本篇文章为大家展示了如何进行大数据高速计算引擎Spark的概念分析,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
第一部分 Spark Core
第1节 Spark概述
1.1 什么是Spark
Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点: 速度快。与 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; 使用简单。Spark支持 Scala、Java、Python、R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中使用Spark集群来验证解决问题的方法; 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无缝使用。Spark统一的 解决方案非常具有吸引力,企业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; 兼容好。Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。Spark可以使用 YARN、Mesos作为它的资源管理和调度器;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。
1.2 Spark 与 Hadoop
从狭义的角度上看:Hadoop是一个分布式框架,由存储、资源调度、计算三部分组 成; Spark是一个分布式计算引擎,由 Scala 语言编写的计算框架,基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎; 从广义的角度上看,Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分;
MapReduce的不足: 表达能力有限 磁盘IO开销大 延迟高 任务之间的衔接有IO开销 在前一个任务执行完成之前,后一个任务无法开始。难以胜任复杂的、多阶段计算任务
Spark在借鉴MapReduce优点的同时,很好地解决了MapReduce所面临的问题。
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备注:Spark的计算模式也属于MapReduce;Spark框架是对MR框架的优化 ;
在实际应用中,大数据应用主要包括以下三种类型:
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批量处理(离线处理):通常时间跨度在数十分钟到数小时之间
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交互式查询:通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
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流处理(实时处理):通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
当同时存在以上三种场景时,传统的Hadoop框架需要同时部署三种不同的软件。 如:
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MapReduce / Hive 或 Impala / Storm
这样做难免会带来一些问题:
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不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享,通常需要进行数据格式的转换
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不同的软件需要不同的开发和维护团队,带来了较高的使用成本
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比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配
Spark所提供的生态系统足以应对上述三种场景,即同时支持批处理、交互式查询和 流数据处理:
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Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念(all in one),逐渐形成了一套完整的生态系统
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够提供内存计算框架,也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习 和图计算等
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Spark 在资源管理器YARN之上,提供一站式的大数据解决方案
Spark 为什么比 MapReduce 快: 1 Spark积极使用内存。MR框架中一个Job 只能拥有一个 map task 和一个 reduce task。如果业务处理逻辑复杂,一个map和一个reduce是表达不出来的,这时就需 要将多个 job 组合起来;然而前一个job的计算结果必须写到HDFS,才能交给后一个 job。这样一个复杂的运算,在MR框架中会发生很多次写入、读取操作操作;Spark 框架则可以把多个map reduce task组合在一起连续执行,中间的计算结果不需要落 地; 复杂的MR任务:mr + mr + mr + mr +mr … 复杂的Spark任务:mr -> mr -> mr ……
2、多进程模型(MR) vs 多线程模型(Spark)。MR框架中的的Map Task和Reduce Task是进程级别的,而Spark Task是基于线程模型的。MR框架中的 map task、 reduce task都是 jvm 进程,每次启动都需要重新申请资源,消耗了不必要的时间。 Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的系统开销。
1.3 系统架构
Spark运行架构包括:
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Cluster Manager
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Worker Node
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Driver
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Executor
Cluster Manager 是集群资源的管理者。Spark支持3种集群部署模式:
Standalone、Yarn、Mesos;
Worker Node 工作节点,管理本地资源;
Driver Program。运行应用的 main() 方法并且创建了 SparkContext。由Cluster Manager分配资源,SparkContext 发送 Task 到 Executor 上执行;
Executor:在工作节点上运行,执行 Driver 发送的 Task,并向 Dirver 汇报计算结果;
1.4 Spark集群部署模式
Spark支持3种集群部署模式:Standalone、Yarn、Mesos;
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1、Standalone模式 *独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统。从一定程度上说,该模式是其他两种的基础
Cluster Manager:Master
Worker Node:Worker
仅支持粗粒度的资源分配方式
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2、Spark On Yarn模式
Yarn拥有强大的社区支持,且逐步已经成为大数据集群资源管理系统的标准 在国内生产环境中运用最广泛的部署模式 Spark on yarn 的支持两种模式: yarn-cluster:适用于生产环境 yarn-client:适用于交互、调试,希望立即看到app的输出 Cluster Manager:ResourceManager Worker Node:NodeManager 仅支持粗粒度的资源分配方式
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3、Spark On Mesos模式
官方推荐的模式。Spark开发之初就考虑到支持Mesos Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活,更加自然 Cluster Manager:Mesos Master Worker Node:Mesos Slave 支持粗粒度、细粒度的资源分配方式
粗粒度模式(Coarse-grained Mode):每个应用程序的运行环境由一个Dirver和 若干个Executor组成,其中,每个Executor占用若干资源,内部可运行多个Task。 应用程序的各个任务正式运行之前,需要将运行环境中的资源全部申请好,且运行过 程中要一直占用这些资源,即使不用,最后程序运行结束后,回收这些资源。
细粒度模式(Fine-grained Mode):鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费,Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式:细粒度模式,这种模式类似于现在的云计 算,核心思想是按需分配。
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三种集群部署模式如何选择: 生产环境中选择Yarn,国内使用最广的模式
Spark的初学者:Standalone,简单
开发测试环境,可选择Standalone
数据量不太大、应用不是太复杂,建议可以从Standalone模式开始 mesos不会涉及到
1.5 相关术语
Application 用户提交的spark应用程序,由集群中的一个driver 和 许多 executor 组成 Application jar 一个包含spark应用程序的jar,jar不应该包含 Spark 或 Hadoop 的 jar,这些jar应该在运行时添加 Driver program 运行应用程序的main(),并创建SparkContext(Spark应用程 序) Cluster manager 管理集群资源的服务,如standalone,Mesos,Yarn Deploy mode 区分 driver 进程在何处运行。在 Cluster 模式下,在集群内部运 行 Driver。 在 Client 模式下,Driver 在集群外部运行 Worker node 运行应用程序的工作节点 Executor 运行应用程序 Task 和保存数据,每个应用程序都有自己的 executors,并且各个executor相互独立 Task executors应用程序的最小运行单元 Job 在用户程序中,每次调用Action函数都会产生一个新的job,也就是说每个 Action 生成一个job Stage 一个 job 被分解为多个 stage,每个 stage 是一系列 Task 的集合
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