大数据之spark学习记录一: Intro

spark与hadoop(MR)的对比和介绍

Hadoop

1.X 版本

从架构的角度存在很多的问题

1. NameNode是单点操作，所以容易出现单点故障，制约了HDFS的发展
2. NameNode的内存限制也影响了HDFS的发展
3. MapReduce是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最好将结果写入存储设备。数据更多面临的是一次性计算。所以其初衷是单一地数据计算，不支持迭代计算
4. 资源调度和任务调度耦合在一起，无法扩展，所以Hadoop1.X版本只支持MR计算框架
   

2.X版本(Yarn)

1. 支持了NameNode高可用
2. 使用了新的资源调度框架Yarn,只做资源调度，不进行任务调度，实现了资源调度与计算的解耦
3. MR框架只做任务调度，可插拔，所以扩展性非常强

spark

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎(框架)

并且 Spark 目前已经成为 Apache 最活跃的开源项目, 有超过 1000 个活跃的贡献者.

1. 2009 年，Spark 诞生于 UC Berkeley(加州大学伯克利分校, CAL) 的 AMP 实验室, 项目采用 Scala 编程语言编写.

2. 2010 年, Spark 正式对外开源

3. 2013 年 6 月, 进入 Apache 孵化器

4. 2014 年, 成为 Apache 的顶级项目

与 Hadoop 的饱受诟病的MapReduce 相比(慢！), Spark 基于内存的运算是 MapReduce 的 100 倍.基于硬盘的运算也要快 10 倍以上.

Spark 实现了高效的 DAG 执行引擎, 可以通过基于内存来高效处理数据流。

Spark出现的时间相对较晚，并且主要功能是用于数据计算，所以其实Spark一直被认为是Hadoop MR计算框架的升级版。

Spark与Hadoop-MR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的，而Hadoop-MR是基于磁盘的

经过以上比较，可以看出在绝大多数数据计算场景中，Spark比MapReduce更有优势，但是Spark基于内存是个双刃剑，为Spark带来速度提升的同时也限制了其使用的广泛度，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，Job可能会由于内存资源不够而执行失败，此时，MapReduce其实就是一个更好的选择，所以Spark不能完全替代MR

Spark核心组件

• Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

• Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。

• Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。

• Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。

• Spark GraghX: GraghX是Spark面向图计算提供的框架与算法库

• Cluster Manager集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。