各行各业都在广泛使用 Hadoop 来分析其数据集。原因在于 Hadoop 框架基于简单的编程模型（MapReduce），能够提供可扩展、灵活、容错且经济高效的计算解决方案。这里主要关注的是处理大型数据集时保持速度，包括查询之间的等待时间和运行程序的等待时间。

Spark 由 Apache 软件基金会推出，用于加速 Hadoop 计算软件的运行过程。

与普遍的看法相反， Spark 并非 Hadoop 的修改版本 ，而且实际上并不依赖于 Hadoop，因为它拥有自己的集群管理。Hadoop 只是实现 Spark 的方式之一。

Spark 使用 Hadoop 的方式有两种：一种是存储 ，一种是处理 。由于 Spark 有自己的集群管理计算，因此它仅将 Hadoop 用于存储目的。

Apache Spark

Apache Spark 是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于 Hadoop MapReduce，并扩展了 MapReduce 模型，以便高效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark 的主要特性是其内存集群计算 ，可提高应用程序的处理速度。

Spark 旨在覆盖各种工作负载，例如批处理应用程序、迭代算法、交互式查询和流式处理。除了在各自的系统中支持所有这些工作负载外，它还减轻了维护单独工具的管理负担。

Apache Spark 的演变

Spark 起源于学术研究，对象是如何在分布式集群上高效地进行通用数据计算。早期工作强调把复杂的数据处理链条从“多阶段的固定模式”解放出来，允许以可组合的转换和延迟执行构建计算图。之后，随着社区和工业界的推动，Spark 在几个关键方向上不断成熟：

  • 数据抽象的演进：从最初的 RDD 抽象，到引入携带模式信息的 DataFrame/Dataset，使查询优化器能够更深入地理解与重写计算计划。
  • SQL 与优化器：Spark SQL 成为结构化数据的核心入口，围绕它形成了以逻辑/物理计划重写、代价估计与代码生成为代表的优化体系。
  • 流式计算的统一视角：从早期的 DStream（以 RDD 为基础）过渡到 Structured Streaming，将批处理与流处理统一到 DataFrame/Dataset 语义层。
  • 生态扩展：围绕机器学习（MLlib）与图计算（GraphX）等库，Spark 逐步构建出覆盖数据摄取、处理、分析、建模的完整链路。

Apache Spark 的功能

Spark 的主要特性可以概括为以下几个方面：

  1. 高性能：以内存计算为先，结合列式读写、谓词下推、列裁剪、代码生成等手段，在常见分析任务中具有良好的吞吐和时延表现。
  2. 易用性：提供 SQL 与 DataFrame/Dataset 的双重接口，既能用接近数据库/数据框的表达方式，又可在需要时回到底层 RDD 进行更细粒度的控制。
  3. 多语言支持：Scala/Java/Python/R 的 API 让团队可选择最熟悉的语言进行开发与调试。
  4. 一体化能力：同一执行引擎覆盖批处理、交互式查询、流式处理、机器学习与图处理，降低多系统拼装的门槛与维护成本。
  5. 部署灵活：可运行在 Standalone、Hadoop 生态（HDFS/YARN）或云原生平台（如 Kubernetes）之上，支持本地磁盘、分布式文件系统和对象存储等多种存储形态。

Spark 部署

Spark 部署有三种方式，如下所述。


  • 独立 - Spark 独立部署意味着 Spark 占据 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）之上的位置，并明确为 HDFS 分配空间。在这里，Spark 和 MapReduce 将并行运行，以覆盖集群上的所有 Spark 作业。
  • Hadoop Yarn - Hadoop Yarn 部署意味着，简单来说，Spark 可以在 Yarn 上运行，无需任何预安装或 root 访问权限。它有助于将 Spark 集成到 Hadoop 生态系统或 Hadoop 堆栈中。它允许其他组件在堆栈之上运行。
  • MapReduce 中的 Spark (SIMR) - MapReduce 中的 Spark 除了独立部署外，还用于启动 Spark 作业。使用 SIMR，用户可以启动 Spark 并使用其 shell，而无需任何管理访问权限。

Spark 的组件

下图描述了 Spark 的不同组件。

Apache Spark Core

Spark Core 是整个系统的基础，提供任务调度、存储与内存管理、故障恢复以及与集群管理器对接等核心能力。

  • RDD 抽象：RDD（弹性分布式数据集）是不可变、分区化的数据集合，通过转换（transformation）与行动（action）来构建与触发计算；血缘信息使得在节点故障时能够按需重算。
  • 执行模型：一次行动算子会触发作业划分为多个 Stage，每个 Stage 由多个 Task 并行执行。窄依赖（如 map/filter）通常能在内存中流水化处理；宽依赖（如分组与连接）会引发 Shuffle 和数据重分区。
  • 常用机制：缓存/持久化 用于复用热点中间结果；广播变量 可分发小型只读数据（如小维表）；累加器 便于收集度量信息。
    实践提示：理解分区与依赖关系是性能优化的前提；适度缓存、控制小文件数量、避免无谓的 collect() 都能带来实际收益。

Spark SQL

Spark SQL 为结构化与半结构化数据提供 DataFrame/Dataset 与 SQL 两种表达方式。由于具备显式的模式（schema），引擎可以执行更深入的优化。

  • 优化思路：通过逻辑/物理计划重写、连接顺序调整、列裁剪、谓词下推与整段代码生成等技术减少 CPU 与 I/O 成本。
  • DataFrame/Dataset：DataFrame 可看作“带模式的分布式表”，Dataset 在 Scala/Java 环境提供强类型封装；两者与 SQL 可以互相转换，便于在同一作业中混合使用。
  • 数据读写：常见的格式包括 CSV、JSON、Parquet、ORC 等；对列式格式可充分利用列裁剪与谓词下推。结合分区列（partitioning）与合理的文件大小策略，可减少全表扫描与元数据开销。
  • UDF 与内置函数：优先使用内置函数以便让优化器“看见”计算逻辑；确需 UDF 时需注意序列化与向量化开销。

Spark Streaming

在 Spark 的历史中，Spark Streaming 指早期的 DStream API：它将流式数据离散成连续的小批次，以 RDD 序列的方式处理。随着引擎的演进，社区推出了Structured Streaming，把流式计算提升到 DataFrame/Dataset 层次，实现与批处理统一的编程模型。

  • 统一语义：批/流使用相同的变换与聚合，减少心智切换。
  • 持续增量处理：引擎会将静态查询“增量化”，根据触发器以微批或近实时模式推进。
  • 一致性与状态：结合 checkpoint/事务性 sink、水位线（watermark）与状态算子，可以在吞吐与一致性之间取得平衡。

无论采用 DStream 还是 Structured Streaming，生产中都应关注 checkpoint 位置、输出幂等性与背压控制。

MLlib (Machine Learning Library)

MLlib 是 Spark 的机器学习库，当前以 DataFrame‑based API（spark.ml） 为主，提供从特征工程、模型训练/评估到**流水线（Pipeline）与模型选择（交叉验证/网格搜索）**的一体化工具集。

  • 常见算法：分类与回归（逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升等）、聚类（如 K-Means）、推荐（ALS）、降维（如 PCA）等。
  • 工程实践：把清洗、特征处理、模型训练和评估封装到同一个 Pipeline 中，便于复现实验与上线部署；对超大数据集，可结合采样、特征选择与合理的并行度控制优化训练成本。
  • 与外部生态的配合：可与分布式文件格式、流式输入以及模型持久化工具衔接，形成从数据到模型的闭环。

GraphX

GraphX 针对图数据与图算法提供抽象与实现。它把图表示为包含顶点与边的 RDD 结构，并提供诸如 subgraph、joinVertices、aggregateMessages 等核心算子，以及 Pregel 风格的迭代计算接口。

  • 典型任务：PageRank、连通分量、最短路径、社群发现等。
  • 使用要点：由于 GraphX 建立在 RDD 之上，性能与易用性与 DataFrame 系列有所差异；在处理高度结构化的图或需要图数据库特性的场景，可评估与专门的图系统搭配使用。