Spark是什么

 

• Apache Spark是一个快速的、多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。
• Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统

 

Spark的特点

 

• 速度快

1. Spark在内存运行时速度是Hadoop MapReduce的100倍

2. 基于磁盘的运行速度大概是Hadoop MapReduce的10倍

3. Spark实现了一种叫RDDs的DAG执行引擎，其数据缓存在内存中可以进行迭代处理

 

• 易用

df = spark.read.json("logs.json")
df.where("age > 21") \
  .select("name.first") \
  .show()

1. Spark 支持Java、Scala、Python、R、SQL等多种语言的API

2. Spark支持超过80个高级运算符使得用户非常轻易的构建并行计算程序

3. Spqrk可以使用基于Scala、Python、R、SQL的Shell交互式查询

 

• 通用

Spqrk提供一个完整的技术栈，包括SQL执行，Dataset命令式API。机器学习库MLlib，图计算框架GraphX，流计算SparkStreaming

 

• 兼容

1. Spark可以运行在Hadoop Yarn，Apache Mesos，Kubernets，Spark Standalone等集群中

2. Spqrk可以访问HBase，HDFS，Hive，Cassandra在内的多种数据库

 

 

Spark的组成

 

Spark最核心的功能是RDDs，RDDs存在于spark-core这个包内，这个包也是Spqrk最核心的包。同时Spark在spark-core的上层提供了很多工具，以便于使用不同类型的计算。

 

• Spark-Core是整个Spark的基础，提供了分布式任务调度和基本的I/O功能

 

• Spark的基础的程序抽象是弹性分布式数据集（RDDs），是一个可以并行操作，有容错的数据集合

  • RDDs可以通过引用外部存储系统的数据集创建（如HDFS，HBase），或者通过现有的RDDs转换得到

  • RDDs抽象提供了Java、Scala、Python等语言的API

  • RDDs简化了编程复杂性，操作RDDs类似通过Scala或者Java8的Streaming操作本地数据集合

   

• Spark SQL

  • Spark SQL在spark-core基础之上带出了一个名为DataSet和DataFrame的数据抽象化的概念

  • Spark SQL提供了在Dataset和DataFrame之上执行SQL的能力

  • Spark SQL提供了DSL，可以通过Scala、Java、Python等语言操作DataSet和DataFrame

  • 它害支持使用JDBC/ODBC服务器操作SQL语言

   

• Spark Streaming

  • Spark Streaming充分利用spark-core的快速调度能力来运行流分析

  • 它截取小批量的数据并可以对之运行RDD Transformation

  • 它提供了在同一个程序中同时使用流分析和批量分析的能力

• MLlib

  • MLlib是Spark上分布式机器学习的框架，Spark分布式内存的框架，比Hadoop磁盘式的Apache Mahout快上10倍，扩展性也非常优良

  • MLlib可以使用许多常见的机器学习和统计算法，简化大规模机器学习

  • 汇总统计，相关性，分层抽样，假设检定，随机数据生成

  • 支持向量机，回归，线性回归，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯

  • 协同过滤，ALS

  • K-means

  • SVD奇异值分解，PCA主成分分析

  • TF-IDF，Word2Vec，StandardScalar

  • SGD随机梯度下降，L-BFGS

• GraphX

  GraphX是分布式图计算框架，提供了一组可以表达图计算的API，GraphX还对这种抽象化提供了优化运行

 

 

 

Spark和Hadoop的异同