大数据系列之并行计算引擎Spark介绍

本文来自于博客园，Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 Apache Spark 是一个强大的并行计算框架，专注于大数据处理的高效性和易用性。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark的设计目标是在保持可扩展性的同时，显著提升数据处理速度。Spark的核心创新在于其内存计算能力，这允许它在处理大规模数据时避免频繁的磁盘I/O操作，从而大幅提高性能。 Spark的内存计算引擎通过引入Cache机制，能够将中间结果存储在内存中，对于需要多次迭代的计算任务，如机器学习和图计算，这极大地减少了数据读取的时间开销。此外，Spark的DAG（有向无环图）执行引擎优化了计算流程，避免了不必要的中间结果写入HDFS，进一步提升了效率。它使用多线程池模型来加速Task启动，并在Shuffle过程中减少磁盘I/O，通过避免排序操作来提高整体性能。 Spark的易用性体现在其丰富的API支持，包括JAVA、Scala、Python和R，提供超过80个高级运算符，使得开发人员能够轻松地进行大数据处理。相比MapReduce，Spark的代码量更少，简化了开发过程。Spark还具有高度的通用性，提供了SQL、DataFrames、MLlib（机器学习库）、GraphX（图处理库）和Spark Streaming（实时流处理）等组件，支持跨多个领域的数据分析。 Spark Streaming是Spark的一个重要组成部分，它通过将流数据划分为小的时间窗口（如几秒钟的小批量）来处理实时流数据。这种方式结合了Spark的低延迟执行引擎，使得Spark Streaming既能在实时计算场景中发挥作用，又可以处理批量数据，为需要结合历史和实时数据的应用场景提供了便利。 Spark克服了MapReduce的一些局限性，例如，MapReduce仅支持Map和Reduce操作，处理效率相对较低，不适用于迭代计算和交互式处理。Spark还减轻了任务调度和启动的开销，充分利用内存资源，并降低了对排序的要求。Spark的出现也是为了应对MapReduce编程模型的不够灵活性，提供了一种更强大、更灵活的框架，能够同时处理批处理、流式计算和交互式计算任务，简化了大数据处理的复杂性。 Spark的弹性分布式数据集（RDD）是其核心概念之一。RDD是一种不可变、分区的记录集合，可以在内存或磁盘上持久化，通过转换操作（Transformation）构建，并在节点故障时自动恢复。常见的RDD操作包括map、filter、join、reduceByKey等，这些操作都是懒惰执行的，只有在实际需要结果时才会触发计算。 Apache Spark是一个高效、易用且功能丰富的并行计算引擎，特别适合大规模数据处理任务，尤其在需要迭代计算和实时处理的场景下，其性能优势更为明显。随着大数据应用的不断增长，Spark已经成为业界广泛采用的工具，为企业和研究机构提供了强大的数据处理能力。