Spark大数据集群计算的生产实践_利用spark集群完成数据统计分析

本文会介绍 Spark 核心社区开发的生态系统库，以及 ML MLlib 及 Spark Streaming 的 Spark 库的具体用法，对于企业的各种用例及框架也进行了说明。

 

spark拥有一个庞大的、不断增长的社区，还有在企业环境中不可或缺的生态系统。这些生态系统提供了不同生产环境案例所需的许多功能。一般来说，Spark 应用做的是机器学习算法、日志聚合分析或者商务智能相关的运算，因为它在许多领域都有广泛的应用，包括商务智能、数据仓库、推荐系统、反欺诈等。

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数据仓库

对任何业务来说，数据分析都是一个核心环节。对分析型的应用来说，数据仓库系统就是其核心系统。Spark 有众多的框架和生态系统，所以它能作为核心组件为企业环境提供数据仓库功能，如图1所示。

图1 Spark 可以用作数据仓库核心组件

当然，与其他现有的工具相比，Spark 提供的功能有较大不同。SQL 是很多数据分析师、数据科学家和工程师使用的细粒度数据分析方法。Spark 也可以用作数据仓库框架，支持 SQL 处理，名为 SparkSQL。

Spark 内核已经集成到其他分布式文件系统中，例如 HDFS、S3。如果你的业务数据本来就保存在这样的系统中，很容易将现有业务流程转移到 Spark 环境，因为你只需要在数据存储系统上启动 Spark 集群即可。针对开发人员，Spark 还提供了一个友好的 API，可以用数据科学家们喜爱的 Python 和 R 来访问它。这个功能存在很长一段时间了。如果你习惯使用这些语言，那么选择 Spark 作为自己的数据仓库引擎还是很容易的。

你可以使用熟悉的接口在 Spark 上处理更大的数据集。SparkSQL 特有的接口是DataFrame(数据帧)，这是受 R 语言启发而引入的。建议使用这个接口来访问结构化数据。我们将在下一节详细介绍 DataFrame。先来看一个纯 SQL 接口。Spark 大致提供了三种类型的 DW(数据仓库)功能：SparkSQL、DataFrame 及 Hive On Spark。如前所述，尽管 DataFrame 一开始是使用 SparkSQL 来开发的，但它与机器学习管道的关联度更高。我们将把它与 ML / MLlib 放到一起介绍。本节介绍SparkSQL 和 Hive on Spark，重点关注怎样配置集群。在尝试 Spark 的这些 SQL 功能之前，需要下载带 Hive profile(配置)的预编译包，或者用 Hive profile 去构建这个包。如果你要自己创建，可以使用如下命令：

 

一定要安装 Zinc，它是一个长时运行的服务器程序，用于 sbt 的增量编译。如果你用的是 OS X 系统，可以用命令 brew install zinc 来安装它。

在运行这条命令后，可以得到一个带有 Hive 类的 Spark 二进制包。你或许会发现能用-P 配置及-DHadoop.version 环境变量轻松选择 Hadoop 版本。最好依据 Hadoop 集群及 Hive 功能选择你所需要的版本。换句话说，如果想在 Hadoop 2.7.0 上运行 Hive 0.13，可以使用如下命令：

 

Hive on Spark

Hive 是用于管理分布式存储(例如 HDFS)中的大型数据集的数据仓库软件。Hive 一开始被开发来作为生成 Hadoop MapReduce 数据处理任务的简单接口。Hive 有很长的历史，差不多跟 Hadoop 一样悠久。之后，一个更灵活、可靠的框架 Tez 被引入进来，它曾试图取代 MapReduce 框架。Apache Tez 是一个比 MapReduce 更复杂的通用执行引擎。由于 Tez 旨在成为通用的执行引擎，如果正确地创建了执行计划，我们就能用它作为 SQL 执行引擎。从 Hive 1.1 开始，Hive 也支持将 Spark 作为查询执行引擎。这意味着 Hive 目前支持三个执行引擎：Hadoop MapReduce、Tez和Spark。虽然 Hive 还没有全部完成，仍然在开发过程中(详情及进度可以查看 Hive-7292)，但是现在 Hive 能充分利用 Spark 的速度及可靠性。下面是在本地机器上使用 Hive