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spark简介

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spark简介

spark是一个快速、通用的大数据分析计算引擎，Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。

spark相对于mapReduce的优势

  • 中间结果输出

    基于MapReduce的计算引擎会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。当一些查询翻译成MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，文件系统HDFS来存储每一个Stage的输出结果。

    Spark将执行模型抽象为DAG(有向无环图)，可以将多Stage的任务串联或者并行执行，无需将Stage中间结果输出到HDFS中，从而不再需要读写HDFS，减少了磁盘IO

  • 数据格式和内存布局

    MapReduce Schema On Read处理方式会引起较大的处理开销。Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD进行数据存储。RDD能支持粗粒度写操作，且对于读操作可以精确到每条记录。

    Spark可以控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略。

  • 执行策略

    MapReduce在数据Shuffle之前花费了大量的时间来排序，Spark则可减轻上述问题带来的开销。由于并不是所有的任务都需要排序，Spark支持基于Hash的分布式聚合，调度中采用DAG，每一轮次输出结果在内存缓存

  • 任务调度的开销

    MapReduce系统是为了运行长达数小时的批量作业而设计的。而Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务，通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销。

Spark 是用 Scala 语言实现的。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为，spark可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

spark构成

spark生态圈包括Spark的任务调度、内存管理、容错机制等功能

  • Spark Core：Spark的基础核心功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。且定义了RDD。其他功能都是在该基础上进行扩展的
  • Spark SQL：Spark用来操作结构化数据的组件，支持通过SQL查询数据或者Hive SQL来查询数据，并且支持多种数据源
  • Spark Streaming：Spark用于实时流处理的组件，Spark Streaming支持Kafka、Flume、ZeroMQ、HDFS等多种数据输入源，使用诸如map()、join()、window()等高级函数进行处理，并支持将处理后的最终结果存储到文件系统、数据库等
  • Spark MLib：Spark提供的用于机器学习的算法库，如分类、聚类、回归及协同过滤等算法，还包括模型评估及数据导入等。
  • Spark GraphX：Spark提供的分布式图处理框架，能来创建一个顶点和边都包含任意属性的有向图，提供与图计算和图挖掘相关的接口，包括常用图计算的算法。

Spark 将内存数据抽象为弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，RDD)，可以理解为RDD是Spark分布式计算的数据结构，表示一个不可变、可分区、可并行操作、有容错机制的数据集合。RDD提供了transformations和actions两种类型的操作。transformations操作是得到一个新的RDD，如map、filter、groupByKey、flatMap、join、union等；actions操作是得到一个值或者一个计算结果，如reduce、collect、count、take、first、saveAsTestFile等。所有的transformations操作都是采用惰性策略，只有在actions类操作被提交时才会触发执行计算，而只将transformations类操作提交时是不会触发计算的。

而Spark Streaming则提供了一个叫做DStream(Discretized Stream)的高级抽象，DStream表示一个持续不断输入的数据流，一个DStream实际上是由一个RDD序列组成的，可由基于Kafka、HDFS、Flume、Socket等输入流创建。

Spark采用Master-Slave架构模式。Master对应集群中含有Master进程的节点，是Spark集群的主控节点；Slave是集群中含有Worker进程的节点，在集群模式下Worker是集群中任何可以运行Spark应用程序的节点，类似Yarn中的NodeManager节点，在基于Yarn的Spark集群模式Worker指的就是NodeManager节点，在单机模式下Worker负责管理本地节点资源，接收Master的命令进行状态汇报。

Spark整体架构中还包含了Driver、Executor、Client几个角色。Driver是应用程序逻辑执行起点，负责作业的解析、生成作业stage，并将作业调度到Executor上执行；Executor是Spark应用程序运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将执行状态存储在内存或者磁盘上，在Yarn模式下，进程名为CoarseGrainedExecutorBackend；Client则是客户端进程，负责提交作业到Master

基本组件

  • ClusterManger 在Standalone模式中为Master节点，控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器
  • Worker 从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制
  • Driver 运行Application的main方法并创建SparkContext
  • Executor 执行器，在worker node上执行任务的组件，用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors
  • Sparkontext 整个应用的上下文，控制应用的生命周期
  • RDD Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph
  • DAG Scheduler 根据作业构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler
  • TaskScheduler 将任务分发给Executor执行
  • SparkEnv 线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用，如：
    • MapOutPutTracker 负责Shuffle元信息的存储
    • BroadcastManager 负责广播变量的控制与元信息的存储
    • BlockManger 负责存储管理、创建和查找块
    • MetricsSystem 监控运行时性能指标信息
    • SparkConf 负责存储配置信息

整体流程

Client提交应用，Master找到一个Worker启动Driver，Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph，再由DAG Scheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。

spark运行模式

Spark有五种运行模式

  • 本地单机模式：所有spark进程都运行在同一个JVM中。在该模式下可以通过local[n]来指定Master变量以设置并行级别，n表示线程数
  • 独立部署模式：使用Spark内置的任务调度框架，通过Spark://${masterIP}:${port}来指定连接Spark集群
  • 基于Yarn的集群模式：Spark运行在Yarn资源管理器上，基于Hadoop，由Yarn负责资源管理，Spark负责任务调度与计算
  • 基于Mesos的集群模式：运行在Mesos资源管理器上
  • 基于Amazon EC2的集群模式：在Amazon EC2云端上部署Spark环境
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