Spark的前世今生

Spark是什么?

Spark,是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等。

Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架:比如Spark Core用于离线计算,Spark SQL用于交互式查询,Spark Streaming用于实时流式计算,Spark MLlib用于机器学习,Spark GraphX用于图计算。

Spark主要用于大数据的计算,而Hadoop以后主要用于大数据的存储(比如HDFS、Hive、HBase等),以及资源调度(Yarn)。

Spark+Hadoop的组合,是未来大数据领域最热门的组合,也是最有前景的组合!

Spark的介绍

Spark,是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架,期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方,对Spark的定义就是:通用的大数据快速处理引擎。

Spark使用Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX成功解决了大数据领域中,离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。

Spark除了一站式的特点之外,另外一个最重要的特点,就是基于内存进行计算,从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍!

现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架,包括eBay、Yahoo!、BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷土豆、搜狗等等。

Spark同时也获得了多个世界顶级IT厂商的支持,包括IBM、Intel等。


大数据体系概览(Spark的地位).png

Spark整体架构

Spark的历史沿革

2009年,Spark诞生于伯克利大学的AMPLab实验室。最出Spark只是一个实验性的项目,代码量非常少,属于轻量级的框架。

2010年,伯克利大学正式开源了Spark项目。

2013年,Spark成为了Apache基金会下的项目,进入高速发展期。第三方开发者贡献了大量的代码,活跃度非常高。

2014年,Spark以飞快的速度称为了Apache的顶级项目。

2015年~,Spark在国内IT行业变得愈发火爆,大量的公司开始重点部署或者使用Spark来替代MapReduce、Hive、Storm等传统的大数据计算框架。

Spark的特点

速度快:Spark基于内存进行计算(当然也有部分计算基于磁盘,比如shuffle)。

容易上手开发:Spark的基于RDD的计算模型,比Hadoop的基于Map-Reduce的计算模型要更加易于理解,更加易于上手开发,实现各种复杂功能,比如二次排序、topn等复杂操作时,更加便捷。

超强的通用性:Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件,可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。

集成Hadoop:Spark并不是要成为一个大数据领域的“独裁者”,一个人霸占大数据领域所有的“地盘”,而是与Hadoop进行了高度的集成,两者可以完美的配合使用。Hadoop的HDFS、Hive、HBase负责存储,YARN负责资源调度;Spark复杂大数据计算。实际上,Hadoop+Spark的组合,是一种“double win”的组合。

极高的活跃度:Spark目前是Apache基金会的顶级项目,全世界有大量的优秀工程师是Spark的committer。并且世界上很多顶级的IT公司都在大规模地使用Spark。

Spark VS MapReduce

MapReduce能够完成的各种离线批处理功能,以及常见算法(比如二次排序、topn等),基于Spark RDD的核心编程,都可以实现,并且可以更好地、更容易地实现。而且基于Spark RDD编写的离线批处理程序,运行速度是MapReduce的数倍,速度上有非常明显的优势。

Spark相较于MapReduce速度快的最主要原因就在于,MapReduce的计算模型太死板,必须是map-reduce模式,有时候即使完成一些诸如过滤之类的操作,也必须经过map-reduce过程,这样就必须经过shuffle过程。而MapReduce的shuffle过程是最消耗性能的,因为shuffle中间的过程必须基于磁盘来读写。而Spark的shuffle虽然也要基于磁盘,但是其大量transformation操作,比如单纯的map或者filter等操作,可以直接基于内存进行pipeline操作,速度性能自然大大提升。

但是Spark也有其劣势。由于Spark基于内存进行计算,虽然开发容易,但是真正面对大数据的时候(比如一次操作针对10亿以上级别),在没有进行调优的情况下,可能会出现各种各样的问题,比如OOM内存溢出等等。导致Spark程序可能都无法完全运行起来,就报错挂掉了,而MapReduce即使是运行缓慢,但是至少可以慢慢运行完。

此外,Spark由于是新崛起的技术新秀,因此在大数据领域的完善程度,肯定不如MapReduce,比如基于HBase、Hive作为离线批处理程序的输入输出,Spark就远没有MapReduce来的完善。实现起来非常麻烦。


Spark vs MapReduce的计算模型(内存).png

Spark SQL VS Hive

Spark SQL实际上并不能完全替代Hive,因为Hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎。

严格的来说,Spark SQL能够替代的,是Hive的查询引擎,而不是Hive本身,实际上即使在生产环境下,Spark SQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询,Spark本身自己是不提供存储的,自然也不可能替代Hive作为数据仓库的这个功能。

Spark SQL的一个优点,相较于Hive查询引擎来说,就是速度快,同样的SQL语句,可能使用Hive的查询引擎,由于其底层基于MapReduce,必须经过shuffle过程走磁盘,因此速度是非常缓慢的。很多复杂的SQL语句,在hive中执行都需要一个小时以上的时间。而Spark SQL由于其底层基于Spark自身的基于内存的特点,因此速度达到了Hive查询引擎的数倍以上。

但是Spark SQL由于与Spark一样,是大数据领域的新起的新秀,因此还不够完善,有少量的Hive支持的高级特性,Spark SQL还不支持,导致Spark SQL暂时还不能完全替代Hive的查询引擎。而只能在部分Spark SQL功能特性可以满足需求的场景下,进行使用。

而Spark SQL相较于Hive的另外一个优点,就是支持大量不同的数据源,包括hive、json、parquet、jdbc等等。此外,Spark SQL由于身处Spark技术堆栈内,也是基于RDD来工作,因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用,配合起来实现许多复杂的功能。比如Spark SQL支持可以直接针对hdfs文件执行sql语句!


Spark SQL和Hive的关系.png

Spark Streaming VS Storm

Spark Streaming与Storm都可以用于进行实时流计算。但是他们两者的区别是非常大的。其中区别之一,就是,Spark Streaming和Storm的计算模型完全不一样,Spark Streaming是基于RDD的,因此需要将一小段时间内的,比如1秒内的数据,收集起来,作为一个RDD,然后再针对这个batch的数据进行处理。而Storm却可以做到每来一条数据,都可以立即进行处理和计算。因此,Spark Streaming实际上严格意义上来说,只能称作准实时的流计算框架;而Storm是真正意义上的实时计算框架。

此外,Storm支持的一项高级特性,是Spark Streaming暂时不具备的,即Storm支持在分布式流式计算程序(Topology)在运行过程中,可以动态地调整并行度,从而动态提高并发处理能力。而Spark Streaming是无法动态调整并行度的。

但是Spark Streaming也有其优点,首先Spark Streaming由于是基于batch进行处理的,因此相较于Storm基于单条数据进行处理,具有数倍甚至数十倍的吞吐量。

此外,Spark Streaming由于也身处于Spark生态圈内,因此Spark Streaming可以与Spark Core、Spark SQL,甚至是Spark MLlib、Spark GraphX进行无缝整合。流式处理完的数据,可以立即进行各种map、reduce转换操作,可以立即使用sql进行查询,甚至可以立即使用machine learning或者图计算算法进行处理。这种一站式的大数据处理功能和优势,是Storm无法匹敌的。

因此,综合上述来看,通常在对实时性要求特别高,而且实时数据量不稳定,比如在白天有高峰期的情况下,可以选择使用Storm。但是如果是对实时性要求一般,允许1秒的准实时处理,而且不要求动态调整并行度的话,选择Spark Streaming是更好的选择。


Spark Streaming和Storm的计算模型对比.png

Spark的个人使用体会

首先,Spark目前来说,相较于MapReduce来说,可以立即替代的,并且会产生非常理想的效果的场景,就是要求低延时的复杂大数据交互式计算系统。比如某些大数据系统,可以根据用户提交的各种条件,立即定制执行复杂的大数据计算系统,并且要求低延时(一小时以内)即可以出来结果,并通过前端页面展示效果。在这种场景下,对速度比较敏感的情况下,非常适合立即使用Spark替代MapReduce。因为Spark编写的离线批处理程序,如果进行了合适的性能调优之后,速度可能是MapReduce程序的十几倍。从而达到用户期望的效果。

其次,相对于Hive来说,对于某些需要根据用户选择的条件,动态拼接SQL语句,进行某类特定查询统计任务的系统,其实类似于上述的系统。此时也要求低延时,甚至希望达到几分钟之内。此时也可以使用Spark SQL替代Hive查询引擎。因此场景比较固定,SQL语句的语法比较固定,清楚肯定不会使用到Spark SQL所不支持的Hive语法特性。此时使用Hive查询引擎可以需要几十分钟执行一个复杂SQL。而使用Spark SQl,可能只需要使用几分钟。可以达到用户期望的效果

最后,对于Storm来说,如果仅仅要求对数据进行简单的流式计算处理,那么选择storm或者spark streaming都无可厚非。但是如果需要对流式计算的中间结果(RDD),进行复杂的后续处理,则使用Spark更好,因为Spark本身提供了很多原语,比如map、reduce、groupByKey、filter等等。

Spark目前在国内的现状以及未来的展望

Spark目前在国内正在飞速地发展,并且在很多领域,以及慢慢开始替代传统得一些基于Hadoop的组件。比如BAT、京东、搜狗等知名的互联网企业,都在深度的,大规模地使用Spark。

但是,大家如果去观察一下一些招聘网站对大数据的招聘需求,就会发现,目前来说,由于大部分还是大公司在使用Spark,因此大部分中小型企业,还是主要在使用Hadoop进行大数据处理。在招聘时,还是主要以hadoop工程师为主。Spark以及Storm的招聘还是相对Hadoop来说,会少一些。

但是,大家如果通过本堂课的讲解,能够较为全面地对Spark有一个感性得认识,就能意识到,Spark在大数据领域中,是未来的一个趋势和方向。随着Spark、Spark SQL以及Spark Streaming慢慢成熟,就会慢慢替代掉Hadoop的MapReduce、Hive查询等。大家可以想想,如果两者都能够实现相同的功能,而Spark甚至以后还可以做的更好,速度要快好几倍,甚至好几十倍。那么还有谁会愿意使用MapReduce或Hive查询引擎呢?

实际上,根据我在国内一线互联网公司这几年的工作和观察,以及通过与行业内各个规模公司的朋友交流,认为,未来的主流,一定是hadoop+Spark的这种组合,double win的格局。hadoop的特长,就是hdfs,分布式存储,基于此之上的是Hive作为大数据的数据仓库,HBase作为大数据的实时查询NoSQL数据库,YARN作为通用的资源调度框架;而Spark,则发挥它的特长,将各种各样的大数据计算模型汇聚在一个技术堆栈内,对hadoop上的大数据进行各种计算处理!

因此,大家也可以看到,Spark目前正在变得越来越火爆,招聘的企业正在越来越多,而且目前国内spark人才可以说是稀缺!!!在目前,以及未来,完全供不应求!因此这种趋势,以及这种现状,就决定了,对于我们个人来说,目前进行spark的学习以及研究,完全是未来一个获取快速升值的机会!!!

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