笔记:Spark简介

Spark简介

[TOC]

Spark是什么

• Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架
• Spark是MapReduce的替代方案

Spark与Hadoop

Spark是一个计算框架,而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS,Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统.

Spark的优势

中间结果输出

• 基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上,进行储存和容错.当一些查询翻译到MapReduce任务是,往往会产生多个Stage,而这些串联的Stage又依赖于底层的文件系统来存储每一个Stage的输出结果.
• Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划(Directed Acyclic Graph,DAG).这可以将多个Stage的任务串联或者并行执行,而无须将Stage中间结果输出到HDFS中.类似的引擎包括Dryad,Tez

数据格式和内存布局

Spark抽象出分布式内存储存结构弹性分布式数据集RDD,进行数据存储.RDD能支持粗粒度写操作,但对于读取操作,RDD可以精确到每条记录,这使得RDD可以用来作为分布式索引.

执行策略

MapReduce在数据Shuffle之前花费了大量的时间来排序,Spark任务在Shuffle中不是所有情景都需要排序.所以支持Hash的分布式聚合,调度中采用更为通用的任务执行计划图(DAG),每一轮次的输出结果在内存中缓存.

任务调度的开销

• 传统的MapReduce系统,如Hadoop,是为了运行常达数小时的批量作业而设计的
• Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务,通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销

Spark能带来什么

打造全栈多计算范式的高效数据流水线

Spark支持复杂查询(SQL查询,流式计算,机器学习和图算法)

轻量级快速处理

• 这是由于Scala语言的简洁和丰富的表达力
• Spark充分利用和集成Hadoop等其他第三方组件
• Spark通过将中间结果缓存在内存减少磁盘I/O来达到性能的提升

易于使用,Spark支持多语言

• Spark支持通过Scala,Java,Python编写程序
• 同事允许在Shell中进行交互计算
• 用户可以利用Spark像书写单机程序一样编写分布式程序

与HDFS等存储层兼容

• Spark可以独立运行,除了可以运行在当下的YARN等集群管系统之外,它还可以读取已有的任何Hadoop数据
• 它可以运行在任何Hadoop数据源上,比如Hive,HBase,HDFS等

Spark的局限性

• RDD模型适合的是粗粒度的全局数据并行计算,不适合细粒度的,需要异步更新的计算
• 如果针对特定工作负载达到最优性能,还是需要使用一些其他的大数据系统

Spark生态系统BDAS

Spark

• Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数的计算模型,还提供了更为丰富的算子,如filter,join,groupByKey等.
• Spark将分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度,RPC,序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.
• 底层采用Scala这种函数式语言书写成
• 所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想,提供与Scala类似的编程接口
• Spark将数据在分布式环境下分区,然后将作业转化为有向无环图(DAG),并分阶段进行DAG的调度和任务的分布式并行处理

Shark

• Shark是构建在Spark和Hive基础上的数据仓库
• Shark已经完成学术使命,终止开发,但其架构和原理仍具有借鉴意义
• 提供了能够查询Hive中所储存数据的一套SQL接口,兼容现有的Hive QL语法
• 熟悉Hive QL和SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc,Reporting等类型的SQL查询
• Shark底层复用Hive的解析器,优化器以及元数据存储和序列化接口
• Shark将Hive QL编译转化为一组Spark任务,进行分布式运算

Spark SQL

• Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能
• Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器,并在底层使用Spark作为执行引擎实现的SQL的Operator
• 用户可以在Spark上直接书写SQL

Spark Streaming

• Spark Streaming通过将流数据按指定时间片累积为RDD,然后将RDD进行批处理,进而实现大规模的流数据处理

GraphX

• GraphX基于BSP模型,在Spark之上,封装类似Pregel的接口,进而大规模同步全局的图计算
• 当用户进行多轮迭代时,基于Spark内存计算的优势尤为明显

Tachyon

• Tachyon是一个分布式内存文件系统,可以理解为内存中的HDFS
• 为了提供更高的性能,将数据存储剥离Java Heap
• 用户可以通过Tachyon实现RDD或者文件的跨应用共享,并提高容错机制,保证数据的可靠性

Mesos

• Mesos是一个资源管理框架
• 提供类似于YARN的功能
• 用户可以在其中插件式地运行Spark,MapReduce,Tez等计算框架任务
• Mesos对资源和任务进行隔离,并实现高效的资源任务调度

BlinkDB

• BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎
• 允许用户通过查询准确性和查询时间之间做出权衡,完成近似查询
• 核心思想:通过一个自适应优化框架,随着时间的推移,从原始数据建立并维护一组多维样本,通过一个动态样本选择策略,选择一个适当大小的示例,然后基于查询的准确性和响应时间满足用户查询需求

Spark架构

• Spark是整个BDAS的核心,各个组件通过Spark来实现对分布式并行任务处理的程序支持

Spark代码结构

Spark Core
名称	说明
scheduler	文件夹中含有负责整体的Spark应用,任务调度的代码
broadcast	含有Broadcast(广播变量)的实现代码,API中是Java和Python API的实现
deploy	含有Spark部署与启动运行的代码
common	不是一个文件夹,而是代表Spark通用的类和逻辑实现
metrics	是运行时状态监控逻辑代码,Executor中含有Worker节点负责计算的逻辑代码
partial	含有近似评估代码
network	含有集群通信模块代码
serializer	含有存储模块的代码
storage	含有存储模块的代码
ui	含有监控界面的代码逻辑,其他的代码模块分别是对Spark生态系统中其他组件的实现

其他
名称	说明
streaming	Spark Streaming的实现代码
YARN	Spark on YARN的部分实现代码
praphx	含有GraphX实现代码
interpreter	交互式Shell代码
mllib	代表MLlib算法实现的代码
sql	代表Sqark SQL的代码

Spark的架构

• Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型.Master是对应集群中的含有Master进程的节点,Slave是集群中含有Worker进程的节点
  • Master作为整个集群的控制器,负责整个集群的正常运行
  • Worker相当于是计算节点,接受主节点命令与进行状态汇报
  • Executer负责任务的执行
  • Client作为用户的客户端,负责提交应用
  • Driver负责控制一个应用的执行
• Spark集群部署后,需要在主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程,对整个集群进行控制
• 在一个Spark应用的执行过程中,Driver和Worker是两个重要角色
  • Driver程序是应用逻辑执行的起点,负责作业的调度,即执行Task任务的分发
  • 多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务
  • 在执行阶段,Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器,同时Executor对相应数据分区的任务进行处理

Spark架构中的基本组件

组件名	介绍
ClusterManager	在Standalone模式中即为Master(主节点),控制整个集群,监控Master.在YARN中为资源管理器
Worker	从节点,负责控制计算节点.启动Executor或Driver.在YARN模式中为NodeManager,负责计算节点的控制
Driver	运行Application的main()函数并创建SparkContext
Executor	执行器,在worker node上执行任务的组件,用于启动线程池运行任务.每个Application拥有独立的一组Executors
SparkContext	整个应用的上下文,控制应用的生命周期
RDD	Spark的基本计算单元,一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph
DAG Scheduler	根据作业构建基于Stage的DAG,并提交Stage给TaskScheduler
TaskScheduler	将任务分发给Executor执行
SparkEnv	线程级别的上下文,存储运行时的重要组件的引用

SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用

SparkEnv内创建并包含的重要组件的引用
组件	介绍
MapOutPutTracker	负责Shuffle元信息的存储
BroadcastManager	负责广播变量的控制与云信息的存储
BlockManager	负责存储管理,创建和查找块
MetricsSystem	监控运行时性能指标信息
SparkConf	负责存储配置信息

Spark的整体流程

1. Client提交应用
2. Master找到一个Worker启动Driver
3. Driver向Master或者资源管理器申请资源,之后将应用转化为RDD Grath
4. DAGScheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler
5. TaskScheduler提交任务给Executor执行
6. 任务执行过程中,其他组件协同工作

Spark运行逻辑

• 在Spark应用中,整个执行流程在逻辑上会形成有向无环图.Action算子触发之后,将所有累积的算子形成一个有向无环图.
• Action算子触发之后,将所有累积的算子形成一个有向无环图,然后由调度器调度该图上的任务进行运算
• Spark根据RDD之间不同的依赖关系切分成不同的阶段,一个阶段包含一系列函数执行流水线