Spark 简单介绍 基本概念 和MapReduce的区别

1.概述

        Spark是一种快速而通用的集群计算的平台，Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。

2.特点

        与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的 DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。
  • Spark Core实现了任务调度、内存管理、错误恢复与存储系统交互等模块，并且还包含了对弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的API的定义。它主要担任了系统管理员的角色。
  • Spark SQL 主要用来操作结构化数据的程序包，通过Spark SQL可以使用SQL或者hive版本的HQL来查询数据库。
  • Spark Streaming 主要是对实时数据进行流式计算。Spark Streaming 提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应
  • MLib提供了很多机器学习算法。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。
  • GraphX用来操作图，可以并行的进行图计算，支持了图的各种操作。
  Spark SQL组件是经常用到的，使用hql语句从Hive中读取结构化的数据，存为RDD数据集，进行一些操作后分布式存储到hdfs中。

3.Spark基本概念

  • Application：Spark用户程序，用户提交一次应用为一个App，一个App产生一个SparkContext。
  • Job：一个App可被划分为多个Job，划分标记为action动作；action动作有collect,count等。
  • Stage：每个Job会被划分多层Stage，划分标记为shuffle过程；Stage按照父子（血统）关系依次执行。
  • Task：具体的执行任务单位，被发到executor上执行具体任务。
  • Cluster Manager：集群资源管理服务，通常包含主节点（主备）和多个运行节点；支持运行模式有Standalone、Mesos(用得少)、Yarn。
  • Driver：运行App的大脑，负责job的初始化，将job转换成task并提交执行。
  • DAGScheduler：是一个面向Stage层面的调度器，按照Stage提交Task集合给TaskScheduler。
  • TaskScheduler：提交Task给Executor运行，并管理执行结果。
  • BlockManager：管理App运行周期的中间数据，比如存在内存、本地。
  • Executor：是App运行在worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，生命周期和App相同

4.Spark与MapReduce的区别

        Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on Yarn。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算。
  • spark把中间计算结果存放在内存中，减少迭代计算过程中的数据落地，运算效率高。MapReduce中的计算中间结果是保存在磁盘上的，运算效率差。
  • spark容错性高。spark支持DAG图的分布式并行计算。DAG：有向无环图，描述了任务间的先后依赖关系。
  • spark通用性高。MapReduce只提供了map和reduce两种操作，spark提供的操作类型有很多，分为转换和行动操作两大类。转换操作包括：map,filter,flatmap,sample,groupbykey,reducebykey,union,join,cogroup,mapvalues,sort,partitionby等多种操作，行动操作包括：collect,reduce,lookup和save等操作。