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Spark 基础知识点

Spark 基础

本文来自 B站 黑马程序员 - Spark教程 ：原地址

什么是Spark

什么是Spark 1.1

定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎

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Spark最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets:A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing,该论文是由加州大学柏克莱分校的Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集（即RDD）的概念。

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翻译过来：RDD是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个Spark的核心数据结构，Spark整个平台都围绕着RDD进行。

什么是Spark 1.2

定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎

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简而言之,Spark借鉴了MapReduce 思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷，让中间数据存储在内存中提高了运行速度，并提供丰富的操作数据的API提高了开发速度。

什么是Spark 1.3

统一分析引擎？

​ Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎。

​ 其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算。

​ Spark可以计算：结构化，半结构化，非结构化等各种类型的数据结构，同时也支持使用Python，java，Scala，R以及SQL语言去开发应用程序计算数据。

​ Spark的适用面非常广泛，所以，被称之为统一的（适用面广）的分析引擎（数据处理）

Spark 历史

Spark 历史 1.1

Spark 是加州大学伯克分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据处理框架

Spark的发展历史，经历过几大重要阶段，如下图所示：

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Spark 历史 1.2

Stack Overflow的数据可以看出，2015年开发Spark每月的问题提交数量已经超越Hadoop，而2018年Spark Python版本的API PySpark每月的问题提交数量也已超过Hadoop。2019年排名Spark第一，PySpark第二,而十年的累计排名是Spark第一，PySpark第三。按照这个趋势发展下去，Spark和PySpark在未来很长的一段时间内应该还会处于垄断地位。

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Spark 历史 1.3

十年走来，Spark目前已经迭代到了3.2.0版本（2021.10.13发布）

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Spark VS Hadoop(MapReduce)

Spark VS Hadoop(MapReduce) 1.1

Spark和前面学习的Hadoop技术栈有何区别呢？
HadoopSpark类型基础平台，包含计算，存储，调试纯计算工具（分布式）场景海量数据批处理（磁盘迭代计算）海量数据的批处理（内存迭代计算，交互式计算），海量数据流计算价格对机器要求低，便宜对内存有要求，相对较贵编程范式Map+Reduce,API较为底层，算法适应性差Rdd组成Dag有向无环图，API较为顶层，方便使用数据存储结构MapReduce中间计算结果在HDFS磁盘上，延迟大RDD中间运算结果在内存中，延迟小运行方式Task以进程方式维护，任务启动慢Task以线程方式维护，任务启动快，可批量创建提高并行能力
尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop

  • 在计算层面，Spark相比较MR(MapReduce)有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR构架，比如非常成熟的Hive
  • Spark仅做计算，而Hadoop生态圈不仅有计算（MR）也有存储（HDFS）和资源管理调试（Yarn）,HDFS和Yarn仍是许多大数据体系的核心架构

Spark VS Hadoop(MapReduce) 1.2

面试题：Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点？

答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是相互独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之前不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用线程的最小执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。

线程的基本概念

  • 线程是cpu的基本调度单位
  • 一个进程一般包含多个线程，一个进程下的多个线程共享进程的资源
  • 不同进程之间的线程相互不可见
  • 线程不能独立执行
  • 一个线程可以创建和撤销另外一个线程

Spark 四大特点

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速度快

由于Apache Spark 支持内存计算，并且通过DAG(有向无环图)执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运行速度比Hadoop的Map Reduce快100倍，在硬盘中要快10倍。

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Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：

  • 其一 spark处理数据时，可以将中间处理的结果数据存储到内存中
  • 其二 spark提供了非常丰富的算子（API）,可以做到复杂任务在一个Spark程序中完成。

易于使用

spark 的版本已经更新到 spark 3.2.0 （截止日期2021.10.13），支持包括java， scala， python， R和sql语言在内的多种语言，为了兼容spark2.x 企业级应用场景，spark 仍然持续更新 spark2 版本

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通用性强

在spark 的基础上，spark还提供了包括spark sql， spark streaming, Mlib及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。

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运行方式

spark 支持多种运行方式，包含在hadoop 和Mesos上，也支持Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernetes (Spark 2.3开始支持)上。

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对于数据源而言，spark支持从HDFS, HBase, Cassandra及 Kafka等多种途径获取数据。

Spark 框架模块-了解

整个Spark框架模块包含：spark Core， spark SQL, Spark Streaming, Spark GraphX， Spark Mlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上

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Spark Core： Spark的核心，Spark核心功能均由Spark core模块提供，是Spark运行的基础，Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python,java，scala, R 语言的API，可以编程进行海量离线数据批处理计算。

SparkSQL：基于SparkCore之上，提供结构化数据的处理模块，SparkSql支持以Sql语言对数据进行处理，SparkSql本身针对离线计算场景。同时基于SparkSql，Spark提供了StructuredStreaming模块，可以以SparkSql为基础，进行数据的流式计算。

SparkStreaming：以SparkCore为基础，提供数据的流式计算功能

MlIib:以sparkcore 为基础，进行机器学习计算，内置了大量的机器学习库和API算法等。方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。

GraphX：以SparkCore为基础，进行图计算，提供了大量的图计算API, 方便用于以分布式计算模式进行图计算。

Spark 运行模式-了解

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spark 提供了多种运行模式，包括：

  • 本地模式（单机）本地模式就是以一个独立的进程，通过其内部的多个线程来模拟整个spark运行时环境
  • Standalone模式（集群）spark中的各个角色以独立进程的形式存在，并组成spark集群环境
  • Hadoop Yarn模式（集群）spark中的各个角色运行在yarn的容器内部，并组成spark集群环境
  • Kubernetes模式（容器集群）spark中的各个角色运行在kubernetes的容器内部，并组成spark集群环境
  • 云服务模式（运行在云平台上）aws,华为云，阿里云

Spark的架构角色-理解

Spark的架构角色-理解 1.1

yarn角色回顾

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yarn主要有4类角色，从2个层面去看：

资源管理层面

  • 集群资源管理者（master）resourceManager
  • 单机资源管理者（worker）nodeManager

任务计算层面

  • 单任务管理者（master）applicationMaster
  • 单任务执行者（worker）Task(容器内计算框架的工作角色)

Spark的架构角色-理解 1.2

spark运行角色

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Spark的架构角色-理解 1.3

spark运行角色

spark中由4类角色组成整个spark的运行时环境

  • master角色，管理整个集群的资源 类比与yarn的ResouceManager
  • worker角色，管理单个服务器的资源 类比与yarn的NodeManger
  • Driver角色，管理单个Spark任务在运行的时候的工作 类比于yarn的applicationMaster
  • Executor角色，单个任务运行的时候的一堆工作者，干活的， 类比于yarn的容器内运行的task

从2个层面划分

资源管理层面

  • 管理者：spark是master角色，yarn是ResourcesManger
  • 工作中：spark是worker角色，yarn是NodeManager

从任务执行层面

  • 某任务管理者：spark是Driver角色，yarn是applicationMaster
  • 某任务执行者：spark是Executor角色，yarn是容器中运行的具体工作进程

相关问题

spark解决什么问题？

​ 海量数据的计算，可以进行离线批处理以及实时流计算

spark有哪些模块？

​ 核心sparkCore，sql计算（SparkSql）,流计算（sparkStreaming）,图计算（GraphX）, 机器学习（MLib）

spark特点有哪些？

​ 速度快，使用简单，通用性强，多种模式运行

spark的运行模式？

​ 本地模式

​ 集群模式（standAlone,yarn,K8s）

​ 云模式

Spark的运行角色（对比yarn）

​ master: 集群资源管理（类同ResourceManager）

​ worker: 单机资源管理（类同NodeManager）

​ Driver：单任务管理者（类同ApplicationMaster）

​ Executor:单任务执行者（类同Yarn容器内的Task）

标签： spark 大数据 分布式
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_43935317/article/details/134241722
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