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mob64ca1417736e 2023-11-01 20:43:06

文章标签 Spark PC路测软件 spark Hadoop SQL 文章分类 Spark 大数据

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1.spark概述
2.Spark与MapReduce对比
3.Spark特点
4.spark的架构模块
5.spark的运行模式

1.spark概述

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

2.Spark与MapReduce对比

Spark是一个开源的类似于Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Spark中的Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

3.Spark特点

1、快
(1) 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
(2) 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。

2、易用
(1) 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。
(2) 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。

3、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）
4、兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。
比如:
(1) Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。

(2) Spark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。

(3) Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

4.spark的架构模块

1、spark的主要架构模块

Spark PC路测软件 spark路测软件是哪家公司的_SQL

Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)的 API 定义。

Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。

Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。

集群管理器： Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(cluster manager)上运行，包括 Hadoop YARN、Apache Mesos，以及 Spark 自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。

2、spark的运行角色介绍

Spark PC路测软件 spark路测软件是哪家公司的_spark_02

master：

(1) 主节点进程，在整个集群中，最多只有一个Master处于Active状态。

(2) 使用spark-shell等交互式运行或者使用官方提供的run-example实例时，Driver运行在Master节点中

(3) 使用spark-submit工具进行任务的提交或者IDEA等工具开发运行任务时，Driver是运行在本地客户端的

worker：
(1) 从节点进程，类似于yarn中的NodeManager，在整个集群中，可以有多个Worker（>0）。
(2) 负责当前WorkerNode上的资源汇报、监督当前节点运行的Executor。并通过心跳机制来保持和Master的存活性连接。Executor受到Worker掌控，一个Worker启动Executor的个数受限于机器中CPU核数。
(3) 每个Worker节点存在一个多个CoarseGrainedExecutorBackend进程，每个进程包含一个Executor对象，该对象持有一个线程池，每个线程执行一个Task。

Application：
指的是用户编写的Spark应用程序，包含了含有一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。

Driver:
运行Application的main函数并创建SparkContext，SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。SparkContext负责资源的申请、任务分配和监控等。当Executor运行结束后，Driver负责关闭SparkContext；

Job：
一个Application可以产生多个Job，其中Job由Spark Action触发产生。每个Job包含多个Task组成的并行计算。

Stage：
每个Job会拆分为多个Task，作为一个TaskSet,称为Stage；Stage的划分和调度是由DAGScheduler负责的。Stage分为Result Stage和Shuffle Map Stage；

Task：
Application的运行基本单位，Executor上的工作单元。其调度和管理由TaskScheduler负责。

RDD：
Spark基本计算单元，是Spark最核心的东西。表示已被分区、被序列化、不可变的、有容错机制的、能被并行操作的数据集合。

DAGScheduler:
根据Job构建基于Stage的DAG，划分Stage依据是RDD之间的

TaskScheduler：
将TaskSet提交给Worker运行，每个Worker运行了什么Task于此处分配。同时还负责监控、汇报任务运行情况等。