Apache Spark作(zuò)爲大(dà)數據處理(lǐ)和分(fēn)析領域的領先工(gōng)具，正日(rì)益成爲企業和組織處理(lǐ)海量數據的首選解決方案。本期将深入探討(tǎo)Apache Spark的核心概念和框架模型。

Spark是什麽

Spark是一個開源的大(dà)數據處理(lǐ)框架，旨在提供快(kuài)速、通用且易于使用的分(fēn)布式計(jì)算和數據處理(lǐ)能力。它由Apache Software Foundation開發和維護，構建在Hadoop生(shēng)态系統之上，但(dàn)相(xiàng)較于傳統的MapReduce模型，Spark提供了更高級别的API和更廣泛的功能。

Spark的主要目标是解決大(dà)數據處理(lǐ)中的速度和靈活性問(wèn)題。它通過在内存中進行數據處理(lǐ)和緩存，顯著提高了處理(lǐ)速度。Spark支持多種編程語言接口，包括Scala、Java、Python和R，使開發者能夠使用自(zì)己熟悉的語言進行大(dà)數據處理(lǐ)和分(fēn)析。

Spark框架模塊

Apache Spark框架由多個模塊組成，每個模塊提供不同的功能和API。以下是Spark框架的主要模塊：

• Spark Core：Spark Core是Spark框架的基礎模塊，提供了分(fēn)布式任務調度、内存管理(lǐ)、錯誤恢複和與存儲系統交互的基本功能。它定義了彈性分(fēn)布式數據集（RDD）的概念，并提供了RDD的創建、轉換和操作(zuò)的API。
• Spark SQL：Spark SQL模塊提供了用于結構化數據處理(lǐ)和SQL查詢的功能。它支持在Spark中執行SQL查詢，并提供了DataFrame和DataSet等高級數據結構，用于進行關系型和結構化數據的操作(zuò)。
• Spark Streaming：Spark Streaming模塊用于處理(lǐ)實時數據流。它基于微批處理(lǐ)的方式，将實時數據流劃分(fēn)爲小批次，并在每個批次上進行數據處理(lǐ)和分(fēn)析。這使得(de)Spark Streaming能夠處理(lǐ)實時數據，并提供可(kě)容錯的、高吞吐量的實時計(jì)算能力。
• MLlib：MLlib是Spark的機(jī)器學習庫，提供了豐富的機(jī)器學習算法和工(gōng)具。它包括分(fēn)類、回歸、聚類、推薦和協同過濾等常見(jiàn)機(jī)器學習任務的算法實現。MLlib還(hái)提供了特征提取、模型評估和數據預處理(lǐ)等功能。
• GraphX：GraphX是Spark的圖計(jì)算庫，用于處理(lǐ)和分(fēn)析大(dà)規模圖數據。它提供了圖的構建、遍曆、操作(zuò)和算法運算的API。GraphX支持頂點和邊的屬性，可(kě)以用于解決社交網絡分(fēn)析、推薦系統和圖形算法等問(wèn)題。
• SparkR：SparkR是Spark的R語言接口，允許使用R語言進行Spark應用程序開發和數據處理(lǐ)。它提供了基于R語言的DataFrame API，使R用戶能夠利用Spark的分(fēn)布式計(jì)算能力進行數據分(fēn)析和建模。

Spark集群模式架構

Spark集群模式架構通常涉及以下組件(jiàn)和角色：

• 驅動器節點（Driver）：驅動器節點是Spark應用程序的控制節點，負責解析應用程序代碼、執行任務調度、管理(lǐ)資源分(fēn)配和協調工(gōng)作(zuò)節點。它通常運行在集群的一個節點上。

• 執行器節點（Executor）：執行器節點是Spark應用程序的工(gōng)作(zuò)節點，負責執行實際的任務和計(jì)算。每個執行器節點都(dōu)在獨立的JVM進程中運行，并接收來(lái)自(zì)驅動器節點的任務指令。

• 集群管理(lǐ)器（Cluster Manager）：集群管理(lǐ)器負責管理(lǐ)集群中的資源分(fēn)配和任務調度。它負責将任務分(fēn)配給可(kě)用的執行器節點，并監控它們的健康狀況。常見(jiàn)的集群管理(lǐ)器包括Spark自(zì)帶的獨立模式、Apache Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes。

• 分(fēn)布式存儲系統：Spark需要一個分(fēn)布式存儲系統來(lái)存儲數據和中間結果。常見(jiàn)的存儲系統包括Hadoop分(fēn)布式文件(jiàn)系統（HDFS）、Amazon S3、Apache Cassandra等。這些存儲系統可(kě)以提供數據的高可(kě)靠性和容錯性。

在集群模式下，Spark應用程序的工(gōng)作(zuò)流程如(rú)下：

• 驅動器節點啓動：Spark應用程序的驅動器節點在集群中的一個節點上啓動，驅動器程序負責加載應用程序代碼、創建SparkContext對象并與集群管理(lǐ)器進行通信。
• 資源分(fēn)配和任務調度：集群管理(lǐ)器根據可(kě)用的資源情況（如(rú)CPU、内存）将任務分(fēn)配給可(kě)用的執行器節點。執行器節點會啓動Spark執行器進程來(lái)接收任務。
• 任務執行：驅動器節點将任務分(fēn)發給執行器節點，執行器節點根據指令執行相(xiàng)應的計(jì)算任務。它們可(kě)以在本地或遠(yuǎn)程的數據分(fēn)區上執行任務，将結果返回給驅動器節點。
• 結果彙總和輸出：驅動器節點收集執行器節點返回的結果，并進行彙總和聚合。最後，應用程序可(kě)以将結果寫入存儲系統、打印到控制台或進行其他(tā)操作(zuò)。

Spark的四種運行模式

Spark 提供了多種運行模式，以适應不同的部署需求和環境。下面是 Spark 常見(jiàn)的四種運行模式：

• Local 模式：在本地機(jī)器上以單機(jī)模式運行Spark應用程序。這種模式适用于開發和調試階段，不需要分(fēn)布式計(jì)算和資源管理(lǐ)。在本地模式下，Spark應用程序将在單個JVM進程中運行。
• Standalone 模式：Spark的獨立模式是一種簡單的集群模式，其中Spark應用程序在獨立的Spark集群上運行。該模式适用于小規模集群，可(kě)以通過Spark自(zì)帶的集群管理(lǐ)器啓動和管理(lǐ)。獨立模式提供了資源管理(lǐ)和任務調度功能，可(kě)以在集群中的多個節點上并行執行任務。
• YARN 模式：Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的資源管理(lǐ)器，Spark可(kě)以在YARN上以集群模式運行。它利用YARN的資源管理(lǐ)和調度功能，将Spark作(zuò)爲YARN應用程序在Hadoop集群上運行。在YARN模式下，Spark應用程序可(kě)以與其他(tā)基于YARN的應用程序共享資源。
• Mesos 模式：Apache Mesos是一種通用的集群管理(lǐ)系統，可(kě)以用于在分(fēn)布式環境中運行多個應用程序。Spark可(kě)以在Mesos上以集群模式運行，利用Mesos的資源隔離(lí)和調度功能。Mesos模式下的Spark應用程序可(kě)以共享Mesos集群上的資源，并與其他(tā)Mesos應用程序共存。Spark on Mesos模式中，Spark程序所需要的各種資源，都(dōu)由Mesos負責調度。由于Mesos和Spark存在一定的血緣關系，Spark這個框架在進行設計(jì)開發的時候，就(jiù)充分(fēn)考慮到了對Mesos的充分(fēn)支持，因此，相(xiàng)對YARN而言，Spark運行在Mesos上會更加靈活、自(zì)然。

Spark編程模型

Spark編程模型基于彈性分(fēn)布式數據集，簡稱RDD，它是Spark的核心抽象概念。Spark編程模型的核心思想是基于RDD的轉換和行動操作(zuò)，通過構建一系列的轉換操作(zuò)來(lái)定義計(jì)算邏輯，然後通過行動操作(zuò)來(lái)觸發實際的計(jì)算和獲取結果。下面來(lái)講述一下RDD的性質：

• 什麽是RDD？

RDD是一種具有容錯性基于内存的集群計(jì)算抽象方法，它代表一個分(fēn)布式的、不可(kě)變的、可(kě)容錯的數據集合，可(kě)以在Spark集群中的多個節點上并行操作(zuò)和處理(lǐ)。

• RDD的五大(dà)特點

  • 分(fēn)區：RDD邏輯上是分(fēn)區的，僅僅是定義分(fēn)區的規則，并不是直接對數據進行分(fēn)區操作(zuò)，因爲RDD本身(shēn)不存儲數據。
  • 隻讀(dú)：RDD是隻讀(dú)的，要想改變RDD中的數據，隻能在現有的RDD基礎上創建新的RDD。
  • 依賴：RDD之間存在着依賴關系，寬依賴和窄依賴。
  • 緩存：如(rú)果在應用程序中多次使用同一個RDD，可(kě)以将該RDD緩存起來(lái)，該RDD隻有在第一次計(jì)算的時候會根據血緣關系得(de)到分(fēn)區的數據。
  • checkpoint：與緩存類似的，都(dōu)是可(kě)以将中間某一個RDD的結果保存起來(lái)，隻不過checkpoint支持持久化保存。

• 如(rú)何構建RDD？
  在Spark中，可(kě)以通過以下幾種方式構建RDD：

  通過 textFile（data）：Spark支持從(cóng)各種外部數據源（如(rú)Hadoop HDFS、本地文件(jiàn)系統、數據庫等）讀(dú)取數據并創建RDD。可(kě)以使用SparkContext對象的textFile方法讀(dú)取文本文件(jiàn)，或使用其他(tā)合适的方法讀(dú)取其他(tā)類型的文件(jiàn)。

  from pyspark import SparkContext
  
  # 創建SparkContext對象，并指定本地模式和應用程序名稱
  sc = SparkContext("local", "RDD_test")
  
  # 使用textFile方法讀(dú)取文本文件(jiàn)并創建RDD，并将結果賦值給rdd變量
  rdd = sc.textFile("D:/sparkFile/text/file.txt")
  

  通過 parallelize（data）: 可(kě)以使用SparkContext對象的parallelize方法，将一個已有的數據集合（如(rú)列表、數組等）轉換爲RDD。

  from pyspark import SparkContext
  # 創建SparkContext對象，并指定了本地模式和應用程序名稱
  sc = SparkContext("local", "RDD_test")
  # 創建一個數據集合data
  data = [1, 2, 3, 4, 5]
  # 使用parallelize方法将數據集合轉換爲RDD，并将結果賦值給rdd變量
  rdd = sc.parallelize(data)
  

• RDD的操作(zuò)
  
  RDD支持兩種類型操作(zuò)，分(fēn)别是轉換操作(zuò)（Transformations）和行動操作(zuò)（Actions）。

  • Transformation轉換操作(zuò)：
    轉換操作(zuò)是對RDD進行處理(lǐ)和轉換的操作(zuò)，它們不會立即執行，而是創建一個新的RDD作(zuò)爲結果。轉換操作(zuò)是惰性求值的，隻有在遇到行動操作(zuò)時才會觸發實際的計(jì)算。一些常見(jiàn)的轉換操作(zuò)包括map()、filter()、flatMap()、reduceByKey()等。這些操作(zuò)可(kě)以用于對RDD的元素進行映射、過濾、扁平化、聚合等操作(zuò)，以便進行數據的轉換和處理(lǐ)。
  • Actions行動操作(zuò)：
    行動操作(zuò)是對RDD進行實際計(jì)算并返回結果的操作(zuò)，它們會觸發RDD的計(jì)算并返回最終結果。行動操作(zuò)會導緻Spark執行計(jì)算圖中的所有轉換操作(zuò)，并将結果返回給驅動程序或寫入外部存儲系統。一些常見(jiàn)的行動操作(zuò)包括collect()、count()、reduce()、saveAsTextFile()等。這些操作(zuò)用于觸發RDD的計(jì)算并返回計(jì)算結果，或将結果保存到外部存儲系統中。

• RDD的依賴關系

• • 窄依賴：父RDD中的一個Partition最多被子RDD中的一個Partition所依賴。
  • 寬依賴：父RDD中的一個Partition被子RDD中的多個Partition所依賴。

• RDD的持久化

• • RDD的緩存

• • RDD的checkpoint檢查點

• • 緩存: 存儲在内存或者磁盤 或者 堆外内存中。

• • checkpoint: 可(kě)以将數據存儲在磁盤或者HDFS上, 在集群模式下, 僅能保存到HDFS上。

• • 緩存：當程序執行完成後，或者手動調用unpersist緩存都(dōu)會被删除的。

• • checkpoint: 即使程序退出後, checkpoint檢查點的數據依然是存在的, 不會删除, 需要手動删除。

• • 緩存: 不會截斷RDD之間的血緣關系, 因爲緩存數據有可(kě)能是失效, 當失效後, 需要重新回溯計(jì)算操作(zuò)。

• • checkpoint: 會截斷掉依賴關系, 因爲checkpoint将數據保存到更加安全可(kě)靠的位置, 不會發生(shēng)數據丢失的問(wèn)題, 當執行失敗的時候, 也不需要重新回溯執行。

需要注意的是，緩存和檢查點都(dōu)是惰性操作(zuò)，隻有在對RDD進行行動操作(zuò)時才會實際觸發緩存或檢查點的計(jì)算和存儲。