Spark基础知识
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Spark基础知识
什么是Spark
Spark是UC BerkeleyAMP lab所开源的类似Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和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的算法。其架构如下图所示：
Spark与Hadoop，Storm的对比
Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Hadoop包括2部分：分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）。
Storm是一个分布式的、容错的事实计算系统。
Hadoop计算模式是MapReduce，Storm计算模式是StreamProcessing。
Spark比Hadoop更通用
Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join,cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。
这些多种多样的数据集操作类型，给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
容错性
在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpointdata，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
可用性
Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。
Spark与Hadoop的结合
Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark onYARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，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场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小（大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素）
由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。
运行模式
- 本地模式
- Standalone模式
- Mesoes模式
- yarn模式
Spark生态系统
Shark( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的H iveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现queryParsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进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。
Spark基本概念
- RDD——Resillient Distributed Dataset A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing弹性分布式数据集。
- Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action。
- Job——作业，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation。
- Stage——一个作业分为多个阶段。
- Partition——数据分区， 一个RDD中的数据可以分成多个不同的区。
- DAG——Directed Acycle graph，有向无环图，反应RDD之间的依赖关系。
- Narrow dependency——窄依赖，子RDD依赖于父RDD中固定的data partition。
- Wide Dependency——宽依赖，子RDD对父RDD中的所有data partition都有依赖。
- Caching Managenment——缓存管理，对RDD的中间计算结果进行缓存管理以加快整 体的处理速度。
RDD
RDD是什么
Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象”（Unified ProgrammingAbstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。
针对数据处理有几种常见模型，包括：Iterative Algorithms，Relational Queries，MapReduce，Stream Processing。例如HadoopMapReduce采用了MapReduces模型，Storm则采用了Stream Processing模型。RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。RDD可以相互依赖。
RDD保障数据处理效率
RDD提供了两方面的特性persistence和patitioning，用户可以通过persist与patitionBy函数来控制RDD的这两个方面。RDD的分区特性与并行计算能力(RDD定义了parallerize函数)，使得Spark可以更好地利用可伸缩的硬件资源。若将分区与持久化二者结合起来，就能更加高效地处理海量数据。
RDD本质上是一个内存数据集，在访问RDD时，指针只会指向与操作相关的部分。
RDD将操作分为两类：transformation与action。无论执行了多少次transformation操作，RDD都不会真正执行运算，只有当action操作被执行时，运算才会触发。
RDD对容错的支持
RDD天生是支持容错的。首先，它自身是一个不变的(immutable)数据集，其次，它能够记住构建它的操作图（Graph of Operation）。
小结
RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
- 它是不变的数据结构存储；
- 它是支持跨集群的分布式数据结构；
- 可以根据数据记录的key对结构进行分区；
- 提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区；
- 它将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性。
Hadoop，Storm和Spark
Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。
storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。
HadoopM/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。
最主要区别：Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而Storm的数据是一直在内存中流转的。
Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。
Storm特点：简单的编程模型，可以使用各种编程语言，容错性，水平扩展，可靠的消息处理，快速，本地模式。
Spark的理念：当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。
所以Spark是把过程传递给数据。这和Hadoop map/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法性能更高。
Shark只是一个基于Spark的查询引擎，类似Hive。
Storm的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本的计算过程，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出。和Spark相反，Storm把数据传递给过程。
Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。Spark工作于现有的数据全集已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。
参考：
科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark
Spark介绍与安装教程（Linux系统）
RDD
理解Spark的核心RDD
hadoop、storm和spark的区别、比较