spark简述

By | 2019年1月11日

Spark使用Scala语言进行实现,它是一种面向对象、函数式编程语言,能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集,Spark官网上介绍,它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。

Spark概述

当前,MapReduce编程模型已经成为主流的分布式编程模型,它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。但是MapReduce也存在一些缺陷,如高延迟、不支持DAG模型、Map与Reduce的中间数据落地等。因此在近两年,社区出现了优化改进MapReduce的项目,如交互查询引擎Impala、支持DAG的TEZ、支持内存计算Spark等。Spark是UC Berkeley AMP lab开源的通用并行计算框架,以其先进的设计理念,已经成为社区的热门项目。Spark相对与MapReduce的优势有:低延迟、支持DAG和分布式内存计算。虽然Spark有许多优势,但是毕竟没有经过大规模生产的验证,所以暂未能代替MapReduce,庆幸的是,由于许多人意识到Spark的优势所在,社区Spark已成热门项目。本文对Spark的分析基于社区spark 1.0.2版本。

Spark生态圈介绍

    Spark力图整合机器学习(MLib)、图算法(GraphX)、流式计算(Spark Streaming)和数据仓库(Spark SQL)等领域,通过计算引擎Spark,弹性分布式数据集(RDD),架构出一个新的大数据应用平台。

    Spark生态圈以HDFS、S3、Techyon为底层存储引擎,以Yarn、Mesos和Standlone作为资源调度引擎;使用Spark,可以实现MapReduce应用;基于Spark,Spark SQL可以实现即席查询,Spark Streaming可以处理实时应用,MLib可以实现机器学习算法,GraphX可以实现图计算,SparkR可以实现复杂数学计算。

 

 

图1 Spark生态圈

spark特点

·运行速度快

 spark在内存中对数据进行迭代计算如果数据由内存读取是hadoop MapReduce100倍。Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小.


·易用性好

 支持Scala编程java编程 Python等语言(Scala是一种高效可扩展语言,使用简洁)

·一次编译,随意执行

spark运行在Hadoop,cloud,能够读取HDFS,HBase Cassandra等数据源

Spark包与目录介绍

下载源码包:http://spark.apache.org/downloads.html

Spark 1.0.2源码包目录结构:

图2 spark代码目录结构

源代码下子目录很多,下表是几个关键目录的介绍。

子目录

功能

core

Spark核心代码都在此目录下

sql

Spark sql相关的代码

streaming

Spark Streaming(实时计算)相关的代码

mlib

MLib(机器学习)相关代码

graphx

GraphX(图计算)相关代码

yarn

支持Spark运行在Yarn上的模块

example

各种spark作业的例子

非关键目录

子目录

功能

assembly

组装spark项目的地方

bagel

基于Spark的轻量Pregel实现,bagel将被GraphX代替

ec2

提交spark集群到Amazon EC2

external

与一些外部系统的依赖

extra

此目录包含了spark默认不构建的组件

repl

Spark shell功能模块

tools

工具包

Spark编译

Spark使用mvn编译,并为我们提交了构建项目的脚本make-distribution.sh,推荐在Linux下编译,编译命令:./make-distribution.sh –hadoop 2.2.0 –with-yarn –tgz

编译成功后会工程目录下生成dist目录,即项目可执行包:

图3

如何运行Spark作业

参考社区文档: https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

 

Spark运行模式介绍

Spark任务的运行模式有local、standalone、OnYarn等,各种运行模式的详细流程可以参考博客: http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3658543.html

Spark作业执行简要流程

    无论运行在哪种模式下,Spark作业的执行流程都是相似的,主要有如下八步:

  1. 客户端提交作业
  2. Driver启动流程
  3. Driver申请资源并启动其余Executor(即Container)
  4. Executor启动流程
  5. 作业调度,生成stages与tasks。
  6. Task调度到Executor上,Executor启动线程执行Task逻辑
  7. Driver管理Task状态
  8. Task完成,Stage完成,作业完成

 

Spark原理详细介绍

DAGScheduler与TaskScheduler详解

DAGScheduler把一个spark作业转换成成stage的DAG(Directed Acyclic Graph有向无环图),根据RDD和stage之间的关系,找出开销最小的调度方法,然后把stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler。图3与图4展示了DAGScheduler与TaskScheduler的工作。

图4 DAGScheduler的作用

图5 TaskScheduler作用

    DAGScheduler还决定了运行task的理想位置,并把这些信息传递给下层的TaskScheduler。此外,DAGScheduler还处理由于shuffle数据丢失导致的失败,这有可能需要重新提交运行之前的stage(非shuffle数据丢失导致的task失败由TaskScheduler处理)。

    TaskScheduler维护所有TaskSet,当Executor向Driver发送心跳时,TaskScheduler会根据其资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行状态,重试失败的Task。

RDD详解

RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集),是spark中最重要的概念,用户可以简单的把RDD理解成一个提供了许多操作接口的数据集合,和一般数据集不同的是,其实际数据分布存储于一批机器中(内存或磁盘中)。当然,RDD肯定不会这么简单,它的功能还包括容错、集合内的数据可以并行处理等。图5是RDD类的视图,图6简要展示了RDD的底层实现。更多RDD的操作描述和编程方法请参考社区文档:https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html

图6 RDD提供了许多操作

 

图7 RDD的实现

RDD cache的原理

RDD的转换过程中,并不是每个RDD都会存储,如果某个RDD会被重复使用,或者计算其代价很高,那么可以通过显示调用RDD提供的cache()方法,把该RDD存储下来。那RDD的cache是如何实现的呢?

RDD中提供的cache()方法只是简单的把该RDD放到cache列表中。当RDD的iterator被调用时,通过CacheManager把RDD计算出来,并存储到BlockManager中,下次获取便可直接通过CacheManager从BlockManager取出。

Shuffle原理简介

在Spark编程时,不仅仅只有reduce才会产生shuffle过程,RDD提供的groupByKey,countApproxDistinctByKey等操作都会生成shuffle。Spark中shuffle的实现与MapReduce的shuffle有比较大的差别,首先是map阶段,map的输出不再需要排序,直接写到文件中,一个map会把属于不同reduce的数据分别输出到不同的文体中,而reduce则通过aggregator处理所有shuffle fetch获取的partition。

从流程上看,MapTask结束后,Driver的MapOutPutTracker会注册MapOutPuts,ReduceTask启动后向Driver获取MapOutPutStatuses,然后fetch相应的MapOutPuts。

图8 Shuffle简介

图9 Shuffle的原理(摘自网络)

Spark Streaming详解

Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供丰富的API、基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。

Spark Streaming的基本原理是将输入数据流以时间片(秒级)为单位进行拆分,然后以类似批处理的方式处理每个时间片数据,其基本原理如下图所示。

图10 Spark Streaming基本原理图

首先,Spark Streaming把实时输入数据流以时间片Δt (如1秒)为单位切分成块。Spark Streaming会把每块数据作为一个RDD,并使用RDD操作处理每一小块数据。每个块都会生成一个Spark Job处理,最终结果也返回多块。

使用Spark Streaming编写的程序与编写Spark程序非常相似,在Spark程序中,主要通过操作RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)提供的接口,如map、reduce、filter等,实现数据的批处理。而在Spark Streaming中,则通过操作DStream(表示数据流的RDD序列)提供的接口,这些接口和RDD提供的接口类似。

图11 Spark Streaming程序转换为DStream Graph

图12 DStream Graph转换为Spark jobs

在图12中,Spark Streaming把程序中对DStream的操作转换为DStream Graph,图4中,对于每个时间片,DStream Graph都会产生一个RDD Graph;针对每个输出操作(如print、foreach等),Spark Streaming都会创建一个Spark action;对于每个Spark action,Spark Streaming都会产生一个相应的Spark job,并交给JobManager。JobManager中维护着一个Jobs队列, Spark job存储在这个队列中,JobManager把Spark job提交给Spark Scheduler,Spark Scheduler负责调度Task到相应的Spark Executor上执行。

图13

Spark Streaming的另一大优势在于其容错性,RDD会记住创建自己的操作,每一批输入数据都会在内存中备份,如果由于某个结点故障导致该结点上的数据丢失,这时可以通过备份的数据在其它结点上重算得到最终的结果。

转载自https://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3996545.html

参考自https://blog.csdn.net/u014372225/article/details/51926432

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