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Spark是什么?

2017-06-13 10:20 来源:未知 编辑: admin 点击:
导读 Spark是什么?Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑,由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala,项

     Spark是什么?Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑,由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala,项目的core部分的代码只有63个Scala文件,非常短小精悍。

  Spark与Hadoop的对比

  Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率更高。

  Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念。

  Spark比Hadoop更通用

  Spark提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型,Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。

  这些多种多样的数据集操作类型,给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名,物化,控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。

Spark是什么?

  不过由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

  容错性

  在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错,而checkpoint有两种方式,一个是checkpoint data,一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

  可用性

  Spark通过提供丰富的Scala, Java,Python API及交互式Shell来提高可用性。

  Spark与Hadoop的结合

  Spark可以直接对HDFS进行数据的读写,同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中,共享存储资源与计算,数据仓库Shark实现上借用Hive,几乎与Hive完全兼容。

  Spark的适用场景

  Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小(大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素)

  由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

  运行模式

  本地模式

  Standalone模式

  Mesoes模式

  yarn模式

  Spark生态系统

  Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的H iveQL命令接口,为了最大程度的保持和Hive的兼容性,Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation,最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数,Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD,实现数据重用,进而加快特定数据集的检索。同时,Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法,使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起,最大化RDD的重复使用。

  Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架,基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断(几秒),以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行引擎(100ms+)可以用于实时计算,另一方面相比基于Record的其它处理框架(如Storm),RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。

  以上就是科多大数据课程老师为大家总结的有关Spark的相关知识点,想要了解更多资讯可以

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