1、Spark概述
1.1 Spark介绍
官网地址Apache Spark™ – Unified Engine for large-scale data analytics
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。2014年5月，Spark 1.0.0发布。2016年1月，Spark 1.6.0发布。2016年7月，Spark 2.0.0发布。2020年6月，Spark 3.0.0发布。截止2020年1月，1.x最终版本为1.6.3，2.x最后一个维护版本为2.4.8，3.x最新版本为3.2.0。Spark 官网将Spark 定义为一个大型可扩展数据的快速和通用处理引擎。首先，Spark 采用了先进的DAG执行引擎，支持循环数据流和内存计算，使得 Spark 速度更快，在内存中的速度是Hadoop MR的百倍，在磁盘上的速度是Hadoop MR的十倍(官网数据) 。其次，Spark 是一个通用的处理引擎， 被设计用来做批处理、迭代运算、交互式查询、流处理、机器学习等。另外，Spark 易用，可以用Scala、Java、Python、R等开发分布式应用，Spark 提供了大量高级API，方便开发。最后，Spark 集成了多种数据源，并且可以通过local、Yarn、Mesos、Standalone（Spark 提供的部署方式）等各种模式运行。
1.2 Hadoop与Spark的关系及区别
| hadoop | spark | |
|---|---|---|
| 起源 | 2005 | 2009 |
| 起源地 | MapReduce (Google) Hadoop (Yahoo) | University of California, Berkeley |
| 数据处理引擎 | Batch | Batch |
| 处理 | Slower than Spark and Flink | 100x Faster than Hadoop |
| 编程语言 | Java, C, C++, Ruby, Groovy, Perl, Python | Java, Scala, python and R |
| 编程模型 | MapReduce | Resilient distributed Datasets (RDD) |
| Data Transfer | Batch | Batch |
| 内存管理 | Disk Based | JVM Managed |
| 延迟 | HIgh | Medium |
| 吞吐量 | Medium | High |
| 优化机制 | Manual | Manual |
| API | Low-level | High-level |
| 流处理支持 | NA | Spark Streaming、StructuredStreaming |
| SQL支持 | Hive, Impala | SparkSQL |
| Graph 支持 | NA | GraphX |
| 机器学习支持 | NA | SparkML |
处理流程比较
MR中的迭代:
Spark中的迭代:
1.3 Spark 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 GraphX
GraphX在Spark基础上提供了一站式的数据解决方案，可以高效地完成图计算的完整流水作业。GraphX是用于图计算和并行图计算的新的（alpha）Spark API。通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph），一种顶点和边都带有属性的有向多重图，扩展了Spark RDD。
Structured Streaming（2.X版本）
结构化流是构建在sparksql引擎上的可伸缩且容错的流处理引擎。在内部，默认情况下，结构化流式处理查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现低至100毫秒的端到端延迟，并且只保证一次容错。
1.4 Spark特点
快
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，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。
易用
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
