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Spark系列(一)——Spark簡介-創(chuàng)新互聯(lián)

一、簡介

Spark 于 2009 年誕生于加州大學(xué)伯克利分校 AMPLab,2013 年被捐贈給 Apache 軟件基金會,2014 年 2 月成為 Apache 的頂級項目。相對于 MapReduce 的批處理計算,Spark 可以帶來上百倍的性能提升,因此它成為繼 MapReduce 之后,最為廣泛使用的分布式計算框架。

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二、特點(diǎn)

Apache Spark 具有以下特點(diǎn):

  • 使用先進(jìn)的 DAG 調(diào)度程序,查詢優(yōu)化器和物理執(zhí)行引擎,以實現(xiàn)性能上的保證;
  • 多語言支持,目前支持的有 Java,Scala,Python 和 R;
  • 提供了 80 多個高級 API,可以輕松地構(gòu)建應(yīng)用程序;
  • 支持批處理,流處理和復(fù)雜的業(yè)務(wù)分析;
  • 豐富的類庫支持:包括 SQL,MLlib,GraphX 和 Spark Streaming 等庫,并且可以將它們無縫地進(jìn)行組合;
  • 豐富的部署模式:支持本地模式和自帶的集群模式,也支持在 Hadoop,Mesos,Kubernetes 上運(yùn)行;
  • 多數(shù)據(jù)源支持:支持訪問 HDFS,Alluxio,Cassandra,HBase,Hive 以及數(shù)百個其他數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)。

Spark 系列(一)—— Spark 簡介

三、集群架構(gòu)

Term(術(shù)語) Meaning(含義)
ApplicationSpark 應(yīng)用程序,由集群上的一個 Driver 節(jié)點(diǎn)和多個 Executor 節(jié)點(diǎn)組成。
Driver program主運(yùn)用程序,該進(jìn)程運(yùn)行應(yīng)用的 main() 方法并且創(chuàng)建 SparkContext
Cluster manager集群資源管理器(例如,Standlone Manager,Mesos,YARN)
Worker node執(zhí)行計算任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)
Executor位于工作節(jié)點(diǎn)上的應(yīng)用進(jìn)程,負(fù)責(zé)執(zhí)行計算任務(wù)并且將輸出數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存或者磁盤中
Task被發(fā)送到 Executor 中的工作單元

Spark 系列(一)—— Spark 簡介
執(zhí)行過程

  1. 用戶程序創(chuàng)建 SparkContext 后,它會連接到集群資源管理器,集群資源管理器會為用戶程序分配計算資源,并啟動 Executor;
  2. Dirver 將計算程序劃分為不同的執(zhí)行階段和多個 Task,之后將 Task 發(fā)送給 Executor;
  3. Executor 負(fù)責(zé)執(zhí)行 Task,并將執(zhí)行狀態(tài)匯報給 Driver,同時也會將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)資源的使用情況匯報給集群資源管理器。

四、核心組件

Spark 基于 Spark Core 擴(kuò)展了四個核心組件,分別用于滿足不同領(lǐng)域的計算需求。

Spark 系列(一)—— Spark 簡介

3.1 Spark SQL

Spark SQL 主要用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。其具有以下特點(diǎn):

  • 能夠?qū)?SQL 查詢與 Spark 程序無縫混合,允許您使用 SQL 或 DataFrame API 對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢;
  • 支持多種數(shù)據(jù)源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC;
  • 支持 HiveQL 語法以及用戶自定義函數(shù) (UDF),允許你訪問現(xiàn)有的 Hive 倉庫;
  • 支持標(biāo)準(zhǔn)的 JDBC 和 ODBC 連接;
  • 支持優(yōu)化器,列式存儲和代碼生成等特性,以提高查詢效率。

3.2 Spark Streaming

Spark Streaming 主要用于快速構(gòu)建可擴(kuò)展,高吞吐量,高容錯的流處理程序。支持從 HDFS,F(xiàn)lume,Kafka,Twitter 和 ZeroMQ 讀取數(shù)據(jù),并進(jìn)行處理。

Spark 系列(一)—— Spark 簡介

Spark Streaming 的本質(zhì)是微批處理,它將數(shù)據(jù)流進(jìn)行極小粒度的拆分,拆分為多個批處理,從而達(dá)到接近于流處理的效果。

Spark 系列(一)—— Spark 簡介

3.3 MLlib

MLlib 是 Spark 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。其設(shè)計目標(biāo)是使得機(jī)器學(xué)習(xí)變得簡單且可擴(kuò)展。它提供了以下工具:

  • 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法:如分類,回歸,聚類和協(xié)同過濾;
  • 特征化:特征提取,轉(zhuǎn)換,降維和選擇;
  • 管道:用于構(gòu)建,評估和調(diào)整 ML 管道的工具;
  • 持久性:保存和加載算法,模型,管道數(shù)據(jù);
  • 實用工具:線性代數(shù),統(tǒng)計,數(shù)據(jù)處理等。

3.4 Graphx

GraphX 是 Spark 中用于圖形計算和圖形并行計算的新組件。在高層次上,GraphX 通過引入一個新的圖形抽象來擴(kuò)展 RDD(一種具有附加到每個頂點(diǎn)和邊緣的屬性的定向多重圖形)。為了支持圖計算,GraphX 提供了一組基本運(yùn)算符(如: subgraph,joinVertices 和 aggregateMessages)以及優(yōu)化后的 Pregel API。此外,GraphX 還包括越來越多的圖形算法和構(gòu)建器,以簡化圖形分析任務(wù)。

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標(biāo)題名稱:Spark系列(一)——Spark簡介-創(chuàng)新互聯(lián)
本文來源:http://www.sd-ha.com/article14/dojpde.html

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