这期内容当中小编将会给大家带来有关spark的概念与架构、工作机制是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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一、Hadoop、Spark、Storm三大框架比较

Hadoop:离线海量数据批处理,基于磁盘的

Spark：基于内存。

Spark特点：运行速度快，使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算，

2、容易使用：多种语言编程，通过spark shell进行交互式编程

3、通用性：提供了完整而强大的技术栈，包括sQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件

4、运行模式多样：可运行在独立集群模式中，可以运行与hadoop中，也可以运行在AmazonEC2等云环境中，并可以访问HDFS、HBase、Hive等多种数据源

Scala：多范式编程语言

函数式编程（lisp语言，Haskell语言）

运行于java平台（jvm，虚拟机），兼容java程序

scala特性：具备强大的并发性，支持函数式编程，支持分布式系统，

语法简洁，能提供优雅的API

scala兼容java，运行速度快，能融合到hadoop生态圈中。

scala是spark的主要编程语言，提供REPL（交互式解释器），提高程序开发效率

Spark与Hadoop的对比

hadoop的缺点：1、表达能力有限，只能用map和reduce来表示

2、磁盘开销大

3、延迟高，由于要写磁盘，因此延迟高

4、任务之间的衔接涉及IO开销

Spark相对于hadoop MapReduce的优点：

1、不局限于MapReduce，提供多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce更灵活

2、spark提供内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高

3、基于DAG的任务调度机制，效率更高

二、Spark生态系统

spark生态系统主要包含了Spark Core、SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件。

1、海量数据批量处理 MapReduce

2、基于历史数据的交互式查询 Cloudera Impala

3、实时数据流的处理

spark可以部署在资源管理器Yarn之上，提供一站式大数据解决方案

spark可以同时支持海量数据批量处理、历史数据分析、实时数据处理

spark生态系统已经成为伯克利数据分析软件栈（BDAS）

Spark生态系统组件的应用场景

三、Spark运行架构

1、基本概念：RDD、DAG、Executor、Application、Task、Job、Stage

RDD:弹性分布式数据集的简称，是分布式内存的一个抽象概念 ，提供了一个高度共享的内存模型。

和MapReduce相比有两个优点

1、利用多线程来执行具体任务，减少任务的启动开销。

2、同时利用内存和磁盘作为共同的存储设备，有限的减少IO开销。

2、Spark运行基本原理

1、构建基本的运行环境，由dirver创建一个SparkContext，分配并监控资源使用情况

2、资源管理器为其分配资源，启动Excutor进程

3、SparkContext根据RDD 的依赖关系构建DAG图，GAG图提交给DAGScheduler解析成stage，然后提交给底层的taskscheduler处理。

executor向SparkContext申请task，taskscheduler 将task发放给Executor运行并提供应用程序代码

4、Task在Executor运行把结果反馈给TaskScheduler，一层层反馈上去。最后释放资源

运行架构特点：多线程运行、运行过程与资源管理器无关、Task采用了数据本地性和推测执行来优化。

3、RDD概念

设计背景，迭代式算法，若采用MapReduce则会重用中间结果；MapReduce不断在磁盘中读写数据，会带来很大开销。

RDD的典型执行过程

1）读入外部数据源进行创建，分区

2）RDD经过一系列的转化操作，每一次都会产生不同的RDD供给下一个转化擦操作使用

3）最后一个RDD经过一个动作操作进行计算并输出到外部数据源

优点：惰性调用、调用、管道化、避免同步等待，不需要保存中间结果     

高效的原因：

1）容错性：现有方式是用日志记录的方式。而RDD具有天生的容错，任何一个RDD出错，都可以去找父亲节点，代价低。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。

2）中间结果保存到内存，避免了不必要的内存开销

3）存放的数据可以是java对象，避免了对象的序列化和反序列化。

RDD的依赖关系：窄依赖和宽依赖

窄依赖：（narrow dependency）是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter、union等操作都会产生窄依赖；（独生子女）即rdd中的每个partition仅仅对应父rdd中的一个partition。父rdd里面的partition只去向子rdd里的某一个partition！这叫窄依赖，如果父rdd里面的某个partition会去子rdd里面的多个partition，那它就一定是宽依赖！

宽依赖（shuffle dependency）：是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖；（超生）每一个父rdd的partition数据都有可能传输一部分数据到子rdd的每一个partition中，即子rdd的多个partition依赖于父rdd。宽依赖划分成一个stage！！！

作用:完成Stage的划分

spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。因此在上图中RDD C,RDD D,RDD E,RDDF被构建在一个stage中,RDD A被构建在一个单独的Stage中,而RDD B和RDD G又被构建在同一个stage中。

Stage的划分：

ShuffleMapStage和ResultStage：

简单来说，DAG的最后一个阶段会为每个结果的partition生成一个ResultTask，即每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的！而其余所有阶段都会生成ShuffleMapTask；之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中；也就是说上图中的stage1和stage2相当于mapreduce中的Mapper,而ResultTask所代表的stage3就相当于mapreduce中的reducer。

四、Spark SQL

Spark的另外一个组件。先说一下shark(Hive on Spark)，为了实现与Hive兼容，在HiveQL方面重用了HIveQL的解析、逻辑执行计划翻译等逻辑，把HiveQL操作翻译成Spark上的RDD操作。相当于在最后将逻辑计划转换为物理计划时将原来转换成MapReduce替换成了转换成Spark。

与spark相比，sparkSQL不再是依赖于Hive，而是形成了一套自己的SQL，只依赖了Hive解析、Hive元数据。从hql被解析成语法抽象树之后，剩下的东西全部是自己的东西，不再依赖Hive原来的组件，增加了SchemaRDD，运行在SchemaRDD中封装更多的数据，数据分析功能更强大。同时支持更多语言，除R语言外，还支持Scala、Java、python语言。

五、Spark安装和部署

1Standalone 2、Spark on mesos 3、spark on yarn

企业中的应用部署

六、spark编程

编写应用程序

1、加载文件到RDD中

2、设置环境变量

3、创建SparkContext

4、转换操作

5、Action计算操作1

6、创建sbt文件

7、使用sbt对其进行打包

8、把jar包提交到spark中运行。

上述就是小编为大家分享的spark的概念与架构、工作机制是怎样的了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

当前文章：spark的概念与架构、工作机制是怎样的
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