Spark概述

一. 什么是spark

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。

目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。

 

二. spark架构

Spark Core：包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)的 API 定义，基于RDD提供了丰富的操作接口。利用DAG进行统一的任务规划，使spark能够更加灵活地处理类似MapReduce的批处理作业。

Spark SQL：兼容Hive的接口HQL，提供了比Hive高出10-100倍的查询速度的分布式SQL引擎。Spark SQL 支持多种数据源，比 如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。

Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件，将流式计算分解成一系列的短小的批处理作业。提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。

Spark MLlib：Spark Core天然地非常适合于迭代式计算，MLlib就是构建在Spark上的机器学习算法库,包括分类、回归、聚类、协同过滤等。

GraphX：基于Spark的图计算框架，增强了图构建以及图转换功能。

集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(cluster manager)上运行，包括 Hadoop YARN、Apache Mesos，以及 Spark 自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。

Spark生态系统的目标就是将批处理、交互式处理、流式处理融合到一个软件栈中，Spark生态系统有如下特性：

1）兼容Hadoop生态系统，如HDFS和YARN等组件，使Hadoop用户能够非常容易地迁移到Spark系统中。

2）性能表现优异。由于Spark利用DAG进行调度执行规划，所以在多任务计算以及迭代计算中能够大量减少磁盘I/O的时间。另外，对于每一项任务启动一个线程，而不是启动一个进程，大大缩短了任务启动时间。

 

三. 特点

快：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中的。

易用：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

通用：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

兼容性：Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

 

四. 集群角色

从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点：Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。

从Spark程序运行的层面来看，Spark主要分为驱动器节点和执行器节点。

 

五. 运行模式

Local模式: Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。它可以通过以下集中方式设置master。

local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式;

local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就是运行4个worker线程。通常我们的cpu有几个core，就指定几个线程，最大化利用cpu的计算能力;

local[*]: 这种模式直接帮你按照cpu最多cores来设置线程数了。

2）Standalone模式: 构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。

3）Yarn模式: Spark客户端直接连接Yarn；不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。

yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出

yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境