Apache Spark —— 分布式计算框架概述
1. 什么是 Spark
Spark 是由美国加州大学伯克利分校 AMP 实验室在 2009 年首次提出、2014 年成为 Apache 顶级项目的开源大数据处理框架。它基于 内存计算，通过 弹性分布式数据集（RDD） 实现高效的并行处理，能够比传统 Hadoop MapReduce 快 10‑100 倍、在同等资源下完成相同任务的时间仅为 Hadoop 的三分之一。Spark 旨在为 批处理、流处理、机器学习、图计算 提供统一的编程模型和运行时环境。
2. 核心概念
| 概念 | 含义 | 关键特性 |
|---|---|---|
| RDD（Resilient Distributed Dataset） | Spark 最底层的抽象，表示一个不可变、可分区的弹性数据集合 | 支持 惰性转换、血统（Lineage）记录，实现容错恢复 |
| DataFrame / Dataset | 基于结构化模式的分布式表格数据抽象，提供 Spark SQL 的优化执行计划 | 支持 Catalyst 优化器、列式存储、跨语言 API |
| Transformation 与 Action | Transformation（如 map、filter）构建计算 DAG，Action（如 count、collect）触发实际执行 |
通过 有向无环图（DAG）调度 实现多步骤任务的优化 |
| Shared Variables（Broadcast、Accumulator） | 在集群中共享只读或累加数据 | 减少网络传输、实现全局计数等功能 |
3. 主要组件
- Spark Core – 提供基础的任务调度、内存管理、容错机制以及 RDD API。
- Spark SQL – 基于 Catalyst 优化器的结构化查询引擎，支持 SQL、DataFrame、Dataset 编程模型。
- Spark Streaming（已演进为 Structured Streaming） – 实时流式计算模块，能够从 Kafka、Flume 等源持续读取数据并进行微批处理。
- MLlib – 分布式机器学习库，提供常用算法（分类、回归、聚类等）以及特征工程工具。
- GraphX – 基于 Pregel 思想的图计算框架，支持图的并行分析与算法实现。
4. 执行模型
- Driver 程序：用户代码入口，负责创建 SparkContext、构建 DAG、调度任务。
- Cluster Manager：资源调度层，可选 Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes 等多种模式。
- Executor：在工作节点上实际执行任务的进程，负责读取分区数据、执行算子、写入结果。
- Task：Executor 中的最小执行单元，对单个分区进行计算。
Spark 通过 血统图（Lineage） 记录 RDD 的依赖关系，在节点失效时可自动重算丢失的分区，实现 容错。
5. 编程语言与生态
- Scala（原生实现）
- Python（PySpark） – 适合数据科学家使用的高级语言
- Java – 兼容企业级系统
- R – 面向统计分析用户
Spark 生态还包括 Delta Lake（事务性存储）、Koalas（Pandas‑like API）等扩展，进一步提升了在云端和本地的可用性。
6. 部署与运行环境
| 部署方式 | 说明 |
|---|---|
| Standalone | Spark 自带的简易集群管理器，适合快速搭建测试环境 |
| YARN | 与 Hadoop 生态深度集成，利用已有 HDFS、资源调度 |
| Mesos | 支持多租户资源共享，适用于大规模多业务平台 |
| Kubernetes | 容器化部署，便于弹性伸缩和云原生运维 |
7. 典型应用场景
8. 优势与局限
优势
- 高性能：内存计算 + DAG 调度，显著降低 I/O 开销
- 统一 API：一次编写代码即可在批、流、机器学习、图计算之间切换
- 多语言支持：降低学习成本，适配不同技术栈
- 丰富生态：SQL、机器学习、图计算等组件完整
局限
- 对 内存资源 要求较高，集群规模受限于硬件成本
- 在 极端大规模（上千节点）场景下，调度开销仍是瓶颈
- 对 实时性 要求极高的毫秒级业务，仍需结合专用流处理系统（如 Flink）
9. 小结
Apache Spark 通过 内存计算、弹性分布式数据集、统一的多组件架构，为大数据批处理、实时流处理、机器学习和图计算提供了高效、易用且可扩展的解决方案。它已经成为当今企业级大数据平台的核心技术之一，并在云原生、容器化等新趋势下持续演进。
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