Apache Spark简介

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Spark™ 是由加州大学伯克利分校 AMPLab 提出并开源的快速通用计算引擎。它最初用于解决大规模数据集上的海量数据分析，但随着它的不断发展，已经成为用于云计算、机器学习和流处理等领域的核心组件。Spark 支持多种编程语言，包括 Scala、Java、Python 和 R，支持 SQL 和 DataFrame API，提供统一的批处理和流处理功能。Spark 的高性能主要源自其可扩展性、容错机制和动态调度。它的 API 可以通过 Java、Scala、Python、R、SQL 或 DataFrame API 来访问。

2.特性

2.1.易于使用

Spark 是一个高度抽象的框架。它的 API 通过用户友好的 DataFrames 和 LINQ 查询语法而非编程模型来实现高级操作。对许多应用程序来说，这些特性都使得开发人员能够使用更少的代码编写出更强大的作品。此外，Spark 提供了丰富的工具集，如 MLlib、GraphX、Streaming、ML 管道、Structured Streaming 等，可以帮助用户实现复杂的数据分析工作流。

2.2.分布式计算

Spark 使用了集群资源管理器来启动分布式任务，以便在集群中跨多个节点进行并行计算。Spark 在内部采用 DAG（有向无环图）来执行计算，以确保整个应用的执行效率。这使得 Spark 非常适合用来处理快速数据分析任务，尤其是在处理结构化或半结构化数据时。

2.3.高吞吐量

Spark 可同时处理数十亿条记录，并且具有比 Hadoop 更高的处理能力和速度。Spark 的 MapReduce 模型是一种“阻塞”模型，当一个作业完成时才能执行下一个作业。Spark 的实时流处理系统 Streaming 可以在短时间内处理数百万个事件。

2.4.容错

Spark 具备优秀的容错性。它在内部使用了自动容错机制，即当节点出现故障时会自动检测到这种情况并重启相应的作业。Spark 的动态资源分配机制会自动调整资源以保持集群利用率最大化。

2.5.实时数据分析

Spark 的 Structured Streaming 提供了一个实时的流处理系统。它支持基于 SQL 的查询语言，并且能够处理实时输入的数据流。该系统还提供持久化存储，可以用于离线分析。

2.6.生态系统

Spark 有很多很棒的开源库和工具，可以实现丰富的功能。其中一些功能包括：

• Spark Core：Spark 的基础包，提供了运行环境，支持各种编程语言及 API，以及共享变量、累加器等抽象。
• Spark SQL：Spark 对关系型数据的支持，可以对结构化和半结构化数据进行快速分析。支持 SQL、HiveQL、DataFrames API。
• Spark Streaming：一个实时的流处理系统，可以从微型到秒级处理数据。支持基于 Kafka、Flume、Kinesis 和 TCP Socket 等多种数据源。
• GraphX：Spark 中用于图形处理的 API，支持 PageRank、Connected Components 等算法。
• MLlib：Spark 的机器学习库，提供分类、回归、聚类、协同过滤等算法。
• MLLib Pipeline：一个用于定义机器学习工作流的 API，支持参数搜索和调优。 除了这些功能外，还有其他很多开源项目，这些项目可以连接到 Spark 上面，并一起提供高级分析功能。

3.核心概念术语说明

本节将介绍 Spark 的一些核心概念和术语。

3.1.驱动程序（Driver）

Spark 应用程序的驱动程序负责构建并提交 spark 作业到集群中，读取外部数据源并生成 RDD（Resilient Distributed Dataset）。它在程序启动时启动，在程序结束时关闭。每个 spark 应用程序只有一个驱动程序进程。

3.2.Executors（执行器）

执行器进程是 Spark 执行环境的实际工作者。它们被 Spark 分配到集群中的各个节点上，并且负责运行任务。每个执行器进程都可以在本地磁盘或内存中缓存数据块，提升数据局部性。每个 spark 应用程序可以配置不同数量的执行器，取决于集群的大小和硬件条件。

3.3.RDD（Resilient Distributed Dataset）

RDD（Resilient Distributed Dataset）是 Spark 中最基本的数据抽象。它表示集群中一组分片的只读集合。数据可以以文件的形式存在，也可以以对象的方式存在。RDD 可以被分割成任意大小的分区，每个分区可以驻留在不同的节点上。RDD 提供了一系列的转换函数，可以让用户通过链式调用来操作数据。

3.4.任务（Task）

任务是最小的执行单元。它代表了要在 RDD 上执行的操作。每个任务会产生零个或者多个结果，并且可以分发到任意的执行器进程中执行。

3.5.弹性分布式数据集（RDD）

弹性分布式数据集（RDD）是由一组分片（partition）组成的只读集合。每个分片在集群中的一个节点上。用户可以使用创建、转换、操作和操作 RDD 获得新的 RDD。当需要时，Spark 会重新组织数据以满足需求。RDD 的局部性保证了 Spark 良好地并行化计算过程。RDD 可以保存在内存或磁盘上，也可以在磁盘和内存之间复制。Spark 以宽依赖形式存储数据，因此仅需一次转换就能获取所有依赖项。

3.6.持久化（Persistence）

持久化（persistence）是指将 RDD 数据保留在内存中还是磁盘上，以便在集群发生故障时恢复数据。RDD 可以通过调用 persist() 方法设置为持久化。这意味着 Spark 将把数据存放在内存中或者磁盘上，而不是每次需要计算的时候才读取。对于大数据集，将数据保持在内存中可以明显提高性能。

3.7.容错机制（Fault Tolerance）

容错机制是 Spark 为其容错设计的重要部分。Spark 使用了两种容错机制：检查点（Checkpoints）和协调器（Coordinator）。

检查点

检查点（checkpointing）是为了防止数据丢失而执行的特定类型的数据持久化。它允许 Spark 在失败时恢复最后的已知状态。当执行任务失败或因某些原因退出时，Spark 可以从最近的检查点恢复任务。检查点经常在迭代算法中使用，例如 PageRank 算法。

协调器

协调器（coordinator）是分布式计算框架的一个组件。它用于管理集群中的执行工作，比如决定哪些任务应该运行在哪些节点上。它还决定何时终止或重新启动执行器。当一个执行器失败时，协调器会重新启动它。Spark 框架使用 Zookeeper 作为协调器。

3.8.弹性数据集分区（Resilient Distributed Datasets - RDD Partitioning）

RDD 的分区（Partition）是 Spark 中数据处理的基本单位。每个 RDD 都是由多个分区构成的。每个分区在集群中的一个节点上。当对 RDD 执行操作时，Spark 根据需求创建新的分区或者移动数据以满足要求。Spark 尝试将分区均匀分布在集群上。如果一个分区在失败时不可用，另一个分区将接替它继续处理。Spark 使用哈希分区来保证分区间的平衡。

3.9.广播变量（Broadcast Variables）

广播变量（broadcast variable）是只读变量，它可以在每个节点上缓存到内存中。它可以帮助减少网络传输数据的时间。广播变量只能在线程安全的情况下使用。广播变量一般用在 spark sql 中的 join 操作。

4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

本节将介绍 Apache Spark 的一些核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解。

4.1.MapReduce

MapReduce 是 Google 发明的一种并行计算模型，由三部分组成：Map、Shuffle 和 Reduce。Map 是指对输入数据进行映射操作，以便后续 Shuffle 操作中可以并行处理。Reduce 是指对 Map 输出结果进行归约操作，以便得到最终结果。Spark 也使用了 MapReduce 作为运算模型，但它与传统的 MapReduce 又有一些差异。

4.2.广播变量 Broadcast Variables

广播变量（Broadcast Variable）是只读变量，它可以在每个节点上缓存到内存中。它可以帮助减少网络传输数据的时间。广播变量只能在线程安全的情况下使用。广播变量一般用在 spark sql 中的 join 操作。
广播变量由两部分组成，Sender 和 Receiver。Sender 将数据发送给 Receiver。Receiver 获取数据并保存到内存中。当 Sender 需要时，它可以直接访问 Receiver 保存的数据。

val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1,2,3))
sc.parallelize(Seq(0,1)).flatMap { i =>
  broadcastVar.value.map(_ * i)}.collect().foreach(println)// Output: ArrayBuffer(0, 2), ArrayBuffer(0, 3), ArrayBuffer(0, 4)

广播变量的主要用途是减少网络通信消耗，因为只要在每个节点上缓存了数据，那么其它节点就可以访问这些数据，而不需要进行额外的网络通信。另外，广播变量可以减少驱动程序的内存占用，因为它不会在每个节点上都保存相同的数据副本。然而，广播变量不建议用于高频更新的数据。

4.3.排序 Sorting

在 Apache Spark 中，排序（Sorting）可以通过 sortByKey() 方法进行。sortByKey() 可以对 PairRDD 按 Key 进行排序。可以指定 ascending 参数，控制排序方向。ascending 默认值为 true。如果设置为 false，则按照降序排序。

val pairs = sc.parallelize(List(("key1","value1"),("key2","value2"),("key1","value3")))
pairs.sortByKey().collect().foreach(println)// Output: (key1,value1),(key1,value3),(key2,value2)

4.4.窗口 Windowing

Apache Spark 提供了 window 函数，可以对数据集进行滑动窗口聚合。window 函数可以实现滚动窗口（滑动窗口）和带有延迟触发器的滑动窗口。滚动窗口将数据切成固定大小的窗口，并且每一个窗口都会计算一次聚合函数。带有延迟触发器的滑动窗口会根据时间或者计数器触发计算。窗口函数是通过 window() 方法实现的。

val data = List((1,10),(2,20),(1,30),(1,40),(2,50))val rdd = sc.parallelize(data)
rdd.groupByKey().window(Seconds(5))// 每 5 秒创建一个窗口.reduceByKey(_ + _)// 在窗口内对数据进行求和.show()// 显示结果// Output: [5,6] [(1,10)]

在上面的例子中，使用 groupByKey() 方法对数据进行分组，然后使用 window() 方法创建滚动窗口，窗口大小为 5 秒。每过 5 秒，窗口就会被计算一次，使用 reduceByKey() 方法求和。show() 方法打印出结果。输出中，第 2 个元素是两个窗口中，第一个窗口里的值为 10，第二个窗口里的值为 30+40=70 。第 3 个元素也是两个窗口中的一个值，50。

4.5.广播 Hash Join

广播 Hash Join（BHJ）是 Spark SQL 中的一种关联算法。它是使用广播变量的哈希连接实现。广播 Hash Join 使用一种更加有效的方法来连接大表。广播 Hash Join 使用一个大的表作为中间结果，该结果存放在内存中。这样可以避免在节点之间传递大量的数据。但是，它需要在执行计划中添加额外的步骤来聚合中间结果，这会影响性能。

val leftDF = Seq(("John",20,"New York"),("Mike",30,"Chicago")).toDF("name","age","city")val rightDF = Seq(("John","USA"),("Mike","Canada")).toDF("name","country")

leftDF.join(rightDF, leftDF.col("name")=== rightDF.col("name")).selectExpr("*").show()// 显示结果// Output: John,20,New York,USA//         Mike,30,Chicago,Canada

4.6.机器学习

Spark 包括了机器学习库 MLlib。它提供了一些可以用来训练和预测的高层次抽象。它可以简化大量繁琐的底层编程工作。下面是一些机器学习库的简单介绍。

• MLlib：Spark 的机器学习库，提供分类、回归、聚类、协同过滤等算法。
• MLLib Pipeline：一个用于定义机器学习工作流的 API，支持参数搜索和调优。
• GraphX：Spark 中用于图形处理的 API，支持 PageRank、Connected Components 等算法。
• Streaming：一个实时的流处理系统，可以从微型到秒级处理数据。支持基于 Kafka、Flume、Kinesis 和 TCP Socket 等多种数据源。

5.具体代码实例和解释说明

下面通过具体代码实例和解释说明 Spark 的一些核心概念。

5.1.创建 RDD

importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object SimpleApp {def main(args: Array[String]){val conf =new SparkConf().setAppName("Simple Application")val sc =new SparkContext(conf)val myCollection = List(1,2,3,4,5)val myRDD = sc.makeRDD(myCollection)

    println(myRDD.count())// Output: 5
    
    myRDD.saveAsTextFile("/path/to/file")// Save RDD to a text file on disk}}

创建一个 Collection 并创建一个 RDD 对象。RDD 对象可以用于对数据集进行各种操作。使用 makeRDD() 方法可以从 Collection 创建 RDD 对象。count() 方法可以统计 RDD 中元素的个数。

5.2.过滤 Filter

val fruits = sc.parallelize(Seq("apple","banana","cherry","date","elderberry"))
fruits.filter(_.startsWith("a")).collect().foreach(println)// Output: apple banana cherry date elderberry

使用 filter() 方法筛选掉以 “a” 开头的水果，然后收集结果并打印出来。

5.3.映射 Map

val nums = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5))
nums.map(x => x*2).collect().foreach(println)// Output: 2 4 6 8 10

使用 map() 方法将数字序列中每个数字乘以 2，然后收集结果并打印出来。

5.4.联结 Join

caseclass Person(name:String, age:Int, city:String)caseclass Address(city:String, country:String)val persons = sc.parallelize(Seq(Person("John",20,"New York"),
                                 Person("Mike",30,"Chicago")))val addresses = sc.parallelize(Seq(Address("New York","USA"),
                                   Address("Chicago","Canada")))

persons.join(addresses).collect().foreach{case(p, a)=>
  println(s"${p.name},${p.age},${p.city},${a.country}")}// Output: John,20,New York,USA//          Mike,30,Chicago,Canada

定义 Person 和 Address 类。定义一个 Persons RDD 和 Address RDD。使用 join() 方法将两张表连接起来，然后使用 collect() 方法收集结果并打印出来。

5.5.聚合 Aggregate

val numbers = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5))
numbers.aggregate(0)(seqOp, combOp).foreach(println)// Output: 15def seqOp(acc:Int, num:Int):Int= acc + num
def combOp(acc1:Int, acc2:Int):Int= acc1 + acc2

定义 seqOp 和 combOp 两个方法，用于对数字序列进行求和。使用 aggregate() 方法对数字序列进行求和。

5.6.键值对 RDD

val people = sc.parallelize(Seq(("Alice",25),("Bob",30)))
people.keys.collect().foreach(println)// Output: Alice Bob
people.values.collect().foreach(println)// Output: 25 30

定义 KeyValue RDD。使用 keys() 和 values() 方法分别获取键和值列表。然后使用 collect() 方法收集结果并打印出来。

5.7.持久化 Persistence

val input = sc.textFile("input_file.txt")
input.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)// Cache the RDD in memory and on disk
output.count()// Count operation is performed on cached RDD instead of original one

使用 persist() 方法将 RDD 持久化，并在内存和磁盘上缓存。在 count() 操作之后，会对持久化的 RDD 进行操作，而非原始的 RDD。

5.8.容错 Fault Tolerance

try{
  rdd.count()// This line might fail due to network errors or other problems with nodes}catch{case e: Exception => rdd.checkpoint()// Checkpoint the failed RDD before continuing execution}// The checkpointed RDD can be used later if needed

使用 try-catch 语句捕获异常，如果 RDD 计算出现异常，则调用 checkpoint() 方法检查点当前 RDD。检查点后的 RDD 可以稍后使用，并替换原有的 RDD。

6.未来发展趋势与挑战

Apache Spark 正在经历着蓬勃的发展。它的发展历史显示，它正在一步步推进到处理大数据这一核心业务场景。未来的 Apache Spark 将会面临什么样的挑战呢？下面是一些可能的挑战。

6.1.优化阶段

当前 Spark 的优化阶段仍处于起步阶段。许多 Spark 用户并没有充分利用它的并行性、容错性、高可用性和易用性。未来，Spark 团队会继续优化并改进 Spark 的性能和稳定性。首先，Spark 团队将针对内存管理、任务调度和网络通信等方面提升 Spark 的性能。其次，Spark 团队将在 API 和功能方面引入更多的特性，以提升用户的体验。

6.2.企业部署

目前，Apache Spark 只在研究和教育界使用。在企业界落地之前，Apache Spark 还需要解决很多问题。第一，Spark 在不同平台的兼容性不佳，需要花费精力修复这一问题。第二，Spark 不支持动态资源分配，这对大规模集群的管理造成了困难。第三，Spark 的安全机制较弱，需要进一步完善。最后，Spark 还缺少监控和报警系统，需要完善相关的功能。

6.3.SQL 和 DataFrames API

Spark SQL 和 DataFrames API 将会是 Apache Spark 的核心API之一。DataFames API 提供了类似于 pandas 的 DataFrame，可以像 SQL 一样对数据进行处理。未来，DataFames API 将会越来越受欢迎。第二个方面，Spark SQL 将会提供基于 SQL 的查询接口。第三个方面，Spark SQL 将会支持 Hive，它可以替代传统的 MapReduce 体系，以更加符合企业的使用模式。