哈喽，大家好，我是Leven, 今天我们花点时间初步了解大数据计算引擎Spark ，也是我们从事数据工作中肯定会用到计算引擎。文章中有书写错误的内容，辛苦评论指正，感谢🙏

1. Spark 简介

Apache Spark 是一个开源的大数据处理引擎，设计用于快速处理大规模的数据集。Spark 提供了比传统的 Hadoop MapReduce 更高效的计算能力，支持批处理、流处理、交互式查询和机器学习等多种大数据处理任务。它广泛应用于大数据分析和处理领域。

2. Spark 特点

1. 内存计算（In-Memory Computation）：Spark 通过将中间计算结果存储在内存中，而不是像 Hadoop 那样将数据频繁地写入磁盘，显著提高了计算速度。

2. 统一的大数据处理引擎：Spark 支持批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）两种计算模型。Spark Streaming 是其扩展模块，可以处理实时数据流。

3. 高层 API：Spark 提供了多种 API，支持 Python（PySpark）、Java、Scala 和 R 编程语言，方便用户根据自己的需求选择适合的开发语言。

4. 强大的计算引擎：Spark 的核心是一个分布式计算引擎，能够处理大规模数据集并支持诸如 SQL 查询、机器学习（MLlib）、图形计算（GraphX）等高级功能。

5. 容错性：Spark 内置了数据的容错机制，通过数据副本（RDD：Resilient Distributed Datasets）来确保在节点失败时不会丢失数据。

3. Spark 发展历史

1. 起源与早期开发（2009 - 2010）

• 2009年：Spark由Matei Zaharia在加州大学伯克利分校的AMPLab发起，最初的目的是为了解决Hadoop MapReduce在某些工作负载（特别是机器学习、图计算和交互式查询）上的性能瓶颈。
• 2010年：Spark的第一个版本正式发布，支持内存计算，显著提升了在迭代计算（例如机器学习算法）中的性能。Spark相较于传统的MapReduce框架，可以将中间结果保存在内存中，而不是写入磁盘，减少了I/O操作的开销。

2. Apache Incubator与开源（2010 - 2014）

• 2010年：Spark项目加入Apache软件基金会的孵化器（Apache Incubator）。这一阶段，Spark逐渐从一个实验性项目转向一个稳定的开源框架，并开始获得越来越多的贡献。
• 2012年：Spark逐渐成熟，开始支持更多的数据处理功能，比如数据流（Streaming）和图计算（GraphX）。在这一年，Spark的第一个稳定版本（1.0）发布。
• 2013年：Apache Spark成为一个顶级项目（Top-level Project），这标志着它从Apache孵化器正式毕业，成为Apache Software Foundation的一个正式项目，开始获得更广泛的社区支持和企业采用。

3. 扩展与功能增强（2014 - 2017）

• 2014年：

  • Spark SQL被引入，允许Spark通过结构化数据进行SQL查询。这是Spark发展的一大突破，标志着它不仅限于传统的MapReduce计算，还能够支持结构化数据分析。
  • MLlib和GraphX的功能进一步得到完善，机器学习库和图计算库被广泛应用。

• 2015年：Spark 1.4发布，增加了对JSON数据格式的支持，进一步增强了其在大数据处理中的通用性。同时，Spark Streaming也不断得到优化，使得Spark在实时数据处理中的能力更加完善。

• 2016年：

  • Spark 2.0发布，带来了几项重要的新特性，包括：
    • Dataset API：提供了结构化数据的高级抽象，可以在类型安全和性能上提供更好的优化。
    • Spark SQL优化器（Catalyst Optimizer）：引入了一个新的查询优化器，能够显著提高SQL查询的性能。
    • 统一的批处理和流处理：Spark 2.0中的Structured Streaming引入了流处理的统一API，使得流式处理和批处理之间的区别变得模糊。

• 2017年：Spark 2.2和2.3版本进一步增强了性能和对数据源的支持，特别是在运行时优化、扩展性和易用性方面。

4. Spark生态系统的成熟与企业采用（2018 - 至今）

• 2018年：Spark持续成熟，成为大数据和机器学习领域的核心技术之一。它被广泛应用于企业的数据处理、机器学习和数据分析任务。

• 2019年：Apache Spark 3.0发布，包含以下几个重要更新：

  • Adaptive Query Execution (AQE)：引入了适应性查询执行，进一步提升了Spark SQL的性能。
  • 支持更多的云计算平台和存储系统：提升了对云平台（如AWS、Azure、Google Cloud）的集成支持，方便用户在云环境中进行大规模数据处理。
  • Python API增强：对PySpark（Spark的Python接口）进行了许多增强，提升了Python用户的体验。

• 2020年：

  • Spark 3.x继续扩展，增加了对新型数据源和计算模型的支持，同时提升了与其他数据处理框架（如TensorFlow、Hadoop）的集成性。
  • 由于其强大的数据处理能力和良好的易用性，Spark在许多云平台（如Databricks）中成为默认的大数据处理引擎。

5. Spark的未来（2021 - 至今）

• 持续创新：Spark继续优化性能和扩展功能，如在机器学习、图计算、实时流处理等领域增强其能力。随着人工智能和大数据分析需求的增长，Spark的生态系统越来越丰富，支持更多的AI/ML框架与工具。
• 云原生化：随着容器化和云计算的普及，Spark越来越多地与云原生架构兼容，成为现代数据处理平台的重要组成部分。

4. Spark 架构

1. Driver (驱动程序)

   • 角色：Driver 是 Spark 程序的控制器，负责协调 Spark 作业的执行。
   • 功能：它将应用程序的所有任务分配给集群中的各个 Executor，并负责执行 Spark 程序的逻辑。Driver 还负责维护 Spark 应用程序的元数据，包括RDD和DataFrame等。
   • 运行环境：通常是用户提交任务的本地机器或集群的一个节点。

2. Cluster Manager (集群管理器)

   • 角色：Cluster Manager 负责管理集群资源的分配和调度任务。它决定哪些节点执行哪些任务，并对集群资源进行动态调度。
   • 常见集群管理器：
     • Standalone：Spark 自带的集群管理器。
     • YARN：Hadoop 的集群资源管理器，适用于 Hadoop 集群中的 Spark 部署。
     • Mesos：一个开源的集群资源管理平台，可以管理多种框架（如 Spark、Hadoop、Kafka 等）上的资源。

3. Executor (执行器)

   • 角色：Executor 是 Spark 集群中的工作节点，负责运行 Driver 分配的计算任务，并保存该任务的计算结果（例如 RDD 数据）。每个 Executor 运行在单独的工作节点上。
   • 功能：负责执行实际的数据处理任务，执行计算并存储中间结果。在任务执行过程中，Executor 会返回计算结果并处理来自 Driver 的请求。
   • 生命周期：Executor 在 Spark 应用运行时启动，并在 Spark 应用结束时关闭。

4. Task (任务)

   • 角色：Task 是 Spark 中最小的执行单元，每个 Task 负责执行一个数据分区的计算。Spark 作业被分解成多个任务，这些任务被分配到各个 Executor 上执行。
   • 任务划分：每个 Stage 都会被分割成多个 Task，通常 Task 是根据 RDD 的分区来分配的。

5. Spark Context (Spark 上下文)

   • 角色：SparkContext 是 Spark 应用程序的入口，负责连接到 Spark 集群，并初始化 Executor、Driver 和其他系统组件。所有 Spark 作业都需要通过 SparkContext 来访问。
   • 功能：它为应用程序提供了访问 Spark 功能的接口，包括创建 RDD、广播变量、累加器等。

5. Spark vs MapReduce

1. 性能

• Spark：
  Spark 的性能远高于 MapReduce，因为它在内存中处理数据（RAM）。一旦数据被加载到内存中，它可以更快地访问和处理，而不像 MapReduce 每次操作都需要从磁盘读取数据。特别对于需要多次迭代的算法（如机器学习和图处理），Spark 的速度优势更为明显。

  • 内存计算：Spark 将中间结果缓存到内存中，从而减少磁盘 I/O，提高处理速度。

• MapReduce：
  MapReduce 在处理时采用“从磁盘读取、处理、写回磁盘”的模式。由于高度依赖磁盘 I/O，MapReduce 的速度较慢，尤其是在需要多个处理阶段（例如迭代算法）的情况下。

  • 磁盘计算：MapReduce 的每个阶段（Map 和 Reduce）都需要将中间数据写入磁盘并读取，这造成了性能瓶颈。
  • 较高的开销：由于需要多次进行磁盘 I/O，MapReduce 的作业往往具有更高的开销，尤其是在处理大数据时。

2. 易用性

• Spark：
  Spark 提供了高级 API，支持 Java、Scala、Python 和 R 等语言，编写和维护 Spark 程序变得更加容易。它采用了与常规编程语言中集合操作类似的 函数式编程 模型。

  • 高级库：Spark 提供了丰富的高级库，如 机器学习 (MLlib)、SQL (Spark SQL)、图处理 (GraphX) 和 流处理 (Spark Streaming)。
  • 交互式 API：Spark 支持交互式的 Shell（如 PySpark 用于 Python，SparkShell 用于 Scala），允许实时探索数据和测试命令。

• MapReduce：
  MapReduce 更为底层且冗长。编写 MapReduce 作业通常需要单独编写 Map 和 Reduce 函数，并且管理数据在各阶段的洗牌操作。相对而言，它的开发和调试更为困难。

  • 有限的库：MapReduce 缺乏像 Spark 这样的机器学习和图处理等高级库，因此编写复杂的应用程序变得更加困难。
  • 没有交互性：MapReduce 没有交互式 Shell，无法像 Spark 那样实时测试命令或探索数据。

3. 数据处理模型

• Spark：
  Spark 采用 弹性分布式数据集（RDD） 抽象，RDD 是一种容错的、分布式的数据集合，可以并行处理数据。RDD 可以通过转换操作和动作操作进行处理。

  • RDDs：RDD 是不可变的，操作（如 map、filter 和 reduce）是惰性计算的，只有在执行动作（如 collect 或 save）时才会触发实际计算。
  • DataFrame 和 Dataset：Spark 还提供了 DataFrame 和 Dataset 等更高级的抽象，支持 SQL 类操作并进行优化。

• MapReduce：
  MapReduce 通过两个主要阶段来处理数据：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段读取输入数据并生成键值对，而 Reduce 阶段对这些键值对进行计算并写出输出。

  • Map 和 Reduce 操作：数据在 Map 阶段进行转换，在 Reduce 阶段进行合并和处理。
  • 没有类似 RDD 的内存数据结构：MapReduce 没有像 RDD 那样的抽象来保持中间数据在内存中的状态，导致每次都需要从磁盘读取。

4. 容错性

• Spark：
  Spark 高度容错。如果某个任务失败，Spark 可以通过 RDD 血缘信息(lineage)重新计算丢失的数据。RDD 会记录所有的转换操作，允许系统在数据丢失时通过重新计算来恢复。

  • RDD lineage：如果某个 RDD 分区丢失，Spark 可以基于原始数据和血缘信息重新计算丢失的部分。

• MapReduce：
  MapReduce 也具有容错机制，通常通过 HDFS（Hadoop 分布式文件系统） 来进行数据复制。如果任务失败，MapReduce 会将任务分配给其他节点并重新处理数据。

  • 任务重试：MapReduce 任务通常会进行多次重试，以确保任务最终成功执行。

5. 可扩展性

• Spark：
  Spark 能够良好地扩展到多节点，并且能够处理 PB 级的数据。它可以运行在任何 Hadoop 集群中，也可以在独立模式下运行，并且与 YARN 或 Mesos 等资源管理器无缝集成。

• MapReduce：
  MapReduce 也具备高度的可扩展性，能够处理大规模的数据，适用于分布式环境。它在处理批量数据时表现较好，但对于需要低延迟或迭代计算的任务可能表现不佳。

6. 实时数据处理

• Spark：
  Spark 相较于 MapReduce 的一个重要优势是它支持 实时数据处理。通过 Spark Streaming，Spark 可以对实时数据流进行处理，将数据流切分成小批次进行处理，实现近实时的处理。

  • 低延迟处理：Spark 支持统一的批处理和流处理框架，可以处理流数据和批数据。

• MapReduce：
  MapReduce 不支持实时数据处理。它是面向批量处理的，意味着它处理的是静态的大规模数据。尽管可以借助 Apache Kafka 和 HBase 等其他系统实现某种程度的实时处理，但 MapReduce 本身并不原生支持实时流处理。

7. 生态系统集成

• Spark：
  Spark 拥有丰富的生态系统，能够与其他大数据技术（如 Hadoop HDFS、Hive、HBase、Cassandra、Kafka、S3 等）无缝集成。它还支持多种数据源的连接，包括关系型数据库和 NoSQL 数据库。

  • 统一平台：Spark 提供了一个统一的处理平台，支持批处理、流处理、机器学习和图处理。

• MapReduce：
  MapReduce 紧密结合 Hadoop 使用，通常依赖 HDFS 来存储数据。它可以与 Hadoop 生态系统中的其他工具（如 Hive、HBase 和 Pig）一起使用，但没有 Spark 那样丰富的集成支持。

8. 成本与资源利用

• Spark：
  由于 Spark 采用内存计算模型，它的硬件要求比 MapReduce 更高，尤其需要更多的内存资源。然而，由于处理速度更快，Spark 通常能在较短时间内完成作业，因此在计算时间上节省成本。

• MapReduce：
  MapReduce 在 CPU 和磁盘使用上通常更节省资源，适用于一些简单任务。然而，由于其较慢的处理速度，长时间运行的作业可能会导致基础设施成本较高。