一、什么是Spark

官网：http://spark.apache.org

Apache Spark™ is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

二、Spark的作用

• 中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。

• Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

三、Spark特点

快

与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG(有向无环图)执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

易用

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

通用

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

四、Spark和Hadoop

有些人说Spark的出现代表着Hadoop的死亡，这个观点我是不认同的。Hadoop是一个分布式的系统生态，不是靠着Spark这个引擎可以替代的。

但不得不承认，Spark的出现对于Hadoop来说，确实极大程度上弥补了一些短板，对Hadoop造成了一些影响。而Hadoop的生态，包括资源调度和文件存储的部分，对于Spark这个纯引擎来说，也是很有帮助的。

具体来说，Spark帮助Hadoop实现了用户友好。一个将Spark和Hadoop结合起来使用的人，和一个只使用Hadoop生态内工具的人，感受将会是截然不同的。

第一，使用Spark的时候，不再需要考虑怎么样把各种日常的操作硬塞到map和reduce这两个操作中间去。因为Spark提供了抽象程度更高的接口。

第二，使用Spark的时候，不用再为一个查询而等到油尽灯枯。建立在RDD和内存存储中间数据上的Spark，对实时性的支持很高。

在这里简单讲一下RDD。RDD是一个抽象的概念，一个逻辑上的数据结构，中文全称是弹性分布式数据集，最直接的理解就是一个大的dataframe——这个dataframe可能是所有机器上原始数据的总和，也可能是中间计算到某一步得到的一个中间结果形成的dataframe。

五、Spark Streaming

为什么要单独把Spark Streaming拿出来将呢？这属于个人执念。促使我去理解Spark这个概念的，就是Spark Streaming这个建立在Spark引擎上的应用。在我过去的想法里，Spark是一种数据处理工具，怎么还能做数据流的传输管理呢？直到我详细的去了解了Spark，才知道数据处理工具指的是MLLib或者Shark这些同样建立在Spark引擎上的应用。

单独说一下Spark Streaming。用Apache的官方说法是，Spark Streaming就是从某处接受实时数据，然后将实时数据进行分片分批，再做一些需要的处理（比如数据清洗或者数据聚合），最后再分批将数据向一个目标输送过去。

这个过程中分批分片这一点值得注意，这意味着Spark传出去的数据流是一批一批的，可以根据下游接受方的需要对传输速度和每批数据的大小进行调整。