【分布式计算】30分钟概览Spark分布式计算引擎

本文主要帮助初学者快速了解Spark，不会面面俱到，但核心一定点到。

Spark是继Hadoop之后的下一代分布式内存计算引擎，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab实验室，现在主要由Databricks公司进行维护（公司创始员工均来自AMPLab），根据本人自2014学习Spark的理解，从下面几个方面介绍。

1、为什么出现Spark？
2、Spark核心是什么？
3、Spark怎么进行分布式计算？
4、Spark在互联网公司的实践应用？

1、为什么出现Spark？

肯定是比Hadoop的MR计算要好，好在如下方面：

高效
多框架整合

1）为什么高效？
- 相对于Hadoop的MR计算，Spark支持DAG，能缓存中间数据，减少数据落盘次数；
- 使用多线程启动task，更轻量，任务启动快。计算速度理论上有10-100倍提升。（根据个人工作验证，计算效率相对Hadoop至少是3倍以上）
- 高度抽象API，代码比MR少2-5倍甚至更多，开发效率高

2）为什么多框架整合？
相对于过去使用Hadoop + Hive + Mahout + Storm 解决批处理、SQL查询和实时处理和机器学习场景的大数据平台架构，其最大的问题在于不同框架语言不同，整合复杂，同时也需要更多维护成本。

而使用Spark在Spark core的批处理基础上，建立了Spark Sql、Spark Streaming，Spark Mllib，Spark GraphX来解决实时计算，机器学习和图计算场景，方便将不同组件功能进行整合，同时维护成本小。

上图就体现了Spark的One Stack Rule All的设计目标。

2、Spark核心是什么？

核心是RDD（Resilient Distributed Datasets），即弹性分布式数据集。

它是对数据的高度抽象概念，弹性可理解为数据存储弹性，可内存，可磁盘; 分布式可理解为数据分布在不同节点。

RDD是分布式数据的逻辑抽象，物理数据存储在不同的节点上，但对用户透明，用户不需要知道数据实际存在哪台机器。RDD包含的内容下图所示：

只读分区集合：这保证了RDD的一致性，在计算过程中更安全可靠，此外RDD可能包含多个分区，数据分布在不同分区中，这些分区可能在不同的机器上。
对数据的计算函数：RDD包含了对所表示数据的计算函数，也就是得到这个RDD所要经过的计算。
计算数据的位置：对用户而言不需要知道数据在哪里，这些信息隐含在RDD的结构中。
分区器：对数据分区依赖的分区算法，如hash分区器
依赖的RDD信息：该RDD可能依赖的父RDD信息，用于失败重算或计算的DAG划分。

1 ) RDD的计算分为transformation和action两类。

transformation有 flatMap、map、union、reduceByKey等。
action有count、collect、saveAsTextFile等表示输出的操作。

RDD的计算是lazy的，transformation算子不会引发计算，只是逻辑操作，action算子才会引发实际的计算。

2）RDD算子的宽窄依赖

下图解释什么是宽依赖，什么是窄依赖

图中左边是宽依赖，父RDD的4号分区数据划分到子RDD的多个分区（一分区对多分区），这就表明有shuffle过程，父分区数据经过shuffle过程的hash分区器（也可自定义分区器）划分到子RDD。

那图中右边为什么是窄依赖？父RDD的每个分区的数据直接到子RDD的对应一个分区（一分区对一分区），例如1号到5号分区的数据都只进入到子RDD的一个分区，这个过程没有shuffle。Spark中Stage的划分就是通过shuffle来划分。

（shuffle可理解为数据的从原分区打乱重组到新的分区）

当明白了Spark分布式计算核心就是RDD之后，下面看Spark如何实现分布式计算。

3、怎么进行分布式计算？

当初我学习Spark，也是一知半解，当理解RDD的内涵，才理解Spark分布式计算过程。

上图是一个Spark的wordcount例子，根据上述stage划分原则，这个job划分为2个stage，有三行，分别是数据读取、计算和存储过程。

仅看代码，用户根本体会不到数据在背后是并行计算。从图中能看出数据分布在不同分区（也可以理解不同机器上），数据经过flapMap、map和reduceByKey算子在不同RDD的分区中流转。（这些算子就是上面所说对RDD进行计算的函数）

下图从更高角度看：

Spark的运行架构由Driver（可理解为master）和Executor（可理解为worker或slave)组成，Driver负责把用户代码进行DAG切分，划分为不同的Stage，然后把每个Stage对应的task调度提交到Executor进行计算，这样Executor就并行执行同一个Stage的task。

（这里Driver和Executor进程一般分布在不同机器上）

这里有人可能不理解Stage和task，下图就是Spark的作业划分层次：

Application就是用户submit提交的整体代码，代码中又有很多action操作，action算子把Application划分为多个job，job根据宽依赖划分为不同Stage，Stage内划分为许多（数量由分区决定，一个分区的数据由一个task计算）功能相同的task，然后这些task提交给Executor进行计算执行，把结果返回给Driver汇总或存储。

这体现了 Driver端总规划–Executor端分计算–结果最后汇总回Driver 的思想，也就是分布式计算的思想。

4、Spark在互联网公司的实践应用

根据个人工作经历，BAT大公司都直接或间接使用Spark（说间接是可能自主研发分布式计算引擎，但参考Spark设计思想）。中小公司大多已经采用Spark，并逐渐从MR计算迁移到Spark计算。

Spark在生产上可以通过zeppelin提供adhoc（即席查询）服务。
Spark Sql可以替代Hive的ETL工作，但需要对generic UDF和UDAF进行重写。
可以基于Spark搭建特征工程平台和机器学习平台
Spark Streaming实时计算延迟是秒级，支持exactly-once要求的数据消费，可以做实时ETL，也可以结合Spark MLlib处理来做实时机器学习。Spark的下一代Structured Streaming的使用更简单。

转自：http://blog.csdn.net/xwc35047/article/details/60330528