1. Spark基础解析

1.1 Spark概述

　　1.1.1 什么是Spark

　　　　　　官网:http://spark.apache.org

　　　　　　

　　　　　　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。项目使用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。除了扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效的支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。

　　　　　　大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处：

　　　　　　　　1、软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益

　　　　　　　　2、运行整个软件栈的代价变小了，不需要运行5到10套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。

　　　　　　　　3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用

　　　　　　Spark的内置项目如下：

　　　　　　

　　　　　　Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)的API的定义

　　　　　　Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。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。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：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能

　　　　　　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，叫做独立调度器

　　　　　　Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群

1.2 Spark特点

　　1.2.1 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流数据。计算的中间结果是存在于内存中的。

　　　　　　

　　1.2.2 易用

　　　　　　Spark支持Java、Python、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

　　　　　　

　　1.2.3 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

　　1.2.4 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，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

　　　　　　

1.3 Spark的用户和用途

　　　　　　大致把Spark的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。也就对应的有两种人群：数据科学家和工程师

　　1.3.1 数据科学任务

　　　　　　主要是数据分析领域，数据科学家要负责分析数据并建模，具备SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验，以及一定的使用Python、Matlab或R语言进行编程的能力

　　1.3.2 数据处理应用

　　　　　　工程师定义为使用Spark开发生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对数据的处理和转换等任务

1.4 Spark核心概念

　　　　　　每个Spark应用都由一个驱动程序(driver program)来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作

　　　　　　驱动器程序通过一个SparkContext对象来访问Spark。这个对象代表对计算集群的一个连接。shell启动时已经自动创建了一个SparkContext对象，是一个叫做sc的变量

　　　　　　驱动器程序一般要管理多个执行器(executor)节点