Spark有着自己的生态系统，但同时兼容HDFS、Hive等分布式存储系统，可以完美融入Hadoop的生态圈中，代替MapReduce去执行更高的分布式计算。两者区别如图所示，基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上进行存储和容错；而Spark则是将中间结果尽量保存在内存中以减少底层存储系统的I/O，以提高计算速度。

        Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
        Spark是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
        Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。

（三）Spark历史

        Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，项目采用Scala编写。是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
        2010年开源。
        2013年6月成为Apache孵化项目。2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）。
        2014年2月成为Apache顶级项目。Spark在2014年打破了Hadoop保持的基准排序纪录：Spark/206个节点/23分钟/100TB数据； Hadoop/2000个节点/72分钟/100TB数据；Spark用十分之一的计算资源，获得了比Hadoop快3倍的速度。

（四）Spark特点

1、运行速度快：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。计算的中间结果是存在于内存中的。
2、易用：Spark支持Java、Python、Scala和R等多种语言的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。
3、通用性：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。减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
4、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，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase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。

二、Spark生态系统

Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成了一套完整的生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案。因此，Spark所提供的生态系统足以应对上述三种场景，即同时支持批处理、交互式查询和流数据处理。
现在，Spark生态系统已经成为伯克利数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）的重要组成部分。

Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming（Structured Streaming）、MLLib和GraphX等组件。

1、Spark Core

Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部模式、故障恢复、存储管理等，主要面向批数据处理。Spark Core 建立在统一的抽象RDD 之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；需要注意的是，Spark Core 通常被简称为Spark。

2、Spark SQL

Spark SQL是用于结构化数据处理的组件，允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员不需要自己编写Spark 应用程序，开发人员可以轻松地使用SOL 命令进行查询，并进行更复杂的数据分析。

3、Spark Streaming

Spark Streaming是一种流计算框架，可以支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。 Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume和TCP套接字等。

4、Structured Streaming

Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎构建的、可扩展且容错的流处理引擎。通过一致的API， Structured Streaming 可以使开发人员像写批处理程序一样编写流处理程序，降低了开发人员的开发难度。

5、MLlib（机器学习）

MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只需具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作。

6、GraphX（图计算）

GraphX是Spark中用图计算的API，可认为是Pregel在Spark 上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。

下表给出了在不同应用场景下，可以选用的Spark生态系统中的组件和其他框架。

Spark的应用场景
应用场景	时间跨度	其他框架	Spark生态系统中的组件
复杂的批量数据处理	小时级	MapReduce、Hive	Spark
基于历史数据的交互式查询	分钟级、秒级	Impala、Dremel、Drill	Spark SQL
基于实时数据流的数据处理	毫秒、秒级	Storm、S4	Spark Streaming Structured Streaming
基于历史数据的数据挖掘	——	Mahout	MLlib
图结构数据的处理	——	Pregel、Hama	GraphX

三、Spark运行架构

Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，当提及Spark运行架构时，就是指Spark Core的运行架构。

（一）基本概念

RDD：是Resillient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。
DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系。
Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task。
应用（Application）：用户编写的Spark应用程序。
任务（ Task ）：运行在Executor上的工作单元。
作业（ Job ）：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。
阶段（ Stage ）：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为阶段，或者也被称为任务集合，代表了一组关联的、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集。

（二）架构设计

Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）资源管理器可以自带或Mesos或YARN。

一个应用由一个Driver和若干个作业构成，一个作业由多个阶段构成，一个阶段由多个没有Shuffle关系的任务组成当执行一个应用时，Driver会向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行任务，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中。

（三）Spark运行基本流程

1、首先为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext，进行资源的申请、任务的分配和监控。SparkContext对象代表了和一个集群的连接。
2、资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程。
3、SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理；Executor向SparkContext申请Task，Task Scheduler将Task发放给Executor运行，并提供应用程序代码。
4、Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler，然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源。

四、Spark编程模型

（一）核心数据结构RDD

Spark将数据抽象成弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD），RDD实际是分布在集群多个节点上数据的集合，通过操作RDD对象来并行化操作集群上的分布式数据。

RDD有两种创建方式：
（1）并行化驱动程序中已有的原生集合；
（2）引用HDFS、HBase等外部存储系统上的数据集。

（二）RDD上的操作

转换（Transformation）操作：将一个RDD转换为一个新的RDD。

行动（Action）操作：行动操作会触发Spark提交作业，对RDD进行实际的计算，并将最终求得的结果返回到驱动器程序，或者写入外部存储系统中。

（三）RDD的特性

        Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于：
（1）高效的容错性
        现有容错机制：数据复制或者记录日志
        RDD：血缘关系、重新计算丢失分区、无需回滚系统、重算过程在不同节点之间并行、只记录粗粒度的操作
（2）中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个RDD操作之间进行传递，避免了不必要的读写磁盘开销
（3）存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化

（四）RDD 的持久化

由于Spark RDD是惰性求值的，因此，当需要多次使用同一个转换完的RDD时，Spark会在每一次调用行动操作时去重新进行RDD的转换操作，这样频繁的重算在迭代算法中的开销很大。为了避免多次计算同一个RDD，可以用persist()或cache()方法来标记一个需要被持久化的RDD，一旦首次被一个行动（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。

（五）RDD之间的依赖关系

1、Shuffle操作

2、窄依赖和宽依赖

窄依赖表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区；宽依赖则表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。

（六）RDD计算工作流

输入：定义初始RDD，数据在Spark程序运行时从外部数据空间读取进入系统，转换为Spark数据块，形成最初始的RDD；
计算：形成RDD后，系统根据定义好的Spark应用程序对初始的RDD进行相应的转换操作形成新的RDD；然后，再通过行动操作，触发Spark驱动器，提交作业。如果数据需要复用，可以通过cache操作对数据进行持久化操作，缓存到内存中；
输出：当Spark程序运行结束后，系统会将最终的数据存储到分布式存储系统中或Scala数据集合中。

五、Spark的部署方式

Spark支持三种不同类型的部署方式，包括：
Standalone（类似于MapReduce1.0，slot为资源分配单位）
Spark on Mesos（和Spark有血缘关系，更好支持Mesos）
Spark on YARN