什么是spark

Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

spark特点概括为“轻、快、灵和巧”。

轻：Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop 1.0为9万行，2.0为22万行。一方面，感谢Scala语言的简洁和丰富表达力；另一方面，Spark很好地利用了Hadoop和Mesos（伯克利 另一个进入孵化器的项目，主攻集群的动态资源管理）的基础设施。虽然很轻，但在容错设计上不打折扣。

快：Spark对小数据集能达到亚秒级的延迟，这对于Hadoop MapReduce是无法想象的（由于“心跳”间隔机制，仅任务启动就有数秒的延迟）。就大数据集而言，对典型的迭代机器 学习、即席查询（ad-hoc query）、图计算等应用，Spark版本比基于MapReduce、Hive和Pregel的实现快上十倍到百倍。其中内存计算、数据本地性 （locality）和传输优化、调度优化等该居首功，也与设计伊始即秉持的轻量理念不无关系。

灵：Spark提供了不同层面的灵活性。在实现层，它完美演绎了Scala trait动态混入（mixin）策略（如可更换的集群调度器、序列化库）；在原语（Primitive）层，它允许扩展新的数据算子 （operator）、新的数据源（如HDFS之外支持DynamoDB）、新的language bindings（Java和Python）；在范式（Paradigm）层，Spark支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种 范式。

巧：巧在借势和借力。Spark借Hadoop之势，与Hadoop无缝结合；接着Shark（Spark上的数据仓库实现）借了Hive的势；图计算借 用Pregel和PowerGraph的API以及PowerGraph的点分割思想。一切的一切，都借助了Scala（被广泛誉为Java的未来取代 者）之势：Spark编程的Look'n'Feel就是原汁原味的Scala，无论是语法还是API。在实现上，又能灵巧借力。为支持交互式编 程，Spark只需对Scala的Shell小做修改（相比之下，微软为支持JavaScript Console对MapReduce交互式编程，不仅要跨越Java和JavaScript的思维屏障，在实现上还要大动干戈）。

Spark首先是一种粗粒度数据并行（data parallel）的计算范式。

数据并行跟任务并行（task parallel）的区别体现在以下两方面。（1）计算的主体是数据集合，而非个别数据。（2）集合内的所有数据都经过同样的算子序列。

Spark的突破在于，在保证容错的前提下，用内存来承载工作集。内存的存取速度快于磁盘多个数量级，从而可以极大提升性能。关键是实现容错，传统上有两种方法：日 志和检查点。考虑到检查点有数据冗余和网络通信的开销，Spark采用日志数据更新。细粒度的日志更新并不便宜，而且前面讲过，Spark也不擅长。 Spark记录的是粗粒度的RDD更新，这样开销可以忽略不计。鉴于Spark的函数式语义和幂等特性，通过重放日志更新来容错，也不会有副作用。