IBM 技术文档：Spark, 快速数据分析的又一选择
原文出处：http://www.ibm.com/developerworks/library/os-spark/
摘要：尽管Hadoop在分布式数据分析领域备受瞩目，但还是有其他选择比典型的Hadoop平台更具优势。Spark是一种可伸缩（scalable）的基于内存计算（In-Memory Computing）的数据分析平台，比Hadoop集群存储方法更有性能优势。Spark采用Scala语言实现，提供了单一的数据处理环境。本文讲述Spark的集群计算方法，并与Hadoop进行比较。
Spark与Hadoop一样，是一种开源的集群计算环境，但在特定工作负载情况下比Hadoop更高效。Spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。
Spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。
Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上它可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行，这是由第三方集群框架Mesos实现的。Spark由加州大学伯克利分校开发，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。
Spark集群计算架构
Spark是一种类似于Hadoop的新型集群计算框架。不同的是，Spark用于特定工作负载类型的集群计算，这种计算在多个并行操作之间重用工作数据集（如机器学习算法）。为了优化这种类型的计算，Spark引入基于内存的集群计算，即将数据集缓存在内存中，减少访问延迟。
Spark还引入了一个抽象概念，即弹性分布式数据集RDD（resilient distributed datasets ）。RDD是一个分布在一组节点之间的只读的对象集合。这些集合是弹性的，即能够在部分数据集丢失的情况下重建。重建部分数据集的过程需要一种维护血统（lineage，即重建部分数据集所需的信息，说明数据是根据什么过程产生的）的容错机制支持。一个RDD可以是：（1）一个从文件创建的Scala对象，或（2）一个并行切片（分布在各个节点之间），或（3）从其他RDD转换得来，或（4）改变已有RDD的持久性，如请求将已有RDD缓存在内存中。
Spark应用称为driver，实现单个节点或一组节点上的操作。与Hadoop一样，Spark支持单节点和多节点集群。对于多节点操作，Spark依附于Mesos集群管理器。Mesos为分布式应用提供了有效的资源共享和隔离的平台（见图1）。这种配置允许Spark与Hadoop共用一个节点共享池。
图1 Spark依赖于Mesos集群管理器实现资源共享和隔离
Spark编程模型
Driver在数据集上执行两种操作：行为（action）和转换（transformation）。action，即在数据集上执行计算，并向driver返回一个值；transformation，即从已有数据集创建新的数据集。例如，执行Reduce操作（使用某个函数）、遍历数据集（即在每个元素上执行一个函数，类似Map操作），属于action；Map操作、Cache操作（即请求新的数据集缓存在内存中），属于transformation。
下面我们将简单介绍一下这两种操作的实例。不过首先熟悉一下Scala语言。
Scala简介
很多著名网站都使用Scala，像Twitter，LinkedIn，及Foursquare（其web应用框架叫Lift）。此外，有证据表明金融机构也对Scala的性能感兴趣（例如使用EDF Trading进行衍生工具定价）。
Scala是一种多范式的编程语言，支持命令式、函数式和面向对象的编程范式。从面向对象的角度来看，Scala中的每个值都是一个对象。同理，从函数式编程的角度来看，每个函数也都是一个值。Scala还是一种静态类型语言，其类型系统表达能力强且安全。
此外，Scala还是一种虚拟机语言，Scala编译器生成字节码，使用JRE2直接在Java虚拟机（JVM）上运行。这样，Scala可以在几乎任何支持JVM的地方运行（需要增加Scala运行时库），并使用已有的Java库和Java代码。
最后，Scala是可扩展的，可以以库的形式轻易无缝地集成到其他语言中去。
Scala实例
现在我们来看看Scala的几个实例。Scala有自己的解释器，可以交互式地使用它。本文不对Scala语言进行具体论述，可以参考这里。
清单1 使用解释器快速了解一下Scala语言。启动Scala之后，出现命令提示符，你就可以在交互模式下评估表达式和程序。创建变量有两种方式，一是使用val创建不可变变量（称为单一赋值的变量），二是使用var创建可变变量。如果试图对val变量进行更改，将提示错误。
清单1 Scala中的变量
$ scala
Welcome to Scala version 2.8.1.final (OpenJDK Client VM, Java 1.6.0_20).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala> val a = 1
a: Int = 1
scala> var b = 2
b: Int = 2
scala> b = b + a
b: Int = 3
scala> a = 2
<console>6: error: reassignment to val
a = 2
^
接下来，定义一个简单的函数，计算一个Int类型的平方并返回这个值。使用def定义函数，后面紧跟函数名和参数列表。不需要指定返回值，函数本身可以推断出返回值。注意，这与变量赋值操作类似。这里我演示了在3这个对象上执行这个函数，返回一个名为res0的结果变量（该变量是Scala解释器自动创建的）。见清单2。
清单2 Scala中的函数
scala> def square(x: Int) = x*x
square: (x: Int)Int
scala> square(3)
res0: Int = 9
scala> square(res0)
res1: Int = 81
接着，我们看看如何在Scala中创建简单的类（见清单3）。定义一个简单的类Dog，接受String类型的参数（相当于构造器）。注意这里类直接接受参数，而不需要在类主体中定义这个类参数。类中只有一个打印该字符串的函数。创建一个类的实例，然后调用这个函数。注意解释器会插入一些竖线，它们不是代码的一部分。
清单3 Scala中的类
scala> class Dog( name: String ) {
| def bark() = println(name + " barked")
| }
defined class Dog
scala> val stubby = new Dog("Stubby")
stubby: Dog = Dog@1dd5a3d
scala> stubby.bark
Stubby barked
scala>
完成工作以后，只需要敲入:quit就可以退出Scala解释器。
安装Scala和Spark
首先下载和配置Scala。清单4给出了Scala的下载命令，并准备安装。根据Spark文档，这里使用2.8版本。
清单4 Scala安装
$ wget http://www.scala-lang.org/downloads/distrib/files/scala-2.8.1.final.tgz
$ sudo tar xvfz scala-2.8.1.final.tgz --directory /opt/
为了使Scala可见，将以下语句添加到.bashrc文件中（假设你使用Bash）：
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.8.1.final export PATH= SCALAHOME/bin: PATH
然后按照清单5测试安装。这组命令加载bashrc文件，然后快速测试了Scala解释器。
清单5 配置并在交互模式下运行Scala
$ scala
Welcome to Scala version 2.8.1.final (OpenJDK Client VM, Java 1.6.0_20).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala> println("Scala is installed!")
Scala is installed!
scala> :quit
$
现在可以看到Scala命令提示符了，输入:quit退出。注意Scala在JVM上下文中执行，所以还需要JVM。我用的是Ubuntu，默认自带了OpenJDK。
接下来，根据清单6获取最新的Spark框架。
清单6 下载和安装Spark框架
$ wget https://github.com/mesos/spark/tarball/0.3-scala-2.8/ mesos-spark-0.3-scala-2.8-0-gc86af80.tar.gz
$ sudo tar xvfz mesos-spark-0.3-scala-2.8-0-gc86af80.tar.gz
然后，设置Spark配置文件 ./conf/spar-env.sh，添加SCALA_HOME环境变量：
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.8.1.final
最后，使用简单构建工具（sbt, simple build tool）更新Spark。sbt是Scala的构建工具，Spark中也使用它。在mesos-spark-c86af80子目录下执行更新和编译：
$ sbt/sbt update compile
注意这一步需要连接到互联网。完成以后，按照清单7测试一下Spark。这个测试例子运行SparkPi计算pi的估计值（在单位正方形中随机取点）。命令格式是示例程序（spark.examples.SparkPi），加上主机参数（即定义Mesos master）。本例实在localhost上运行，因为这是一个单节点集群。注意清单7执行了两个任务，但是它们是顺序执行的（任务0结束后任务1才开始）。
清单7 快速测试Spark
$ ./run spark.examples.SparkPi local[1]
11/08/26 19:52:33 INFO spark.CacheTrackerActor: Registered actor on port 50501
11/08/26 19:52:33 INFO spark.MapOutputTrackerActor: Registered actor on port 50501
11/08/26 19:52:33 INFO spark.SparkContext: Starting job...
11/08/26 19:52:33 INFO spark.CacheTracker: Registering RDD ID 0 with cache
11/08/26 19:52:33 INFO spark.CacheTrackerActor: Registering RDD 0 with 2 partitions
11/08/26 19:52:33 INFO spark.CacheTrackerActor: Asked for current cache locations
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Final stage: Stage 0
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Parents of final stage: List()
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Missing parents: List()
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Submitting Stage 0, which has no missing ...
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Running task 0
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Size of task 0 is 1385 bytes
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Finished task 0
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Running task 1
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Completed ResultTask(0, 0)
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Size of task 1 is 1385 bytes
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Finished task 1
11/08/26 19:52:33 INFO spark.LocalScheduler: Completed ResultTask(0, 1)
11/08/26 19:52:33 INFO spark.SparkContext: Job finished in 0.145892763 s
Pi is roughly 3.14952
$
通过增加线程数目，不仅可以增加线程执行的并行度，同时还能缩短执行时间（见清单8）。
清单8 使用两个线程测试Spark
$ ./run spark.examples.SparkPi local[2]
11/08/26 20:04:30 INFO spark.MapOutputTrackerActor: Registered actor on port 50501
11/08/26 20:04:30 INFO spark.CacheTrackerActor: Registered actor on port 50501
11/08/26 20:04:30 INFO spark.SparkContext: Starting job...
11/08/26 20:04:30 INFO spark.CacheTracker: Registering RDD ID 0 with cache
11/08/26 20:04:30 INFO spark.CacheTrackerActor: Registering RDD 0 with 2 partitions
11/08/26 20:04:30 INFO spark.CacheTrackerActor: Asked for current cache locations
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Final stage: Stage 0
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Parents of final stage: List()
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Missing parents: List()
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Submitting Stage 0, which has no missing ...
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Running task 0
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Running task 1
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Size of task 1 is 1385 bytes
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Size of task 0 is 1385 bytes
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Finished task 0
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Finished task 1
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Completed ResultTask(0, 1)
11/08/26 20:04:30 INFO spark.LocalScheduler: Completed ResultTask(0, 0)
11/08/26 20:04:30 INFO spark.SparkContext: Job finished in 0.101287331 s
Pi is roughly 3.14052
$
使用Scala创建简单的Spark应用
要想创建Spark应用，需要将Spark及其依赖打包成一个JAR文件。在Spark主目录下使用sbt创建JAR包：
$ sbt/sbt assembly
结果文件是./core/target/scala_2.8.1/Spark Core-assembly-0.3.jar。将这个文件添加到CLASSPATH。本例不使用这个JAR，因为我们是在Scala解释器中运行的，不需要编译。
本例使用标准的MapReduce转换（见清单9）。首先导入必需的Spark类，然后定义自己的类（SparkTest），在类中定义主函数，负责解析输入参数。这些参数定义了Spark的执行环境（这里是单节点集群）。然后，创建SparkContext对象，告诉Spark怎样访问集群。这个对象需要两个参数：Mesos主节点名（这个参数已经传进来了）和Job名。从命令行解析分片数，告诉Spark这个job需要使用多少线程。最后一步设置是指定MapReduce操作需要使用的文本文件。
现在可以真正地使用Spark了，由一系列转换（transformation）组成。调用flatMap函数返回一个RDD（根据特定的函数对文本行进行分割）。然后将这个RDD传给map函数（创建键值对），最后通过ReduceByKey函数聚集键值对。ReduceByKey将键值对传递给匿名函数 _+_，这个函数接受两个参数（键和值），返回它们组合在一起的结果（即一个String和一个Int）。然后将这个值写入到一个文本文件（位于output目录）。
清单 9 Scala/Spark中的MapReduce（SparkTest.scala）
import spark.SparkContext
import SparkContext._
object SparkTest {
def main( args: Array[String]) {
if (args.length == 0) {
System.err.println("Usage: SparkTest <host> [<slices>]")
System.exit(1)
}
val spark = new SparkContext(args(0), "SparkTest")
val slices = if (args.length > 1) args(1).toInt else 2
val myFile = spark.textFile("test.txt")
val counts = myFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("out.txt")
}
}
SparkTest.main(args)
使用下面命令执行脚本：
$ scala SparkTest.scala local[1]
这个MapReduce测试文件将输出到output目录（output/part-00000）
其他大数据分析框架
还有很多其他大数据分析平台也值得一看。这些平台有的只是简单的基于脚本，有的提供类似于Hadoop的产品环境。
bashreduce是最简单的一种平台之一。顾名思义，它是在bash环境下，在多个机器上执行MapReduce类型的操作。bashreduce需要集群机器之间的无密码的SSH，并且可以通过UNIX风格的工具（sort, awk, netcat之类）提交脚本请求任务。
GraphLab是另一种有趣的MapReduce抽象实现，侧重机器学习算法的并行实现。GraphLab中，Map阶段定义了可以独立执行（在独立的主机上）的计算，Reduce阶段合并这些计算结果。
最后，还有最近新起的Twitter Storm。Storm是“实时处理的Hadoop”，重点是流处理和连续计算（即在计算时就将结果以流的形式输出）。Storm是用Clojure（现代版的Lisp语言）写的，同时也支持其他各种语言（如Ruby、Python）。Twitter于2011年9月将Storm开源。
更多资料请参考这里。
Spark的未来
Spark对于大数据分析方法这个日益庞大的家族而言，无疑增添了有趣的一笔。Spark处理分布式数据集的框架不仅是有效的，而且是高效的（通过简洁的Scala脚本）。Spark和Scala目前都还尚处于开发中。尽管如此，随着加入更多的关键互联网特性，它越来越从有趣的开源软件过渡为基础的web技术。