【Spark】架构与核心组件：大数据时代的必备技能（上）

【Spark】架构与核心组件：大数据时代的必备技能（上）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_53269650/article/details/144104934

Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个快速、通用的分布式计算平台，用于大规模数据处理和分析。Spark基于内存的处理引擎，相较于传统的基于磁盘的MapReduce（如Hadoop）具有更高的性能，尤其是在迭代计算（如机器学习、图计算等）方面。Spark支持批处理、实时流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式，因此广泛应用于大数据分析、实时数据流处理和机器学习领域。

一、引言

1、什么是Apache Spark

Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个快速、通用的分布式计算平台，用于大规模数据处理和分析。Spark是基于内存的处理引擎，相较于传统的基于磁盘的MapReduce（如Hadoop）具有更高的性能，尤其是在迭代计算（如机器学习、图计算等）方面。Spark支持批处理、实时流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式，因此广泛应用于大数据分析、实时数据流处理和机器学习领域。

2、Spark与其他大数据处理框架的比较（如Hadoop）

Apache Spark与其他大数据处理框架（尤其是Apache Hadoop）在许多方面有显著的不同。以下是Spark与Hadoop的比较，重点强调它们的架构、性能、灵活性等方面的差异：

1. 架构与工作原理

Hadoop（MapReduce）架构：

• Hadoop MapReduce是一个基于磁盘的批处理计算框架，主要由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
• 数据存储：Hadoop依赖于HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储大规模数据集。
• 计算模型：在MapReduce中，计算任务会生成临时中间结果并写入磁盘，然后在下一阶段进行处理。由于每个步骤都需要写入磁盘，磁盘I/O是MapReduce的性能瓶颈。
• 计算过程：MapReduce的工作流程是从磁盘读取数据，进行映射操作，再将中间数据写入磁盘，最终进行归约操作。每次操作都会进行磁盘读写，导致较高的I/O开销。

Apache Spark架构：

• Spark是一个内存计算框架，设计为支持多种数据处理任务（包括批处理、实时流处理、机器学习和图计算）。
• 数据存储：Spark也支持与HDFS、S3等分布式文件系统进行集成，但它的处理方式不同于Hadoop MapReduce，Spark将数据加载到内存中进行处理，减少了对磁盘的依赖。
• 计算模型：Spark基于RDD（Resilient Distributed Datasets）进行数据处理，RDD是一个不可变的分布式数据集，能够通过内存存储和计算加速任务处理。Spark通过保留中间数据集在内存中，避免了MapReduce中大量的磁盘I/O操作。

2. 性能比较

Hadoop MapReduce性能：

• Hadoop MapReduce的每个阶段（Map和Reduce）都会涉及到磁盘操作，每次作业的结果都会写入磁盘，然后进行下一阶段的计算。由于这个设计，它对于需要多次写入磁盘的任务会存在较大的性能瓶颈。
• 适合传统的批处理任务，但对于一些需要迭代计算（如机器学习）或低延迟实时处理的任务，它的效率相对较低。

Apache Spark性能：

• Spark的显著优势在于它的内存计算能力。Spark将数据加载到内存中，并在内存中进行计算，减少了磁盘的读取和写入操作。这使得Spark在迭代计算（如机器学习算法）和实时流处理（如Spark Streaming）方面比Hadoop MapReduce更为高效。
• 对于迭代计算任务，Spark的性能比Hadoop高出几倍甚至几十倍，因为它避免了MapReduce中每次迭代都需要进行磁盘操作的开销。
• Spark支持通过数据持久化（caching）将中间计算结果保留在内存中，从而避免不必要的计算。

3. 数据处理模型

Hadoop MapReduce：

• 适用于批处理任务，即数据的批量读取和处理。
• Hadoop MapReduce的作业是顺序执行的，每个作业的输入和输出都通过磁盘存储。

Apache Spark：

• Spark支持批处理、实时流处理、交互式查询和机器学习等多种数据处理模式。
• Spark Streaming提供了一个微批处理模型，用于处理实时流数据，可以与Kafka、Flume等流式数据源进行集成。
• Spark通过SQL查询（Spark SQL）支持结构化数据的处理，并且能够直接与数据库、HDFS等外部数据源交互。

二、Spark的生态系统概览

Apache Spark是一个功能强大的大数据处理引擎，除了基本的分布式数据处理能力外，它还提供了丰富的生态系统组件，涵盖了批处理、流处理、机器学习、图计算等多个领域。

1、Spark SQL

Spark SQL是Apache Spark提供了一个模块，用于处理结构化数据。它支持使用SQL语法来执行复杂的数据查询，且能够与多种数据源（如HDFS、Hive、HBase、JDBC等）进行交互。Spark SQL不仅支持传统的SQL查询，还支持基于DataFrame和Dataset API的编程模型，能够处理结构化和半结构化的数据。

主要特点：

• SQL查询：Spark SQL提供了SQL查询引擎，能够让开发者直接使用SQL语句查询分布式数据集。
• DataFrame和Dataset：Spark SQL引入了DataFrame（类似于数据库中的表）和Dataset（带有类型的DataFrame）作为编程接口，简化了数据操作。
• 兼容性：Spark SQL与Hive兼容，可以无缝地运行Hive查询，并且能够访问Hive元数据存储（如Hive Metastore）。
• 连接多种数据源：可以与多种数据存储系统集成，包括HDFS、HBase、Cassandra、JDBC等。

使用场景：

• 执行结构化数据的查询，进行数据分析。
• 在大数据环境下执行复杂的SQL查询。
• 将SQL查询与Spark的其他模块（如MLlib或Spark Streaming）结合，进行深度数据分析。

2、Spark Streaming

Spark Streaming是一个实时流处理模块，可以处理不断流入的数据流。它基于微批处理（Micro-Batching）的模型，将实时数据分成小批次进行处理。Spark Streaming可以处理来自多种流数据源的数据，如Kafka、Flume、Kinesis等。

主要特点：

• 微批处理：Spark Streaming将实时数据流拆分成固定大小的批次进行处理，这种方式相比其他流处理引擎（如Apache Flink）具有更高的容错性和简化的编程模型。
• 集成数据源：Spark Streaming支持多种常见的数据源，如Kafka、Kinesis、Flume等。
• 状态管理：Spark Streaming提供了对流处理中的状态管理支持，可以保存中间状态并用于更复杂的流处理任务（如窗口操作）。
• 与Spark的其他组件集成：可以与Spark SQL、MLlib等模块无缝集成，支持更复杂的实时数据分析和处理。

使用场景：

• 处理实时数据流，如实时日志分析、实时监控、实时推荐等。
• 结合机器学习库（MLlib）进行实时预测。
• 与Spark SQL配合，实现对实时数据的动态查询和分析。

3、MLlib

MLlib是Spark提供的机器学习库，旨在提供可扩展的机器学习算法，支持大规模数据集上的训练与预测。它不仅包含基本的机器学习算法，还提供了如数据预处理、特征提取、模型评估等常用功能。

主要特点：

• 算法：MLlib提供了分类、回归、聚类、协同过滤等多种机器学习算法。
• 优化算法：支持常见的优化方法，如梯度下降、随机梯度下降（SGD）等。
• 数据预处理：提供了对特征转换、标准化、处理缺失值等常见数据预处理任务的支持。
• 集成支持：可以与Spark SQL和Spark Streaming等其他模块集成，方便构建端到端的机器学习管道。

使用场景：

• 在大数据环境下进行机器学习任务，如预测分析、分类任务等。
• 处理流数据时，利用Spark Streaming进行实时机器学习。
• 执行大规模的聚类、分类和回归任务，进行数据建模和特征选择。

4、GraphX

GraphX是Spark提供的图计算库，旨在处理大规模图数据。它允许用户在图数据上执行并行化计算，支持图算法（如PageRank、连通分量、最短路径等）的执行。GraphX是基于RDD的，它将图数据表示为RDD，并使用图计算的特殊操作来处理。

主要特点：

• 图数据表示：GraphX将图表示为一个由顶点和边构成的RDD（Resilient Distributed Dataset）。图的顶点和边可以携带属性数据，这些数据可以进行并行化处理。
• 图算法：GraphX提供了多种常见的图算法，如PageRank、图的最短路径、连通分量、三角形计数等。
• 与Spark集成：GraphX可以与Spark SQL和MLlib等模块集成，使得图计算能够与数据分析、机器学习任务结合。
• 基于RDD：GraphX使用RDD作为底层数据结构，从而能够充分利用Spark的分布式计算能力。

使用场景：

• 社交网络分析，如社交图的构建和分析。
• 网络图分析，如互联网结构和通信网络的分析。
• 数据流、通信图等大规模图数据的计算和分析。

5、SparkR和PySpark

除了Java和Scala，Spark还为R（SparkR）和Python（PySpark）用户提供了专门的接口，使得使用Spark的数据分析工作变得更加灵活。SparkR和PySpark提供了与Spark的核心组件（如Spark SQL、MLlib、Spark Streaming等）的接口，帮助数据科学家和分析师进行分布式数据处理和机器学习。

主要特点：

• SparkR：为R用户提供的接口，使R用户能够利用Spark进行大数据分析和机器学习。
• PySpark：为Python用户提供的接口，能够通过Python进行Spark数据处理、流处理和机器学习等任务。

使用场景：

• R用户：进行大规模数据处理、统计分析和机器学习任务。
• Python用户：使用PySpark进行数据分析、数据清理、流处理以及机器学习任务。

三、Spark架构原理

1、Spark核心组件

Spark的架构由多个核心组件构成，这些组件共同协作，支持高效的分布式计算。

(1) Driver Program (驱动程序)

驱动程序是Spark应用的控制器，负责整个应用的执行。它通过与集群管理器（如YARN或Mesos）和工作节点进行交互，调度任务并管理分布式计算的生命周期。

• 任务调度：驱动程序负责将任务划分成小的单元，并将这些任务分配给工作节点执行。
• 集群协调：它会通过集群管理器与执行节点进行通信，协调资源和任务的分配。

(2) Cluster Manager (集群管理器)

Spark支持多种集群管理器，包括Standalone模式、YARN、Mesos等，集群管理器负责资源的管理和分配。

• Standalone模式：在这种模式下，Spark自己管理集群资源。
• YARN模式：通过Hadoop YARN管理Spark作业的资源。
• Mesos模式：通过Mesos集群管理器分配资源。

集群管理器的主要职责是为每个Spark应用程序分配资源（如CPU、内存），并管理集群中的作业执行。

(3) Executor (执行器)

每个Spark应用程序在集群中都会启动一个或多个执行器（Executor）。执行器是Spark程序的工作单元，负责执行任务并计算数据。

• 任务执行：每个执行器会从集群管理器获取任务，并在其本地机器上执行。
• 内存和存储：执行器有自己的内存空间，用于存储数据（例如，RDD、DataFrame等）以及任务执行过程中产生的中间数据。
• 结果返回：执行器将计算的结果发送回驱动程序。

每个Spark应用程序只有一个驱动程序，但可能会有多个执行器，通常每个工作节点会启动一个执行器。

(4) Worker Node (工作节点)

工作节点是集群中的实际计算资源，Spark的计算任务由这些节点执行。每个工作节点可以有多个执行器，每个执行器负责执行一定的计算任务。

(5) Task (任务)

Spark将工作负载分成若干个任务。每个任务在执行器上独立执行。任务是计算的最小单位，通常会被划分为多个并行任务来提高执行效率。

(6) RDD (Resilient Distributed Dataset)

RDD是Spark的核心数据结构，表示分布式数据集，它是一个不可变的分区数据集，可以并行操作。RDD提供了对分布式数据的抽象，支持容错机制，可以在节点失败的情况下重新计算丢失的数据。

RDD支持两种操作：

• 窄依赖操作（如map、filter）：这些操作会对每个分区的数据进行转换，每个操作只需要依赖于一个父RDD。
• 宽依赖操作（如groupBy、join）：这些操作会对数据进行重新分区，可能需要跨多个节点进行数据交换。

2、Spark的执行流程

Spark的执行流程通常可以分为以下几个步骤：

(1) Job提交

Spark应用通过驱动程序向集群管理器提交作业。作业是由多个任务组成的，通常对应于某个操作（如map、reduce等）或者一个Spark作业的执行（如SQL查询）。

(2) Stage划分

Spark会将作业划分为多个阶段（Stage）。每个阶段包括多个任务，Spark会根据依赖关系划分阶段，通常一个宽依赖操作会导致一个新的阶段的生成。

• 每个阶段内的任务可以并行执行。
• 阶段之间通过Shuffle进行数据交换，Shuffle是一个代价较高的操作。

(3) Task调度

作业被划分为多个阶段后，每个阶段会进一步拆分为多个任务。任务是Spark执行的基本单位，通常一个任务会处理某个数据分区。

任务会被调度到执行器上执行，执行器负责处理任务并将结果返回给驱动程序。Spark会尽可能将任务分配到集群中的空闲节点上进行并行执行。

(4) 数据处理与计算

每个执行器在其节点上执行任务，处理数据，并将计算结果存储在内存中。对于RDD操作，计算会根据分区来并行执行。操作包括数据转换、聚合、过滤等。

(5) Shuffle操作

当Spark执行某些宽依赖操作（例如groupBy、join）时，可能需要进行Shuffle操作。Shuffle会涉及到数据在不同节点之间的重新分布和排序，通常是一个耗时的操作。

(6) 结果返回

当所有任务执行完成后，执行器会将结果返回给驱动程序。驱动程序将这些结果汇总，并向用户返回最终的计算结果。

3、Spark核心概念

(1) DAG (Directed Acyclic Graph)

Spark使用DAG（有向无环图）来表示计算过程。每个操作（如map、filter、reduce）都是一个节点，而节点之间的依赖关系表示为边。DAG使得Spark可以更好地进行任务调度和容错处理。

在执行过程中，Spark会根据DAG构建一个计算图，任务将根据图的依赖关系进行调度。DAG有助于优化任务执行和提高并行度。

(2) 数据存储

Spark提供了多个数据存储选项，可以在内存、磁盘、HDFS、S3等地方存储数据。Spark的内存计算方式使得它比Hadoop MapReduce更加高效，但也需要考虑内存管理和存储策略。

• RDD缓存：RDD支持将数据缓存到内存中，进行快速计算。
• 持久化：Spark允许将RDD持久化到磁盘，以避免重复计算，提高效率。