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目录

1 概述

 2 发展

3 Spark和Hadoop

4 Spark核心模块

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1 概述

        Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。

        Spark可以处理大规模数据处理任务，包括批处理、迭代式算法、交互式查询和流处理等。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R等。Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是一个分布式的内存抽象，可以让开发者在内存中高效地处理数据。

        Spark还提供了许多高级工具，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图处理库），这些工具可以让开发者更方便地处理数据和构建分布式应用程序。

• Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
• Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能
• Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。
• Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。

 2 发展

• 2009 年，Spark 诞生于伯克利大学的AMPLab 实验室
• 2010 年，伯克利大学正式开源了 Spark 项目
• 2013 年 6 月，Spark 成为了 Apache 基金会下的项目
• 2014 年 2 月，Spark 以飞快的速度成为了 Apache 的顶级项目
• 2015 年至今，Spark 变得愈发火爆，大量的国内公司开始重点部署或者使用 Spark

3 Spark和Hadoop

 

• 机器学习中 ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。MR 这种模式不太合适，即使多 MR 串行处理，性能和时间也是一个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘，MR 显然不擅长。而Spark 所基于的 scala 语言恰恰擅长函数的处理。
• Spark 是一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），提供了比MapReduce 丰富的模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。
• Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。
• Spark  Task 的启动时间快。Spark 采用 fork 线程的方式，而 Hadoop 采用创建新的进程的方式。
• Spark 只有在 shuffle 的时候将数据写入磁盘，而 Hadoop 中多个 MR 作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互
• Spark 的缓存机制比HDFS 的缓存机制高效。

经过上面的比较，可以看出在绝大多数的数据计算场景中，Spark 确实会比 MapReduce 更有优势。但是Spark 是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致 Job 执行失败，此时，MapReduce 其实是一个更好的选择，所以 Spark 并不能完全替代 MR。

4 Spark核心模块

 

• Spark Core

Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能，Spark 其他的功能如：Spark SQL， Spark Streaming，GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的

• Spark SQL

Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用 SQL或者Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。

• Spark Streaming

Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。

• Spark MLlib

MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库。MLlib 不仅提供了模型评估、数据导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语。

• Spark GraphX

GraphX 是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库。