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Spark了解

1 概述

    Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。

    Spark可以处理大规模数据处理任务,包括批处理、迭代式算法、交互式查询和流处理等。Spark支持多种编程语言,包括Java、Scala、Python和R等。Spark的核心概念是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称RDD),它是一个分布式的内存抽象,可以让开发者在内存中高效地处理数据。

    Spark还提供了许多高级工具,包括**Spark SQL**、**Spark Streaming**、**MLlib(机器学习库)**和**GraphX(图处理库)**,这些工具可以让开发者更方便地处理数据和构建分布式应用程序。
  • Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
  • Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能
  • Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL,用户可以使用SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。
  • Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理数据流的API。

2 发展

  • 2009 年,Spark 诞生于伯克利大学的AMPLab 实验室
  • 2010 年,伯克利大学正式开源了 Spark 项目
  • 2013 年 6 月,Spark 成为了 Apache 基金会下的项目
  • 2014 年 2 月,Spark 以飞快的速度成为了 Apache 的顶级项目
  • 2015 年至今,Spark 变得愈发火爆,大量的国内公司开始重点部署或者使用 Spark

3 Spark和Hadoop

Hadoop 的 MR 框架和Spark 框架都是数据处理框架,那么我们在使用时如何选择?

  • Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理,因此在多并行运行的数据可复用场景(如:机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法)中存在诸多计算效率等问题。所以 Spark 应运而生,Spark 就是在传统的MapReduce 计算框架的基础上,利用其计算过程的优化,从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度,并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD 计算模型。

  • 机器学习中 ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。MR 这种模式不太合适,即使多 MR 串行处理,性能和时间也是一个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘,MR 显然不擅长。而Spark 所基于的 scala 语言恰恰擅长函数的处理。

  • Spark 是一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),提供了比MapReduce 丰富的模型,可以快速在内存中对数据集进行多次迭代,来支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。

  • Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存,而 Hadoop 是基于磁盘。

  • Spark Task 的启动时间快。Spark 采用 fork 线程的方式,而 Hadoop 采用创建新的进程的方式。

  • Spark 只有在 shuffle 的时候将数据写入磁盘,而 Hadoop 中多个 MR 作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互

  • Spark 的缓存机制比HDFS 的缓存机制高效。

经过上面的比较,可以看出在绝大多数的数据计算场景中,Spark 确实会比 MapReduce 更有优势。但是Spark 是基于内存的,所以在实际的生产环境中,由于内存的限制,可能会由于内存资源不够导致 Job 执行失败,此时,MapReduce 其实是一个更好的选择,所以** Spark 并不能完全替代 MR**。

4 Spark核心模块

  • Spark Core

Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能,Spark 其他的功能如:Spark SQL, Spark Streaming,GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的

  • Spark SQL

Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL,用户可以使用 SQL或者Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。

  • Spark Streaming

Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理数据流的API。

  • Spark MLlib

MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库。MLlib 不仅提供了模型评估、数据导入等额外的功能,还提供了一些更底层的机器学习原语。

  • Spark GraphX

GraphX 是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库。

标签: spark 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43652205/article/details/129626677
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