【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark

【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark

在大数据时代，数据处理和分析成为企业竞争的重要手段。Hadoop作为大数据处理的基石，其核心组件MapReduce在众多场景中发挥了巨大作用。但是随着业务数据变多业务变复杂，MapReduce在处理速度、迭代计算等方面逐渐暴露出局限性。

为此，Spark应运而生，被誉为MapReduce的“内存增强版”。Spark比较核心的几个组件是core、sql、streaming，其中streaming使用不多，因此本文着重介绍Spark-core和Spark-sql。

文章脉络

图1 Spark知识点

  Spark是一个基于内存计算的大数据计算框架，由加州大学伯克利分校的AMPLab实验室开发。它继承了Hadoop的分布式计算思想，并在MapReduce的基础上进行了优化和改进。

  Spark有以下核心优势：

1、高速计算：Spark将中间结果存储在内存中，大大减少了磁盘IO操作，提高了计算速度。

2、易用性：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言，如Java、Scala、Python等，简化了编程模型。

3、通用性：Spark整合了多种大数据处理框架，如SQL、Streaming、MLlib（机器学习）等，实现了多场景的一站式解决方案。

【注意】Streaming、MLlib在我的日常工作中并不会用到。流式计算一般用Flink（真·流式计算）来做，而不用Streaming（假·流式计算）；机器学习或者深度学习则是有Python这边各种各样的库（sklearn、tf、torch）可以做。

4、兼容性：Spark可以与Hadoop生态系统无缝集成，充分利用Hadoop的资源管理和存储优势。

  Q：为什么Spark比MapReduce快？

  A：MapReduce在处理数据时，需要将中间结果写入磁盘，导致频繁的磁盘IO操作，从而影响整体执行速度。Spark使用了内存计算，可以在处理过程中将数据尽可能多地保存在内存中，这大大减少了磁盘I/O操作，而磁盘I/O是MapReduce性能的一个主要瓶颈。

  Q：既然基于内存计算更快，那为什么MapReduce不基于内存做？

  A：MapReduce最初被开发的时候（2004年左右），内存的价格相对较高，容量也远不如今天，设计一个基于磁盘的系统更加经济实用。并且在MR设计之初，人们对磁盘I/O和内存性能的权衡有不同的理解。尽管磁盘I/O较慢，但通过批处理和顺序读写操作，MR能够高效地利用磁盘带宽。

Spark架构

图2 Spark架构图

  图2清晰地展示了Spark与许多大数据产品之间的关系。

【注意】Spark并不仅作为MapReduce的平替而使用，在资源调度环节可以不采用YARN，在存储上也可以不采用HDFS，它其实可以把Hadoop这一套给替换掉。

在API支持上，Spark像MapReduce一样支持了非常多的语言。

在资源调度上，Spark不仅可以使用YARN，可以使用Mesos以及自身的独立模式（Standalone Mode）。这三种资源管理器各有特点，可以根据实际应用场景和需求进行选择：

  YARN（Yet Another Resource Negotiator）：是Hadoop生态系统中的资源管理器，Spark on YARN模式下，Spark应用程序可以运行在YARN集群上，与其他Hadoop应用程序共享资源。

  Mesos：是一个通用的集群资源管理器，它可以将不同类型的任务（如Spark、Hadoop、Marathon等）运行在同一个集群上，实现资源的细粒度管理和分配。

  独立模式（Standalone Mode）：Spark自带的资源管理器，它简化了Spark集群的部署和管理，适用于不需要与其他大数据框架共享资源的小型或独立Spark集群。

在存储环节，Spark除了支持HDFS，还支持很多种存储系统，比如Amazon S3、HBase甚至关系型数据库。

在SQL层面，Spark的支持性也超高，不但支持标准的SQL语法，还支持多种数据源（HDFS、Hive表、JSON、Parquet、ORC、JDBC等），而且还兼容Hive。

Spark-core

SparkConf 和 SparkContext

  在Apache Spark中，SparkConf 和 SparkContext 是创建和配置Spark应用程序的两个核心组件。

  SparkConf 是一个配置Spark应用程序的类。它允许用户设置各种Spark参数，这些参数可以控制应用程序的运行时行为。

【注意】SparkConf可以设置应用名称、设置运行模式等等。

  SparkContext是Spark的入口点，负责与Spark集群通信，创建RDD，以及向集群提交作业。

【注意】SparkContext可以初始化Spark应用程序的运行环境、创建和操作RDD、提交作业以执行计算、提供访问集群状态的方法。

  这两个类，基本相当于Spring里面的配置类、上下文的感觉，没太多学习成本。

RDD

  Spark采用弹性分布式数据集（RDD）作为基本计算单元。RDD是一种分布式的、容错的、并行的数据结构，可以将数据存储在内存或磁盘中。

【注意】真正写代码的时候，并不能感知到“分布式”、“弹性”这些概念。只能接触到RDD这个类，把数据放到RDD类里面，它就是弹性分布式数据集了~

  RDD有两类重要的方法，称为：

  1、转换操作（Transformations）
  2、行动操作（Actions）

【注意】转换操作（Transformations）是懒加载的，也就是说，如果你只写了转换操作的代码，即使运行代码也并不会真正执行，必须有行动操作才可以触发先前的转换操作。有点像TensorFlow里面预先定义计算图的感觉。

  - 转换操作（Transformations）：
   -

map(func)

：对每个元素应用一个函数。
   -

filter(func)

：返回满足函数条件的元素。
   -

flatMap(func)

：将每个元素映射到0个或多个元素，并扁平化结果。
   -

reduceByKey(func, [numPartitions])

：在键值对的RDD上，按键进行聚合。

  - 行动操作（Actions）：
   -

count()

：返回RDD中的元素数量。
   -

collect()

：将RDD的所有元素以数组的形式返回驱动程序。
   -

saveAsTextFile(path)

：将RDD的内容保存到文本文件中。
   -

foreach(func)

：对RDD中的每个元素应用一个函数。

【注意】目前我只在Java工程里面写过Spark，或者写SQL来执行Spark任务。以Java举例，假设你写了filter筛选表里大于0的数据，然后print，直接运行输出为空。必须在后面跟上行动操作，比如count，才会真正执行。

Spark集群

图3 Spark集群结构图

  如图3，Apache Spark集群由多个组件组成，每个组件负责不同的功能。

Spark Driver
   驱动程序是Spark应用程序的入口，负责将用户编写的应用程序转换成实际的作业执行过程。驱动会在Spark应用程序中创建SparkContext，将应用程序分解成多个任务，并将这些任务分配给集群中的执行器（Executors）。

Cluster Manager
  集群管理器负责为Spark应用程序分配资源。

Executor
  执行器是运行在工作节点上的进程，负责运行任务、保存数据以及向驱动程序汇报任务的进度。每个执行器都有一定数量的核心，可以并行执行多个任务。执行器还负责存储计算过程中产生的数据，以减少对磁盘的读写操作。

Worker Node
  工作节点是集群中的物理或虚拟机器，每个工作节点都会被分配一定数量的执行器，执行器负责运行任务并存储数据。

DAG Scheduler
  DAG调度器负责将Spark应用程序中的高层RDD转换操作转换成物理执行计划。将RDD的依赖关系转换成一个有向无环图（DAG），并将DAG划分为多个阶段（stages）。

Spark-sql

  Spark SQL除了支持标准SQL、兼容Hive之外，其在API层面还抽象出了一个DataFrame类。

  在Spark SQL中，DataFrame是一个分布式数据集合，它被组织成命名列的形式，类似于关系数据库中的表或Python的pandas DataFrame。DataFrame API提供了丰富的数据操作功能，而且支持Scala、Java、Python和R语言。

  也就是说，DataFrame底层是由RDD实现的，但它提供了更丰富的优化和抽象。DataFrame的API比RDD更高级，因此在大多数情况下，DataFrame的性能会更好，且代码更简洁。

【注意】起码在编码层面，写RDD还是没DF优雅的。

  Q：Pandas的DF与Spark的DF之间有什么区别和联系？

  A：对于大规模数据集，Spark DataFrame可以利用集群的计算资源进行分布式计算，性能通常优于pandas。对于小型到中型数据集，pandas DataFrame的性能通常很好，因为它是在单个机器上运行的，没有网络通信的开销。

  Spark和pandas DataFrame可以相互转换，可以在Spark中处理大规模数据集，然后在需要时将数据子集转换为pandas DataFrame进行更细致的分析。

【注意】总结：一个是分布式场景下的数据集合，一个是单机情况下的数据集合，但是它们可以互转，API也很相似。