Spark

最新推荐文章于 2025-05-22 20:52:11 发布

so.far_away

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分类专栏：大数据技术原理与应用文章标签： spark 大数据分布式

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Spark概述

Spark简介

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

Spark的特点：

运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算
容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程
通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
运行模式多样：可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源

Scala简介

Scala是一门现代的多范式编程语言，运行于Java平台（JVM，Java 虚拟机），并兼容现有的Java程序
Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言
Scala的优势是提供了REPL（Read-Eval-Print Loop，交互式解释器），提高程序开发效率

Scala的特性：

Scala具备强大的并发性，支持函数式编程，可以更好地支持分布式系统
Scala语法简洁，能提供优雅的API
Scala兼容Java，运行速度快，且能融合到Hadoop生态圈中

Spark与Hadoop的对比

Hadoop的缺点：

表达能力有限
磁盘IO开销大
延迟高
任务之间的衔接涉及IO开销
在前一个任务执行完成之前，其他任务就无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务

Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题，相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有如下优点：

Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce更灵活
Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高
Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制

注：使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源，Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据

Spark生态系统

在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型：
复杂的批量数据处理：通常时间跨度在数十分钟到数小时之间
基于历史数据的交互式查询：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
当同时存在以上三种场景时，就需要同时部署三种不同的软件，比如: MapReduce / Impala / Storm
这样做的问题：

不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享，通常需要进行数据格式的转换
不同的软件需要不同的开发和维护团队，带来了较高的使用成本
比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配

Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成了一套完整的生态系统
既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等
Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案
因此，Spark所提供的生态系统足以应对上述三种场景，即同时支持批处理、交互式查询和流数据处理

Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX 等组件
Spark生态系统组件的应用场景:

Spark运行架构

基本概念

RDD：是Resillient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型
DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系
Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task
Application：用户编写的Spark应用程序
Task：运行在Executor上的工作单元
Job：一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作
Stage：是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Task，每组Task被称为Stage，或者也被称为TaskSet，代表了一组关联的、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集

架构设计

Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）
资源管理器可以自带或Mesos或YARN
在这里插入图片描述
Spark所采用的Executor有两个优点：

利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，有效减少IO开销

Spark中各种概念之间的相互关系

一个Application由一个Driver和若干个Job构成，一个Job由多个Stage构成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成
当执行一个Application时，Driver会向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行Task，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中
在这里插入图片描述

Spark运行基本流程

（1）首先为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext，进行资源的申请、任务的分配和监控
（2）资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程
（3）SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理；Executor向SparkContext申请Task，Task Scheduler将Task发放给Executor运行，并提供应用程序代码
（4）Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler，然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源
在这里插入图片描述
总体而言，Spark运行架构具有以下特点：
（1）每个Application都有自己专属的Executor进程，并且该进程在Application运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行Task
（2）Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可
（3）Task采用了数据本地性和推测执行等优化机制

RDD运行原理

设计背景

许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具的共同之处是：不同计算阶段之间会重用中间结果，目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销
RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，避免中间数据存储

RDD概念

一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算
RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能基于稳定的物理存储中的数据集创建RDD，或者通过在其他RDD上执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建得到新的RDD
RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为**“动作”（Action）和“转换”（Transformation）**两种类型
RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改（不适合网页爬虫）
Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作

RDD典型的执行过程如下：

RDD读入外部数据源进行创建
RDD经过一系列的转换（Transformation）操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个转换操作使用
最后一个RDD经过“动作”操作进行转换，并输出到外部数据源
这一系列处理称为一个Lineage（血缘关系），即DAG拓扑排序的结果

优点：惰性调用、管道化、避免同步等待、不需要保存中间结果、每次操作变得简单

RDD特性

Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于：
（1）高效的容错性

现有容错机制：数据复制或者记录日志
RDD：血缘关系、重新计算丢失分区、无需回滚系统、重算过程在不同节点之间并行、只记录粗粒度的操作

（2）中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个RDD操作之间进行传递，避免了不必要的读写磁盘开销
（3）存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化

RDD之间的依赖关系

Shuffle操作
窄依赖和宽依赖：是否包含Shuffle操作是区分窄依赖和宽依赖的根据

Shuffle操作

一个关于Shuffle 操作的简单实例：
在这里插入图片描述

窄依赖和宽依赖

窄依赖表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区
宽依赖则表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区

stage的划分

Spark根据DAG图中的RDD依赖关系，把一个作业分成多个阶段，阶段划分的依据是窄依赖和宽依赖。
对于宽依赖和窄依赖而言，窄依赖对于作业的优化很有利，宽依赖无法优化，逻辑上，每个RDD 操作都是一个fork/join（一种用于并行执行任务的框架），把计算fork 到每个RDD 分区，完成计算后对各个分区得到的结果进行join 操作，然后fork/join下一个RDD 操作

注：
窄依赖可以实现“流水线”优化
宽依赖无法实现“流水线”优化

fork/join的优化原理

一个学校（含2个班级）完成从北京到厦门的长征：
在这里插入图片描述
Spark根据DAG图中的RDD依赖关系，把一个作业分成多个阶段。
对于宽依赖和窄依赖而言，窄依赖对于作业的优化很有利。只有窄依赖可以实现流水线优化，宽依赖包含Shuffle过程，无法实现流水线方式处理。
Spark通过分析各个RDD的依赖关系生成了DAG，再通过分析各个RDD中的分区之间的依赖关系来决定如何划分Stage，具体划分方法是：

在DAG中进行反向解析，遇到宽依赖就断开
遇到窄依赖就把当前的RDD加入到Stage中
将窄依赖尽量划分在同一个Stage中，可以实现流水线计算

被分成三个Stage，在Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作
分区7通过map操作生成的分区9，可以不用等待分区8到分区10这个map操作的计算结束，而是继续进行union操作，得到分区13，这样流水线执行大大提高了计算的效率

RDD运行过程

通过上述对RDD概念、依赖关系和Stage划分的介绍，结合之前介绍的Spark运行基本流程，再总结一下RDD在Spark架构中的运行过程：
（1）创建RDD对象；
（2）SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG；
（3）DAGScheduler负责把DAG图分解成多个Stage，每个Stage中包含了多个Task，每个Task会被TaskScheduler分发给各个WorkerNode上的Executor去执行。
在这里插入图片描述

SparkSQL

从Shark说起

Shark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过Hive的HiveQL解析，把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作。
Shark的设计导致了两个问题：
一是执行计划优化完全依赖于Hive，不方便添加新的优化策略；
二是因为Spark是线程级并行，而MapReduce是进程级并行，因此，Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题，导致Shark不得不使用另外一套独立维护的打了补丁的Hive源码分支。

Spark SQL设计

在这里插入图片描述

Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据，也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。
Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责。
Spark SQL架构：
在这里插入图片描述
Spark SQL增加了SchemaRDD（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源，还可以是JSON格式的数据
Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言，支持SQL-92规范
Spark SQL支持的数据格式和编程语言：
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