内存计算框架---Spark_spark计算框架

我们先来了解一下spark是什么:

Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。目前，Spark 生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib 等子项目，Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark 基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将 Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark 得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括 Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的 Spark 已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用 GraphX 构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯 Spark 集群达到 8000 台的规模，是当前已知的世界上最大的 Spark 集群。

Spark 具有以下特点：

1. 快。

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（Directed Acyclic Graph-有向无环图）执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

1. 易用。

Spark 支持 Java、Python 和 Scala 的 API，还支持超过 80 种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且 Spark 支持交互式的 Python 和 Scala 的 shell，可以非常方便地在这些 shell 中来验证解决 Spark 集群中出现的问题的方法。

1. 通用。

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）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中集成使用。Spark 统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

1. 兼容性。

Spark 可以非常方便地与其它的开源产品进行融合。比如，Spark 可以使用 Hadoop 的 YARN 和 Apache Mesos 作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有 Hadoop 支持的数据，包括 HDFS、HBase 和 Cassandra 等。这对于已经部署 Hadoop 集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用 Spark 的强大处理能力。Spark 也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了 Standalone 作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了 Spark 的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用 Spark。此外，Spark 还提供了在 EC2 上部署 Standalone 的 Spark 集群的工具。

“Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

如果你关注关注过大数据领域的任何事情,甚至做过任何互联网有关的工作,你会发现Spark这个词四处都是：机器学习需要Spark，数据流传输需要Spark，ETL也需要Spark。

有没有想过,spark到底是什么?居然能够得到这种程度的关注呢?

用最简单的语言去描述spark的话,听起来或许有点百度百科了

上面这句话听起来或许很抽象，我们一个词一个词的来解释
通用：通用指的是Spark可以做很多事情。刚刚我们提到过的，包括机器学习，数据流传输，交互分析，ETL，批处理，图计算等等等等都是Spark可以做到的。甚至可以说，你需要用数据实现的任何事情，你都可以用Spark试试看。
分布式：指的是Spark处理数据的能力是建立在许多机器上的，是可以和分布式的存储系统对接的，是可以做横向扩展的（简单点说就是电脑越多，能力越大）
引擎：所谓引擎，说的就是Spark自己不会存储数据，它就像实体的机械引擎一样，会将燃料（对Spark来说是数据）转化成使用者需要的那种形式——例如驱动汽车，再例如得到一个需要的目标结论。但无论如何，没数据是万万不行的。

Spark的历史

• Spark是个和Hadoop血缘很深的东西，从最开始的设计，Spark就是为了代替MapReduce这个笨重的算法的。我们之前说过，MapReuce是一个很重型的计算工具。究其原因，一个是因为MapReduce有大量的磁盘IO（读写电脑磁盘）工作要做，这磁盘IO可以说是相当花时间，再加上一旦把中间结果存储在HDFS文件里面（而不是本地磁盘），上一个节点得花时间去发文件，下一个计算节点也得花时间去做网络请求取数据，难道网络通讯不要时间吗？
  另一者是因为MapReduce这算法很底层，只提供map和reduce两个操作给你，我们现在经常需要的什么where啊，join啊，全得依靠data shuffle的过程洗出来（data shuffle，广义来说就是在map和reduce之间做的一切事情，例如排序，分片，筛选）。这就好比让你用汇编语言去写个Moba类的游戏：能写是能写，但是非常费劲。归根到底是抽象层次太低了，使用者只有get hands very dirty
• 再写两个小插曲，在Spark出现之前，Hadoop生态内也出现过抽象程度更高的项目，比如Apache Pig。Pig这个项目提供了一般人最经常使用的SQL接口，然后自己在内部将SQL转化为MapReduce过程；也出现过Apache Tez这种执行引擎，提供DAG（有向无环图，简单来说就是一个执行流程图）的方式去执行MapReduce，同时也去除了一些不必要的操作（比如不再是必须一个map对应一个reduce），以此来加速整个数据处理的过程
• 在2009年，加州大学伯克利分校的AMP实验室，诞生了一个叫做Spark的项目。这个项目在2013年成为了Apache的孵化项目，并以极快的速度成为了一个备受欢迎和关注的顶级项目
  Spark项目的初衷是为了代替MapReduce，提供一种既可以极大批量的处理分布式的数据，又有足够的容错能力，且上手容易，速度快，可以让人实现实时交互分析的解决方案。
  （实时交互分析的意思是，在使用正确的方法的前提下，可以马上得到自己需要的分析结果——这一点MapReduce可做不到）

• Spark和Hadoop

• 有些人说Spark的出现代表着Hadoop的死亡，这个观点我是不认同的。Hadoop是一个分布式的系统生态，不是靠着Spark这个引擎可以替代的。
  但不得不承认，Spark的出现对于Hadoop来说，确实极大程度上弥补了一些短板，对Hadoop造成了一些影响。而Hadoop的生态，包括资源调度和文件存储的部分，对于Spark这个纯引擎来说，也是很有帮助的。
• 具体来说，Spark帮助Hadoop实现了用户友好。一个将Spark和Hadoop结合起来使用的人，和一个只使用Hadoop生态内工具的人，感受将会是截然不同的。
  第一，使用Spark的时候，不再需要考虑怎么样把各种日常的操作硬塞到map和reduce这两个操作中间去。因为Spark提供了抽象程度更高的接口。
  第二，使用Spark的时候，不用再为一个查询而等到油尽灯枯。建立在RDD和内存存储中间数据上的Spark，对实时性的支持很高。
  • 在这里简单讲一下RDD。RDD是一个抽象的概念，一个逻辑上的数据结构，中文全称是弹性分布式数据集，最直接的理解就是一个大的dataframe——这个dataframe可能是所有机器上原始数据的总和，也可能是中间计算到某一步得到的一个中间结果形成的dataframe。