Cluster Manager。
驱动程序（Driver）即用户编写的程序，对应一个 SparkContext，负责任务的构造、调度、故障恢复等。驱动程序可以直接运行在客户端，例如用户的应用程序中；也可以托管在 Master 上，这被称为集群模式（cluster mode），通常用于流计算等长期任务。
Cluster Manager顾名思义负责集群的资源分配，Spark 自带的 Spark Master 支持任务的资源分配，并包含一个 Web UI 用来监控任务运行状况。多个 Master 可以构成一主多备，通过 ZooKeeper 进行协调和故障恢复。通常 Spark 集群使用 Spark Master 即可，但如果用户的集群中不仅有 Spark 框架、还要承担其他任务，官方推荐使用 Mesos 作为集群调度器。
Worker节点负责执行计算任务，上面保存了 RDD 等数据。
总结
Spark 是一个同时支持批处理和流计算的分布式计算系统。Spark 的所有计算均构建于 RDD 之上，RDD 通过算子连接形成 DAG 的执行计划，RDD 的确定性及不可变性是 Spark 实现故障恢复的基础。Spark Streaming 的 D-Stream 本质上也是将输入数据分成一个个 micro-batch 的 RDD。
Spark SQL 是在 RDD 之上的一层封装，相比原始 RDD，DataFrame API 支持数据表的 schema 信息，从而可以执行 SQL 关系型查询，大幅降低了开发成本。Spark Structured Streaming 是 Spark SQL 的流计算版本，它将输入的数据流看作不断追加的数据行。