关于大数据生态与Spark简介（一）_大数据不仅仅数据的大量化

大数据生态与Spark

1. 大数据技术概述

大数据不仅仅是数据的“大量化”，而是包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。

大数据是由结构化和非结构化数据组成的

• 10%的结构化数据，存储在数据库中
• 90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关

在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：

• 全样而非抽样
• 效率而非精确
• 相关而非因果

大数据技术的不同层面及其功能

两大核心技术为分布式存储和分布式处理

• GFS\HDFS
• BigTable\HBase
• NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库）
• NewSQL（如：SQL Azure）

代表性大数据技术
Hadoop、Spark、Flink、Beam

2.Hadoop

Hadoop是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个开源分布式计算平台, 实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算，适合大数据的分布式存储和计算平台，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop生态系统

Hadoop——MapReduce

MapReduce是一种基于java的分布式计算的处理技术和程序模型

• MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce
• 编程容易，不需要掌握分布式并行编程细节，也可以很容易把自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算
• MapReduce采用“分而治之”策略，一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分成许多独立的分片（split），这些分片可以被多个Map任务并行处理

MapReduce工作流程

Hadoop——YARN

YARN是Hadoop集群的资源管理系统

• YARN的目标就是实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN，在YARN之上可以部署其他各种计算框架
• 由YARN为这些计算框架提供统一的资源调度管理服务，并且能够根据各种计算框架的负载需求，调整各自占用的资源，实现集群资源共享和资源弹性收缩
• 可以实现一个集群上的不同应用负载混搭，有效提高了集群的利用率 不同计算框架可以共享底层存储，避免了数据集跨集群移动

在YARN上部署各种计算框架

3.Spark简介

概念：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序
Spark是当前热门的大数据处理技术

特点：

• 运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算
• 容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程
• 通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
• 运行模式多样：可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源

Spark架构图

4.Hadoop与Spark的对比

Hadoop的缺点：

• 表达能力有限
• 磁盘IO开销大
• 延迟高
• 任务之间的衔接涉及IO开销
• 在前一个任务执行完成之前，其他任务就无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务

Hadoop与Spark的对比

Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题

相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有如下优点：

• Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop
  MapReduce更灵活
• Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高
• Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于HadoopMapReduce的迭代执行机制
• 使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源
• Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据

Hadoop与Spark的执行流程对比

Hadoop与Spark执行逻辑回归的时间对比

Spark没有存储，借助于Hadoop的HDFS、HBase等来完成数据的存储，然后，由Spark完成数据的计算