作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
大数据集市的蓬勃发展给企业、政府、媒体等提供海量的数据资源。随着Hadoop和Spark等开源工具的不断发展，越来越多的人开始采用这类框架来开发分布式计算系统。然而，部署和运行Hadoop集群、Spark应用也面临一些关键的技术问题。因此，如何有效地部署并运行Hadoop+Spark集群一直是一个难题。本文旨在通过详细阐述Hadoop和Spark集群的部署、运行机制，以及其中的原理及相关配置选项，力求将读者准确理解Hadoop+Spark集群的工作原理及各项设置方法。
2.关键概念与术语
2.1 Hadoop基础知识
Hadoop是Apache基金会于2011年开发的一种开源的分布式计算框架，最初主要用于海量数据的离线分析处理，但近几年却开始受到数据中心、云计算、移动计算等新兴领域的影响而崛起。
2.1.1 分布式文件系统（HDFS）
HDFS，Hadoop Distributed File System，是一种存储大型文件集合的分布式文件系统。它被设计成可靠、高吞吐量、容错和高度容灾的系统，能够适应超大规模的数据处理。HDFS集群由一组称为数据节点（DataNode）的独立服务器节点组成，这些服务器节点共享一个存储池，通过网络对外提供对文件的访问服务。HDFS可以自动分片（默认128MB），并且支持文件的复制，提供高度容错能力，同时也具备高性能。HDFS的存储空间是按数据块（Block）划分的，每个数据块默认大小为128MB。
2.1.2 MapReduce编程模型
MapReduce，一种基于Hadoop生态系统的编程模型，是一种将大数据集中进行分布式处理的编程模型。MapReduce将数据集切分成多个块（Partition），然后将不同的块分配给不同的MapTask进程去处理，并将结果输出到ReduceTask进程，最后合并所有的结果得到最终结果。MapReduce编程模型包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
- Map阶段：将数据集中的每条记录作为输入，通过键值对的形式转换成新的键值对，再传递给reduce函数进行排序。这里，map()函数就是用户自定义的业务逻辑实现。
- Reduce阶段：归约过程将不同map任务的结果合并，产生最终结果。
2.1.3 YARN框架
YARN，Yet Another Resource Negotiator的缩写，是Hadoop2.0版本引入的一套新的资源管理和调度框架。YARN提出了三大目标：实现弹性资源管理、统一作业提交接口和良好扩展性。在Hadoop2.0之前，Hadoop的资源管理机制是基于队列的，其中，每个队列对应一个资源池，通过手动调整队列资源的配置来达到资源的合理利用。这种方式在资源使用率和多租户场景下存在较大的局限性。YARN通过三种组件来统一资源管理和调度的机制：ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。ResourceManager负责全局资源管理，根据调度策略将资源分配给对应的应用程序；NodeManager负责执行应用程序的指令，并汇报当前的状态给ResourceManager；ApplicationMaster负责协调所有节点上的容器，监控它们的运行状态，在必要时重新启动或者杀死容器。YARN框架的引入使得资源管理和调度更加统一、透明，并且具有很强的弹性扩展性。
2.1.4 Zookeeper分布式协调服务
Zookeeper，Apache基金会开发的分布式协调服务，是一个开源的分布式一致性解决方案。Zookeeper保证事务的顺序一致性，通过监听事件通知的方式来保持集群中各个节点的数据的一致性。Zookeeper通过Paxos算法保证数据副本之间的一致性，并且允许客户端向服务器端注册路径信息，这些信息将用于服务器之间的通信。
2.2 Spark基础知识
Apache Spark，一个快速、通用、高容错的分布式计算引擎，由UC Berkeley AMPLab所开源。Spark是一个基于内存的、高效的、简洁的计算引擎，可以运行迭代式 algorithms（机器学习、图形处理、搜索引擎、数据库搜索），也可以运行实时的流处理和批处理 jobs。Spark可以轻松地支持多种programming languages（Scala、Java、Python、R），以及与Hadoop、Hbase、Hive、Storm等框架紧密结合。
2.2.1 RDD（Resilient Distributed Datasets）
RDD，Resilient Distributed Datasets，是Spark提供的一种分布式数据集，它是Spark编程模型中的基础概念。RDD被设计用来处理那些不可变、分区的结构化或半结构化的数据集，并提供了高效的数据抽象，允许使用基于数据的动作来定义复杂的转换。RDD是Spark的核心概念之一，也是Spark的基础对象。
2.2.2 DAG（Directed Acyclic Graphs）
DAG，Directed Acyclic Graphs，即有向无环图，是一种描述工作流程的图论模型。DAG通常可以更清晰地展示数据依赖关系，从而降低程序开发和维护的复杂度。在Spark中，DAG就是JobGraph，它描述了Spark程序执行的过程。
2.2.3 Executor
Executor，Spark程序的执行进程，一般来说，一个应用程序的任务会被分派到若干个executor上执行。Executor是一个JVM进程，负责运行作业中的task。每个Executor都有自己的缓存，用于存放shuffle data。Executor还负责将任务结果发送给driver。
2.2.4 Task
Task，Spark程序的最小执行单元，指的是把一个job切分成的一个个的小任务，一个task就是一个RDD上的一个partition。当一个task被执行之后，它就会将自己计算的结果发送给它的父task或它的后继task。
2.2.5 Stage
Stage，Spark程序的并行化过程。一个job就是由多个stage组成，每一个stage由多个task构成。每个stage中只有一个task在执行，其他的task处于待执行状态。Stage在不同的时间点上可能有不同的持续时间，但是对于同一个stage来说，它的tasks在时间上的顺序是按照他们被调度的顺序来的。
2.2.6 Job
Job，Spark程序的最小调度单位。一个job就是由多个stage组成，每个stage由多个task构成。当提交一个作业时，spark scheduler会将作业拆分成多个stage，并提交到集群中。当stage的所有tasks都完成之后，该stage就算完成了。
2.2.7 Driver Program
Driver program，驱动程序，也叫做main function，是运行在master node上的一个程序，用来控制程序的执行流程。Driver负责创建SparkContext，并告诉Spark系统应该如何运行作业，这个过程称为提交作业。另外，它还负责跟踪程序的进度，并获取程序的最终结果。
2.2.8 Broadcast Variable
Broadcast variable，广播变量，是Spark提供的一种数据共享机制。它使得可以在不同node之间共享数据，从而减少网络传输带宽占用的开销。在每个worker node上，Spark会将BroadcastVariable的内容缓存在内存中，当某个task需要此变量时，就可以直接读取内存中的内容，而不是通过网络传输。
3.核心算法原理及实现
3.1 数据分割与Shuffle操作
在MapReduce编程模型中，数据处理过程包括两个阶段：Map和Reduce。Map阶段是一个Shuffle过程，主要目的是将数据分割成小块，并逐个块地映射到不同的节点上进行处理，由于并行处理能力的限制，会导致效率不够理想。Shuffle操作就是为了解决这一问题而产生的，它是一个分布式运算，用于在Map阶段生成的中间结果集进行局部聚合，然后进行排序，然后再进行重排后传输到Reduce阶段进行计算。
3.1.1 Partitioner机制
Partitioner mechanism，也就是分区器机制，是Spark用来决定数据分区的机制。它主要作用是确定rdd数据集里面的元素将被分到哪个分区上。当我们使用parallelize()函数将元素添加到rdd的时候，系统会选择一个分区器，让元素尽量均匀的分布在rdd的不同分区里面。如果没有设置分区器的话，系统会默认选择HashPartitioner。分区器用于将rdd元素均匀的分布在多个分区里面。
3.1.2 Shuffle过程
Shuffle过程是MapReduce编程模型中重要的中间过程，它涉及到分布式数据集的传输和聚合操作，确保每个map task获得的数据分散在不同的节点上，并最终生成的结果集可以由整个集群共同参与运算。
- Map task生成的中间结果集会先写入磁盘的内存缓存中。
- 当Map task的输出缓存满了，或者数据量达到了一定程度时，Map task会把缓存中的数据合并成一个文件，并压缩一下。
- 文件按照分区数和大小进行切割，生成多个文件，并保存到HDFS上面。
- Reduce task会读取每个分区的文件，然后对每一个分区的数据进行局部聚合，排序，然后写入磁盘。
- 当所有reduce task完成数据聚合，并写入磁盘后，会合并多个结果文件，得到最终的结果。 下面给出一个Map-Reduce代码示例:
// create the rdd from text fileval input = sc.textFile("path/to/input")// tokenize each line into words using split methodval words = input.flatMap(_.split(" "))// count the occurrence of each word using reduceByKey methodval counts = words.countByValue()// print result to console
println(counts)
此处的countByValue()方法是spark的transformation操作，用于统计每个词出现的次数。此处的flatMap()方法将文本行拆分成单词列表。由于RDD是惰性计算，所以这里不会立即执行实际的计数操作，仅仅创建一个RDD对象，当需要结果的时候才会触发action操作来执行计算。
3.1.3 Broadcast变量
广播变量，又称为送入变量，是Spark提供的一种数据共享机制。它使得可以在不同node之间共享数据，从而减少网络传输带宽占用的开销。在每个worker node上，Spark会将BroadcastVariable的内容缓存在内存中，当某个task需要此变量时，就可以直接读取内存中的内容，而不是通过网络传输。使用broadcast()方法创建广播变量，并调用value()方法可以获取广播变量的值。例如：
importorg.apache.spark._
importorg.apache.spark.broadcast._
object BroadcastVariable {def main(args: Array[String]){val conf =new SparkConf().setAppName("BroadcastVariable").setMaster("local[*]")val sc =new SparkContext(conf)// broadcast variable initializationvar hello ="Hello World"val brVar = sc.broadcast(hello)// define the transformation operation on rdddef transform(s:String):String= s +" "+ brVar.value
// create an rdd with some elementsval input = List("spark","hadoop","bigdata")val rdd = sc.parallelize(input)// apply transformation operation on rddval transformedRdd = rdd.map(transform)// show results
transformedRdd.foreach(println)}}
上例中，hello是共享变量，brVar是广播变量。程序首先初始化了一个字符串变量hello，然后使用sc.broadcast()方法将hello值广播到各个worker node上，注意这里并不是将hello值直接放置到每个worker node的内存中，而是只是将hello值的引用放入广播变量中，这样可以减少内存的占用。在transform()函数中，我们可以通过调用brVar.value获取hello值，然后将其与输入字符串拼接起来返回。程序接着创建了一个包含三个元素的list，并通过sc.parallelize()方法创建RDD对象。程序最后使用map()方法对RDD对象进行transform()操作，并打印结果。
通过广播变量，程序可以在不同的worker node上共享数据，进一步减少网络通信带宽的消耗。
3.1.4 Sorting与Join操作
在spark中，如果想要对rdd进行排序，可以使用sortByKey()方法。例如，假设有一个rdd如下：
val pairs = sc.parallelize(List(("Alice",1),("Bob",3),("Alice",2)))
如果要对这个rdd进行排序，可以调用pairs.sortByKey()。同样的，如果要对rdd进行join操作，可以使用join()方法。假设有一个另一个rdd如下：
val people = sc.parallelize(List((1,"Alice"),(2,"Bob")))
可以调用people.join(pairs).collect()，将两个rdd进行join操作，获得以下的结果：
Seq(((1,"Alice"),(2,"Bob")),((2,"Bob"),(3,"Bob")))
join()方法会生成一个元组的序列，每个元组由两个元素组成，分别对应于两个输入rdd的元素。例如，如果第一个rdd的第一个元素和第二个rdd的第四个元素匹配，那么这两个元素的第三个元素也相同，这样就会产生一个元组。
4.代码实例及实践
基于Hadoop+Spark的系统部署和运行机制和原理已经非常复杂，本文仅从部署和运行方面着手，因此仅给出MapReduce、Spark Streaming、GraphX等模块的部署和运行情况。
4.1 MapReduce部署
Hadoop MapReduce是Apache Hadoop项目的基础，是Hadoop平台上的一个分布式计算模型。它通过将海量的数据集切分为较小的分片，并将它们分配到不同的节点上，并发地运行作业来处理这些分片。MapReduce工作流程如图所示：
步骤
- 安装配置Hadoop集群：部署Hadoop集群要求准备物理机和虚拟机，安装配置软件，并配置相应的参数。
- 配置MapReduce：编写MapReduce程序，编译成jar包并上传至HDFS，创建MapReduce配置参数。
- 执行MapReduce作业：命令行启动MapReduce作业，指定输入目录、输出目录、主类名、配置文件等。优点：MapReduce提供可伸缩性和高容错性。它支持动态数据分片，即可以增加或减少任务并行度以匹配数据的增长或收缩，且对于失败的任务重新调度。缺点：部署复杂、操作繁琐，尤其是在大数据量的情况下。
4.2 Spark Streaming部署
Spark Streaming是一个构建实时流数据分析应用的框架，它可以实时接收数据并进行计算。它包含了一个微型的实时流处理引擎，称为Discretized Stream，它负责将输入的数据流拆分为一系列的微批数据并依次处理。Spark Streaming的工作流程如下图所示：
步骤
- 安装配置Spark集群：部署Spark集群要求准备物理机和虚拟机，安装配置软件，并配置相应的参数。
- 配置Spark Streaming：编写Spark Streaming程序，编译成jar包并上传至HDFS，创建Spark Streaming配置参数。
- 执行Spark Streaming作业：命令行启动Spark Streaming作业，指定输入源（比如socket端口、Kafka队列、日志文件等）、输出目录、检查点目录等。优点：简单易用，不需要像MapReduce那样繁琐的集群配置，只需编写简单的程序即可实现实时流数据处理，适用于各种应用场景。缺点：延迟高、硬件成本高，因为需要在实时环境下进行数据处理，需要大量的硬件资源。
4.3 GraphX部署
GraphX是Spark提供的一个图处理模块，它可以帮助Spark程序进行图处理。它提供了一系列的图算法，包括PageRank、Connected Components等。GraphX的工作流程如下图所示：
步骤
- 安装配置GraphX：部署GraphX集群要求准备物理机和虚拟机，安装配置软件，并配置相应的参数。
- 配置GraphX：编写GraphX程序，编译成jar包并上传至HDFS，创建GraphX配置参数。
- 执行GraphX作业：命令行启动GraphX作业，指定输入目录、输出目录、检查点目录等。优点：提供了丰富的图算法，方便处理复杂的图数据，适用于复杂的图形分析任务。缺点：部署复杂、性能低。
5.未来发展与挑战
本文主要介绍了Hadoop和Spark集群的部署、运行机制和原理。然而，部署完毕后，运行过程中仍有很多事情需要考虑，比如集群故障恢复、可用性、负载均衡、可扩展性、安全、监控、故障诊断、日志管理等等。在未来的发展中，Hadoop和Spark的技术会不断演进，目前最新版本的Hadoop3.0以及Spark2.4都是非常成熟的版本，有很多特性都值得我们关注。另外，Hadoop的社区活跃度越来越高，各种开源软件也会陆续加入Hadoop生态系统。最后，随着云计算、微服务、容器技术的发展，越来越多的应用会选择基于云计算平台部署Hadoop集群，以及基于容器技术部署Spark集群，这将会极大地改变Hadoop和Spark集群的部署方式。希望本文能抛砖引玉，激发读者思维，为Hadoop+Spark集群的部署、运维提供参考。
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