声明：
本文转自我的个人博客，有兴趣的可以查看原文。
转发请注明来源。
最近工作开始接触Spark，本系列博客可以作为学习思考的纪录。
如果无特殊说明，均针对Spark 2.2 。
1. Spark 介绍
1.1 Spark 是什么
Apache Spark is a fast and general engine for large-scale data processing.
Spark 官网将Spark 定义为一个大型可扩展数据的快速和通用处理引擎。
首先，Spark 采用了先进的DAG执行引擎，支持循环数据流和内存计算，使得 Spark 速度更快，在内存中的速度是Hadoop MR的百倍，在磁盘上的速度是Hadoop MR的十倍(官网数据) 。
其次，Spark 是一个通用的处理引擎。Spark 被设计用来做批处理、迭代运算、交互式查询、流处理、机器学习等。
另外，Spark 易用，可以用Scala、Java、Python、R等快速开发分布式应用，Spark 提供了大量的高级API，方便开发（对比MapReduce...）。
最后，Spark 集成了多种数据源，并且可以通过Yarn、Mesos、Standalone（Spark 提供的部署方式）等各种模式运行。
1.2 为什么需要Spark
在Spark 之前，我们已经有了Hadoop，Hadoop 作为大数据时代企业首选技术，方兴未艾，我们为什么还需要Spark 呢？
我的理解是，Hadoop 对某些工作并不是最优的选择：
- 中间输出到磁盘，会产生较高的延迟。
- 缺少对迭代运算的支持。
总的来说，Hadoop 设计得比较适合处理离线数据，在实时查询、迭代计算方面存在不足，而业界对实时查询和迭代计算有着越来越多的需求。Spark 的出现正好能解决这些问题，快速、易用、通用，而且对有效支持Hadoop。
1.3 Spark 核心生态圈与重要扩展
上图是一个比较常见的以 Spark 为核心的大数据处理框架。
其中，Spark Core 提供了 Spark 中的任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等基本功能，而且，Spark Core 定义了RDDs(resilient distributed datasets，弹性分布式数据集，是Spark 的核心抽象)和操作RDDs的各种APIs。
基于Spark Core，提供六大核心扩展。Spark SQL 提供交互式SQL查询功能；Spark 2.0 引入了 Structured Streaming，Structured Streaming 是建立在Spark SQL 之上的可扩展、高容错的流处理引擎；MLlib 提供机器学习；GraphX提供图计算服务；Spark Streaming 基于 Spark 核心 API 提供可扩展、高吞吐量、高容错的实时流处理；SparkR 是Spark的一个R开发包。这些核心扩展，除了Structured Streaming，都基于Spark 核心API处理问题，方法几乎是通用的，处理的数据可共享，大大提高了数据集成的灵活性。
Spark 可扩展至大量节点，为实现这个目的并最大程度的保证灵活性，Spark 支持多种资源管理器(cluster manageers)，包括 Yarn、Mesos 以及 Spark 提供的Standalone，另外，local模式主要用于开发测试。
最后，Spark 可支持多种数据集，包括本地文件系统、HDFS、Hbase、Cassandra等。
可见，Spark 提供了一站式数据处理能力，这是大数据时代相对很多专用引擎来说所不具备的。
2. Spark核心概念
2.1 基本抽象
Spark 基于两个抽象，分别是RDDs和Shared Variables。
2.1.1 RDDs
Spark 提出了一种分布式的数据抽象，称为 RDDs（resilient distributed datasets，弹性分布式数据集），是一个可并行处理且支持容错的数据集，同时，也是一个受限的数据集，RDDs是一个只读的、记录分区的数据集，仅支持transformation和action两种操作，这些受限，使得RDDs可以以较小的成本实现高容错性、可靠性。
RDDs有两种创建方式，一种是从外部数据源创建，另一种是从其它RDDs transform而来。transformation 是对RDDs进行确定性的操作，输入是RDDs，输出RDDs。action 是向应用程序返回值或者将结果写到外部存储。
最后，transformation具有 LAZY 的特点，当在RDDs上进行一次transformation时，并不会立即执行，只会在进行action时，前面的transformation才会真正执行。这个特点，被 Spark 用来优化整个工作链路，可以有效减少网络沟通、传输时间（大数据处理过程中，网络传输可以说是最大的性能杀手），从而大幅提高运行速度。
举个例子，我们具有如下代码：
lines = spark.textFile("hdfs://...")
errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR"))
errors.cache()
errors.count()
第一行，读取外部数据源，生成一个RDDs；第二行，在RDDs lines上做了一次transformation运算 filter，取出以"ERROR" 开头的所有行，得到一个新的RDDs errors；第三行，缓存RDDs；第四行，在errors 上执行action，得到errors的行数。在整个过程中，只有在执行count()时，才会真正开始读取数据、过滤、缓存、计算行数。
如上图所示，展示了整个过程，称为lineage，根据lineage，可以从具体的物理数据，计算出相应的结果。在Spark中，实现容错就是根据 lineage，当某个分区失败后，重新进行一次计算即可，而不是采用检查点、回滚等代价高昂的方式。同时，lineage 是Spark用来优化计算流程的依据。
最后，Spark 支持RDD persist/cache。当第一次执行action时，会将调用 persist() 或cache()的RDD缓存下来，在下次进行action操作时，直接使用缓存数据，这使得后边的action操作速度更快，在迭代运算或交互运算中，缓存使用较多。
2.1.2 Shared variables
在Spark中，具体的运算都在集群的节点上进行，这些运算操作的是从driver program 拷贝的变量的副本，且不会更新driver program上的变量，而要实现多任务共享的可读写变量会非常低效，Spark在这方面仅支持受限的共享变量。
Broadcast variables
广播变量是支持每台机器持有而不是每个task持有的只读变量，比如，给每台机器分发大型的输入数据集就会变得更加高效，同时，Spark 采用了高效的分发算法来实现广播变量的分发。
Accumulators
累加器是只被相关变量累加的变量，可以用于计数(sum)。在Spark中，原生支持数值类型的累加器，并且可以自己实现对其他类型的累加器。
3. 总结
本文主要简单介绍Spark的基础，包括Spark的基本介绍与Spark的核心概念。在下一篇，介绍如何搭建Spark项目。
4. 参阅
Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing
