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本文主要展示本书的第2章内容：

第2章 设计理念与基本架构

“若夫乘天地之正，而御六气之辩，以游无穷者，彼且恶乎待哉？”

——《庄子·逍遥游》

本章导读：

      上一章，介绍了Spark环境的搭建，为方便读者学习Spark做好准备。本章首先从Spark产生的背景开始，介绍Spark的主要特点、基本概念、版本变迁。然后简要说明Spark的主要模块和编程模型。最后从Spark的设计理念和基本架构入手，使读者能够对Spark有宏观的认识，为之后的内容做一些准备工作。

Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源。2013年成长为Apache旗下为大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark也是基于map reduce 算法模式实现的分布式计算框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，并且解决了HadoopMapReduce中的诸多缺陷。

2.1 初识Spark

2.1.1 Hadoop MRv1的局限

      早在Hadoop1.0版本，当时采用的是MRv1版本的MapReduce编程模型。MRv1版本的实现都封装在org.apache.hadoop.mapred包中，MRv1的Map和Reduce是通过接口实现的。MRv1包括三个部分：

• 运行时环境（JobTracker和TaskTracker）；
• 编程模型（MapReduce）；
• 数据处理引擎（Map任务和Reduce任务）。

MRv1存在以下不足：

• 可扩展性差：在运行时，JobTracker既负责资源管理又负责任务调度，当集群繁忙时，JobTracker很容易成为瓶颈，最终导致它的可扩展性问题。
• 可用性差：采用了单节点的Master，没有备用Master及选举操作，这导致一旦Master出现故障，整个集群将不可用。
• 资源利用率低：TaskTracker使用“slot”等量划分本节点上的资源量。“slot”代表计算资源（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，Hadoop 调度器负责将各个TaskTracker 上的空闲slot 分配给Task 使用。一些Task并不能充分利用slot，而其他Task也无法使用这些空闲的资源。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用。有时会因为作业刚刚启动等原因导致MapTask很多，而Reduce Task任务还没有调度的情况，这时Reduce slot也会被闲置。
• 不能支持多种MapReduce框架：无法通过可插拔方式将自身的MapReduce框架替换为其他实现，如Spark、Storm等。

MRv1的示意如图2-1。

图2-1        MRv1示意图

      Apache为了解决以上问题，对Hadoop升级改造，MRv2最终诞生了。MRv2中，重用了MRv1中的编程模型和数据处理引擎。但是运行时环境被重构了。JobTracker被拆分成了通用的资源调度平台（ResourceManager，简称RM）和负责各个计算框架的任务调度模型（ApplicationMaste，简称AM）。MRv2中MapReduce的核心不再是MapReduce框架，而是YARN。在以YARN为核心的MRv2中，MapReduce框架是可插拔的，完全可以替换为其他MapReduce实现，比如Spark、Storm等。MRv2的示意如图2-2所示。

图2-2        MRv2示意图

       Hadoop MRv2虽然解决了MRv1中的一些问题，但是由于对HDFS的频繁操作（包括计算结果持久化、数据备份及shuffle等）导致磁盘I/O成为系统性能的瓶颈，因此只适用于离线数据处理，而不能提供实时数据处理能力。

2.1.2 使用场景

       Hadoop常用于解决高吞吐、批量处理的业务场景，例如离线计算结果用于浏览量统计。如果需要实时查看浏览量统计信息，Hadoop显然不符合这样的要求。Spark通过内存计算能力极大地提高了大数据处理速度，满足了以上场景的需要。此外，Spark还支持SQL查询，流式计算，图计算，机器学习等。通过对Java、Python、Scala、R等语言的支持，极大地方便了用户的使用。

2.1.3 Spark的特点

       Spark看到MRv1的问题，对MapReduce做了大量优化，总结如下：

• 快速处理能力。随着实时大数据应用越来越多，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。HadoopMapReduce的Job将中间输出和结果存储在HDFS中，读写HDFS造成磁盘IO成为瓶颈。Spark允许将中间输出和结果存储在内存中，节省了大量的磁盘IO。同时Spark自身的DAG执行引擎也支持数据在内存中的计算。Spark官网声称性能比Hadoop快100倍，如图2-3所示。即便是内存不足需要磁盘IO，其速度也是Hadoop的10倍以上。

图2-3        Hadoop与Spark执行逻辑回归时间比较

• 易于使用。Spark现在支持Java、Scala、Python和R等语言编写应用程序，大大降低了使用者的门槛。自带了80多个高等级操作符，允许在Scala，Python，R的shell中进行交互式查询。
• 支持查询。Spark支持SQL及Hive SQL对数据查询。
• 支持流式计算。与MapReduce只能处理离线数据相比，Spark还支持实时的流计算。Spark依赖Spark Streaming对数据进行实时的处理，其流式处理能力还要强于Storm。
• 可用性高。Spark自身实现了Standalone部署模式，此模式下的Master可以有多个，解决了单点故障问题。此模式完全可以使用其他集群管理器替换，比如YARN、Mesos、EC2等。
• 丰富的数据源支持。Spark除了可以访问操作系统自身的文件系统和HDFS，还可以访问Cassandra, HBase, Hive, Tachyon以及任何Hadoop的数据源。这极大地方便了已经使用HDFS、Hbase的用户顺利迁移到Spark。

2.2 基础知识

1.版本变迁

     经过4年多的发展，Spark目前的版本是1.4.1。我们简单看看它的版本发展过程。

1)      Spark诞生于UCBerkeley的AMP实验室（2009）。

2)      Spark正式对外开源（2010）。

3)      Spark 0.6.0版本发布（2012-10-15），大范围的性能改进，增加了一些新特性，并对Standalone部署模式进行了简化。

4)      Spark 0.6.2版本发布（2013-02-07），解决了一些bug，并增强了系统的可用性。

5)      Spark 0.7.0版本发布（2013-02-27），增加了更多关键特性，例如：PythonAPI、Spark Streaming的alpha版本等。

6)      Spark 0.7.2版本发布（2013-06-02），性能改进并解决了一些bug，新的API使用的例子。

7)      Spark接受进入Apache孵化器（2013-06-21）。

8)      Spark 0.7.3版本发布（2013-07-16），一些bug的解决，更新Spark Streaming API等。

9)      Spark 0.8.0版本发布（2013-09-25），一些新功能及可用性改进。

10)    Spark 0.8.1版本发布（2013-12-19），支持Scala 2.9，YARN 2.2，Standalone部署模式下调度的高可用性，shuffle的优化等。

11)    Spark 0.9.0版本发布（2014-02-02），增加了GraphX，机器学习新特性，流式计算新特性，核心引擎优化（外部聚合、加强对YARN的支持）等。

12)    Spark 0.9.1版本发布（2014-04-09），增加使用YARN的稳定性，改进Scala和Python API的奇偶性。

13)    Spark 1.0.0版本发布（2014-05-30），增加了Spark SQL、MLlib、GraphX和Spark Streaming都增加了新特性并进行了优化。Spark核心引擎还增加了对安全YARN集群的支持。

14)    Spark 1.0.1版本发布（2014-07-11），增加了Spark SQL的新特性和堆JSON数据的支持等。

15)    Spark 1.0.2版本发布（2014-08-05），Spark核心API及Streaming，Python，MLlib的bug修复。

16)    Spark 1.1.0版本发布（2014-09-11）。

17)    Spark 1.1.1版本发布（2014-11-26），Spark核心API及Streaming，Python，SQL，GraphX和MLlib的bug修复。

18)    Spark 1.2.0版本发布（2014-12-18）。

19)    Spark 1.2.1版本发布（2015-02-09），Spark核心API及Streaming，Python，SQL，GraphX和MLlib的bug修复。

20)    Spark 1.3.0版本发布（2015-03-13）。

21)    Spark 1.4.0版本发布（2015-06-11）。

22)    Spark 1.4.1版本发布（2015-07-15），DataFrame API及Streaming，Python，SQL和MLlib的bug修复。

2.基本概念

      要想对Spark有整体性的了解，推荐读者阅读Matei Zaharia的Spark论文。此处笔者先介绍Spark中的一些概念：

• RDD（resillient distributed dataset）：弹性分布式数据集。
• Task：具体执行任务。Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种。ShuffleMapTask和ResultTask分别类似于Hadoop中的Map，Reduce。
• Job：用户提交的作业。一个Job可能由一到多个Task组成。
• Stage：Job分成的阶段。一个Job可能被划分为一到多个Stage。
• Partition：数据分区。即一个RDD的数据可以划分为多少个分区。
• NarrowDependency：窄依赖。即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition。NarrowDependency分为OneToOneDependency和RangeDependency两种。
• ShuffleDependency：shuffle依赖，也称为宽依赖。即子RDD对父RDD中的所有Partition都有依赖。
• DAG（Directed Acycle graph）：有向无环图。用于反映各RDD之间的依赖关系。

3.与Java的比较

      Spark为什么要选择Java作为开发语言？笔者不得而知。如果能对二者进行比较，也许能看出一些端倪。表2-1列出了对Scala与Java的比较。

表2-1        Scala与Java的比较

	Scala	Java
语言类型	面向函数为主，兼有面向对象	面向对象（Java8也增加了lambda函数编程）
简洁性	非常简洁	不简洁
类型推断	丰富的类型推断，例如深度和链式的类型推断、 duck type 、隐式类型转换等，但也因此增加了编译时长	少量的类型推断
可读性	一般，丰富的语法糖导致的各种奇幻用法，例如方法签名	好
学习成本	较高	一般
语言特性	非常丰富的语法糖和更现代的语言特性，例如 Option 、模式匹配、使用空格的方法调用	丰富
并发编程	使用Actor的消息模型	使用阻塞、锁、阻塞队列等

 

通过以上比较似乎仍然无法判断Spark选择开发语言的原因。由于函数式编程更接近计算机思维，因此便于通过算法从大数据中建模，这应该更符合Spark作为大数据框架的理念吧！

2.3 基本设计思想

2.3.1 Spark模块设计

      整个Spark主要由以下模块组成：

• Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：SparkContext的初始化（DriverApplication通过SparkContext提交）、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。
• Spark SQL：提供SQL处理能力，便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此外，还为熟悉Hadoop的用户提供Hive SQL处理能力。
• Spark Streaming：提供流式计算处理能力，目前支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等数据源。此外，还提供窗口操作。
• GraphX：提供图计算处理能力，支持分布式， Pregel提供的API可以解决图计算中的常见问题。
• MLlib：提供机器学习相关的统计、分类、回归等领域的多种算法实现。其一致的API接口大大降低了用户的学习成本。

Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib的能力都是建立在核心引擎之上，如图2-4。

图2-4        Spark各模块依赖关系

1.  Spark核心功能

Spark Core提供Spark最基础与最核心的功能，主要包括：

• SparkContext：通常而言，DriverApplication的执行与输出都是通过SparkContext来完成的，在正式提交Application之前，首先需要初始化SparkContext。SparkContext隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储能力、计算能力、缓存、测量系统、文件服务、Web服务等内容，应用程序开发者只需要使用SparkContext提供的API完成功能开发。SparkContext内置的DAGScheduler负责创建Job，将DAG中的RDD划分到不同的Stage，提交Stage等功能。内置的TaskScheduler负责资源的申请、任务的提交及请求集群对任务的调度等工作。
• 存储体系：Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储，当内存不足时才会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘I/O，提升了任务执行的效率，使得Spark适用于实时计算、流式计算等场景。此外，Spark还提供了以内存为中心的高容错的分布式文件系统Tachyon供用户进行选择。Tachyon能够为Spark提供可靠的内存级的文件共享服务。
• 计算引擎：计算引擎由SparkContext中的DAGScheduler、RDD以及具体节点上的Executor负责执行的Map和Reduce任务组成。DAGScheduler和RDD虽然位于SparkContext内部，但是在任务正式提交与执行之前将Job中的RDD组织成有向无关图（简称DAG）、并对Stage进行划分决定了任务执行阶段任务的数量、迭代计算、shuffle等过程。
• 部署模式：由于单节点不足以提供足够的存储及计算能力，所以作为大数据处理的Spark在SparkContext的TaskScheduler组件中提供了对Standalone部署模式的实现和Yarn、Mesos等分布式资源管理系统的支持。通过使用Standalone、Yarn、Mesos等部署模式为Task分配计算资源，提高任务的并发执行效率。除了可用于实际生产环境的Standalone、Yarn、Mesos等部署模式外，Spark还提供了Local模式和local-cluster模式便于开发和调试。

2.  Spark扩展功能

         为了扩大应用范围，Spark陆续增加了一些扩展功能，主要包括：

• Spark SQL：由于SQL具有普及率高、学习成本低等特点，为了扩大Spark的应用面，因此增加了对SQL及Hive的支持。Spark SQL的过程可以总结为：首先使用SQL语句解析器（SqlParser）将SQL转换为语法树（Tree），并且使用规则执行器（RuleExecutor）将一系列规则（Rule）应用到语法树，最终生成物理执行计划并执行的过程。其中，规则包括语法分析器（Analyzer）和优化器（Optimizer）。Hive的执行过程与SQ类似。
• Spark Streaming：Spark Streaming与Apache Storm类似，也用于流式计算。SparkStreaming支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等多种数据输入源。输入流接收器（Receiver）负责接入数据，是接入数据流的接口规范。Dstream是Spark Streaming中所有数据流的抽象，Dstream可以被组织为DStreamGraph。Dstream本质上由一系列连续的RDD组成。
• GraphX：Spark提供的分布式图计算框架。GraphX主要遵循整体同步并行计算模式（BulkSynchronous Parallell，简称BSP）下的Pregel模型实现。GraphX提供了对图的抽象Graph，Graph由顶点（Vertex）、边（Edge）及继承了Edge的EdgeTriplet（添加了srcAttr和dstAttr用来保存源顶点和目的顶点的属性）三种结构组成。GraphX目前已经封装了最短路径、网页排名、连接组件、三角关系统计等算法的实现，用户可以选择使用。
• MLlib：Spark提供的机器学习框架。机器学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。MLlib目前已经提供了基础统计、分类、回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、保序回归、协同过滤、聚类、维数缩减、特征提取与转型、频繁模式挖掘、预言模型标记语言、管道等多种数理统计、概率论、数据挖掘方面的数学算法。

2.3.2 Spark模型设计

1. Spark编程模型

Spark 应用程序从编写到提交、执行、输出的整个过程如图2-5所示，图中描述的步骤如下：

1) 用户使用SparkContext提供的API（常用的有textFile、sequenceFile、runJob、stop等）编写Driver application程序。此外SQLContext、HiveContext及StreamingContext对SparkContext进行封装，并提供了SQL、Hive及流式计算相关的API。

2) 使用SparkContext提交的用户应用程序，首先会使用BlockManager和BroadcastManager将任务的Hadoop配置进行广播。然后由DAGScheduler将任务转换为RDD并组织成DAG，DAG还将被划分为不同的Stage。最后由TaskScheduler借助ActorSystem将任务提交给集群管理器（Cluster Manager）。

3) 集群管理器（ClusterManager）给任务分配资源，即将具体任务分配到Worker上，Worker创建Executor来处理任务的运行。Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。

图2-5        代码执行过程

2.计算模型

      RDD可以看做是对各种数据计算模型的统一抽象，Spark的计算过程主要是RDD的迭代计算过程，如图2-6。RDD的迭代计算过程非常类似于管道。分区数量取决于partition数量的设定，每个分区的数据只会在一个Task中计算。所有分区可以在多个机器节点的Executor上并行执行。

图2-6        RDD计算模型

2.4 Spark基本架构

       从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成：

• Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。
• Worker：Spark的工作节点。对Spark应用程序来说，由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以下工作：创建Executor，将资源和任务进一步分配给Executor，同步资源信息给Cluster Manager。
• Executor：执行计算任务的一线进程。主要负责任务的执行以及与Worker、Driver App的信息同步。
• Driver App：客户端驱动程序，也可以理解为客户端应用程序，用于将任务程序转换为RDD和DAG，并与Cluster Manager进行通信与调度。

这些组成部分之间的整体关系如图2-7所示。

图2-7        Spark基本架构图

 

2.5 小结

      每项技术的诞生都会由某种社会需求所驱动，Spark正是在实时计算的大量需求下诞生的。Spark借助其优秀的处理能力，可用性高，丰富的数据源支持等特点，在当前大数据领域变得火热，参与的开发者也越来越多。Spark经过几年的迭代发展，如今已经提供了丰富的功能。笔者相信，Spark在未来必将产生更耀眼的火花。