目录

  • 一、简介
  • 历史
  • 二、特点
  • 速度快
  • 易用
  • 通用
  • 兼容
  • 三、Spark组件
  • Spark-Core 和 弹性分布式数据集(RDDs)
  • Spark SQL
  • Spark Streaming
  • MLlib
  • GraphX
  • 四、Spark和Hadoop的异同
  • 五、Spark开发语言对比


一、简介

Spark 是一个快速(基于内存), 通用, 可扩展的集群计算引擎

并且 Spark 目前已经成为 Apache 最活跃的开源项目, 有超过 1000 个活跃的贡献者.

  1. Spark 是为了解决 MapReduce 等过去的计算系统无法在内存中保存中间结果的问题
  2. Spark 的核心是 RDDs, RDDs 不仅是一种计算框架, 也是一种数据结构
历史
  1. 2009 年，Spark 诞生于 UC Berkeley(加州大学伯克利分校, CAL) 的 AMP 实验室, 项目采用 Scala 编程语言编写.
  2. 2010 年, Spark 正式对外开源
  3. 2013 年 6 月, 进入 Apache 孵化器
  4. 2014 年, 成为 Apache 的顶级项目.
  5. Spark 2.4.5发布 （2020年2月8日）

参考: http://spark.apache.org/history.html

二、特点

速度快
  • Spark 的在内存时的运行速度是 Hadoop MapReduce 的100倍
  • 基于硬盘的运算速度大概是 Hadoop MapReduce 的10倍
  • Spark 实现了一种叫做 RDDs 的 DAG 执行引擎, 其数据缓存在内存中可以进行迭代处理
易用
df = spark.read.json("logs.json")
df.where("age > 21") 
  .select("name.first") 
  .show()
  • Spark 支持 Java, Scala, Python, R, SQL 等多种语言的API.
  • Spark 支持超过80个高级运算符使得用户非常轻易的构建并行计算程序
  • Spark 可以使用基于 Scala, Python, R, SQL的 Shell 交互式查询.
通用
  • Spark 结合了SQL, Streaming和复杂分析.
  • Spark 提供了大量的类库, 包括 SQL 和 DataFrames, 机器学习(MLlib), 图计算(GraphicX), 实时流处理(Spark Streaming) .
  • 可以把这些类库无缝的柔和在一个 App 中.
    减少了开发和维护的人力成本以及部署平台的物力成本.
兼容
  • Spark 可以运行在 Hadoop Yarn, Apache Mesos, Kubernets, Spark Standalone等集群中
  • Spark 可以访问 HBase, HDFS, Hive, Cassandra 在内的多种数据库

spark中的核心配置文件是什么 spark核心概念_机器学习

三、Spark组件

spark中的核心配置文件是什么 spark核心概念_spark中的核心配置文件是什么_02

Spark-Core 和 弹性分布式数据集(RDDs)
  • Spark-Core 是整个 Spark 的基础, 提供了分布式任务调度和基本的 I/O 功能
  • Spark 的基础的程序抽象是弹性分布式数据集(RDDs), 是一个可以并行操作, 有容错的数据集合
  • RDDs 可以通过引用外部存储系统的数据集创建(如HDFS, HBase), 或者通过现有的 RDDs 转换得到
  • RDDs 抽象提供了 Java, Scala, Python 等语言的API
  • RDDs 简化了编程复杂性, 操作 RDDs 类似通过 Scala 或者 Java8 的 Streaming 操作本地数据集合
Spark SQL
  • Spark SQL 在 spark-core 基础之上带出了一个名为 DataSet 和 DataFrame 的数据抽象化的概念
  • Spark SQL 提供了在 Dataset 和 DataFrame 之上执行 SQL 的能力
  • Spark SQL 提供了 DSL, 可以通过 Scala, Java, Python 等语言操作 DataSet 和 DataFrame
  • 它还支持使用 JDBC/ODBC 服务器操作 SQL 语言
Spark Streaming
  • Spark Streaming 充分利用 spark-core 的快速调度能力来运行流分析
  • 它截取小批量的数据并可以对之运行 RDD Transformation
  • 它提供了在同一个程序中同时使用流分析和批量分析的能力
MLlib
  • MLlib 是 Spark 上分布式机器学习的框架. Spark分布式内存的架构 比 Hadoop磁盘式 的 Apache Mahout 快上 10 倍, 扩展性也非常优良
  • MLlib 可以使用许多常见的机器学习和统计算法, 简化大规模机器学习
  • 汇总统计, 相关性, 分层抽样, 假设检定, 随即数据生成
  • 支持向量机, 回归, 线性回归, 逻辑回归, 决策树, 朴素贝叶斯
  • 协同过滤, ALS
  • K-means
  • SVD奇异值分解, PCA主成分分析
  • TF-IDF, Word2Vec, StandardScaler
  • SGD随机梯度下降, L-BFGS
GraphX

GraphX 是分布式图计算框架, 提供了一组可以表达图计算的 API, GraphX 还对这种抽象化提供了优化运行

四、Spark和Hadoop的异同

Hadoop

Spark

类型

基础平台, 包含计算, 存储, 调度

分布式计算工具

场景

大规模数据集上的批处理

迭代计算, 交互式计算, 流计算

延迟

大

小

易用性

API 较为底层, 算法适应性差

API 较为顶层, 方便使用

价格

对机器要求低, 便宜

对内存有要求, 相对较贵

五、Spark开发语言对比

spark中的核心配置文件是什么 spark核心概念_大数据_03

现在我们对每个语言的优缺点进行详细的分析：

  • Scala 作为 Spark 的开发语言当然得到了原生支持，也非常成熟，它简洁的语法也能显著提高开发效率；
  • Java 也是 Spark 原生支持的开发语言，但是 Java 语法冗长且不支持函数式编程（1.8 以后支持），导致它的 API 设计得冗余且不合理，再加上需要编译执行，Java 开发效率无疑是最低的，但 Java 程序员基数特别大，Java API 对于这些用户来说无疑很友好；
  • Python 与 R 语言都是解释型脚本语言，不用编译直接运行，尤其是 Python 更以简洁著称，开发效率自不必说，此外 Python 与 R 语言本身也支持函数式编程，这两种语言在开发 Spark 作业时也是非常自然，但由于其执行原理是计算任务在每个节点安装的 Python 或 R 的环境中执行，结果通过管道输出给 Spark执行者，所以效率要比 Scala 与 Java 低；
  • SQL 是 Spark 原生支持的开发语言，从各个维度上来说都是最优的，所以一般情况下，用 Spark SQL 解决问题是最优选择。

如果你才刚开始学习 Spark，那么一开始最好选择一门自己最熟悉的语言，这样 Spark 的学习曲线会比较平缓。如果从零开始，建议在 Scala 与 Python 中间选择，Scala 作为 Spark 的原生开发语言，如果想要深入了解 Spark 有必要掌握。