Spark概述

大数据开发的总体架构 可以看到，在数据计算层，作为Hadoop核心组成的MapReduce可以结合Hive通过类SQL的方式进行数据的离线计算（当然也可以编写独立的MapReduce应用程序进行计算）；而Spark既可以做离线计算（Spark SQL），又可以做实时计算（Spark Streaming），它们底层都使用的是Spark的核心（Spark Core）。

Spark初识

​ Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是Spark在一些工作负载方面表现得更加优越。它提供了Java、Scala、Python和R的高级API，以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。它还支持高级工具，包括使用SQL进行结构化数据处理的Spark SQL、用于机器学习的MLlib、用于图处理的GraphX，以及用于实时流处理的Spark Streaming。

Spark的主要特点

• 快速

​ MapReduce主要包括Map和Reduce两种操作，且将多个任务的中间结果存储于HDFS中。与MapReduce相比，Spark可以支持包括Map和Reduce在内的多种操作，这些操作相互连接形成一个有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)，各个操作的中间数据会被保存在内存中。因此，Spark处理速度比MapReduce更快。

• 易用

​ Spark可以使用Java、Scala、Python、R和SQL快速编写应用程序。此外，Spark还提供了超过80个高级算子，使用这些算子可以轻松构建应用程序。

• 通用

​ Spark拥有一系列库，包括SQL和DataFrame、用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX、用于实时计算的Spark Streaming，可以在同一个应用程序中无缝地组合这些库。

• 到处运行

​ Spark可以使用独立集群模式运行（使用自带的独立资源调度器，称为Standalone模式），也可以运行在Hadoop YARN、Mesos（Apache下的一个开源分布式资源管理框架）等集群管理器之上，并且可以访问HDFS、HBase、Hive等数百个数据源中的数据。

Spark的主要组件

Spark是由多个组件构成的软件栈，Spark 的核心（Spark Core）是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

Spark主要有三种运行模式：

• 本地（单机）模式

​ 本地模式通过多线程模拟分布式计算，通常用于对应用程序的简单测试。本地模式在提交应用程序后，将会在本地生成一个名为SparkSubmit的进程，该进程既负责程序的提交，又负责任务的分配、执行和监控等。

• Spark Standalone模式

​ 使用Spark自带的资源调度系统，资源调度是Spark自己实现的。

• Spark On YARN模式

​ 以YARN作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行。

Spark Standalone架构

Spark Standalone的两种提交方式

​ Spark Standalone模式为经典的Master/Slave架构，资源调度是Spark自己实现的。在Standalone模式中，根据应用程序提交的方式不同，Driver（主控进程）在集群中的位置也有所不同。应用程序的提交方式主要有两种：client和cluster，默认是client。可以在向Spark集群提交应用程序时使用–deploy-mode参数指定提交方式。

• client提交方式

当提交方式为client时，运行架构如下图所示：

集群的主节点称为Master节点，在集群启动时会在主节点启动一个名为Master的守护进程；从节点称为Worker节点，在集群启动时会在各个从节点上启动一个名为Worker的守护进程。
​ Spark在执行应用程序的过程中会启动Driver和Executor两种JVM进程。

​ Driver为主控进程，负责执行应用程序的main()方法，创建SparkContext对象（负责与Spark集群进行交互），提交Spark作业，并将作业转化为Task（一个作业由多个Task任务组成），然后在各个Executor进程间对Task进行调度和监控。通常用SparkContext代表Driver。如图所示的架构中，Spark会在客户端启动一个名为SparkSubmit的进程，Driver程序则运行于该进程。

​ Executor为应用程序运行在Worker节点上的一个进程，由Worker进程启动，负责执行具体的Task，并存储数据在内存或磁盘上。每个应用程序都有各自独立的一个或多个Executor进程。

• cluster提交方式

​ 当提交方式为cluster时，运行架构如下图所示:

tandalone以cluster提交方式提交应用程序后，客户端仍然会产生一个名为SparkSubmit的进程，但是该进程会在应用程序提交给集群之后就立即退出。当应用程序运行时，Master会在集群中选择一个Worker启动一个名为DriverWrapper的子进程，该子进程即为Driver进程。

Spark RDD是什么

​ Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合。

​ RDD的弹性主要是指：当内存不够时，数据可以持久化到磁盘，并且RDD具有高效的容错能力。

​ 分布式数据集是指：一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分。

​ 例如，将数据集(hello,world,scala,spark,love,spark,happy)存储在三个节点上，节点一存储(hello,world)，节点二存储(scala,spark,love)，节点三存储(spark,happy)，这样对三个节点的数据可以并行计算，并且三个节点的数据共同组成了一个RDD。

分布式数据集类似于HDFS中的文件分块，不同的块存储在不同的节点上；而并行计算类似于使用MapReduce读取HDFS中的数据并进行Map和Reduce操作。Spark则包含这两种功能，并且计算更加灵活。

​ 在编程时，可以把RDD看作是一个数据操作的基本单位，而不必关心数据的分布式特性，Spark会自动将RDD的数据分发到集群的各个节点。Spark中对数据的操作主要是对RDD的操作（创建、转化、求值）。

RDD的主要特征

• RDD是不可变的，但可以将RDD转换成新的RDD进行操作，但是原来的RDD没有变化。
• RDD是可分区的。RDD由很多分区组成，每个分区对应一个Task任务来执行。
• 对RDD进行操作，相当于对RDD的每个分区进行操作。
• RDD拥有一系列对分区进行计算的函数，称为算子。
• RDD之间存在依赖关系，可以实现管道化，避免了中间数据的存储。

RDD的创建

​ RDD中的数据来源可以是程序中的对象集合，也可以是外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统、HDFS、HBase或任何提供Hadoop InputFormat的数据源。

• 从对象集合创建RDD
• 从外部存储创建RDD

RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。

转化算子

​ 转化算子负责对RDD中的数据进行计算并转化为新的RDD。Spark中的所有转化算子都是惰性的，因为它们不会立即计算结果，而只是记住对某个RDD的具体操作过程，直到遇到行动算子才会与其一起执行。

小结

Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速和通用的集群计算平台。Spark 能够处理大规模数据，支持批处理和流处理等多种计算模式。它的核心是弹性分布式数据集（RDD），这是一种不可变的、分布式的数据集合，支持并行操作。RDD提供了多种操作，包括转换操作（如map、filter、reduce等）和行动操作（如count、collect等）。转换操作是惰性的，即它们不会立即执行，而是在需要结果时才触发计算。这种设计使得Spark能够有效地优化执行计划，提高计算效率。学习Spark和RDD，不仅可以帮助我理解分布式计算的基本概念，还能够让我掌握处理大规模数据集的技能，这对于数据科学、大数据分析和云计算等领域都是非常宝贵的。