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Spark学习之路 (一)Spark初识

2021-07-20 03:51:41 wx5c7a97e3804fd

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一、官网介绍

1、什么是Spark

官网地址:http://spark.apache.org/

Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。

从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能

spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算

模型。高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖磁盘进行复杂的运算,Spark依然比MapReduce更加高效。

2、为什么要学Spark

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,进行存储和容错。出于任务管道承接的,考虑,当一些查询翻译到MapReduce任务时,往往会产生多个Stage,而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统(如HDFS)来存储每一个Stage的输出结果。

Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapReduce的不足。

 

二、Spark的四大特性

1、高效性

运行速度提高100倍。

Apache Spark使用最先进的DAG调度程序,查询优化程序和物理执行引擎,实现批量和流式数据的高性能。

2、易用性

Spark支持Java、Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell,可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

3、通用性

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力,毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4、兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如,Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器,器,并且可以处理所有Hadoop支持的数据,包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要,因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器,它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架,这样进一步降低了Spark的使用门槛,使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外,Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

 

Mesos:Spark可以运行在Mesos里面(Mesos 类似于yarn的一个资源调度框架)

standalone:Spark自己可以给自己分配资源(master,worker)

YARN:Spark可以运行在yarn上面

 Kubernetes:Spark接收 Kubernetes的资源调度

三、Spark的组成

Spark组成(BDAS):全称伯克利数据分析栈,通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。

它的主要组件有:

SparkCore:将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(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。

SparkSQL:Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包,可以让我使用SQL语句的方式来查询数据,Spark支持 多种数据源,包含Hive表,parquest以及JSON等内容。

SparkStreaming: 是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。

MLlib:提供常用机器学习算法的实现库。

GraphX:提供一个分布式图计算框架,能高效进行图计算。

BlinkDB:用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。

Tachyon:以内存为中心高容错的的分布式文件系统。

四、应用场景

Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等

淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等
腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。
优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。

 

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