我眼中的大数据（五）—

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了我眼中的大数据（五）——Spark。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

CSDN话题挑战赛第2期
参赛话题：大数据技术分享

Hadoop MapReduce虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。Spark因其拥有更快的执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占MapReduce的市场份额，成为主流的大数据计算框架。

Spark和MapReduce相比，有更快的执行速度。下图是Spark和MapReduce进行逻辑回归机器学习的性能比较，Spark比MapReduce快100多倍。

我眼中的大数据（五）——Spark,大数据,云计算

除了速度更快，Spark和MapReduce相比，还有更简单易用的编程模型。使用Scala语言在Spark上编写WordCount程序，主要代码只需要三行。

val textFile = sc.textFile("hdfs://...")
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                 .map(word => (word, 1))
                 .reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")

第1行代码：根据HDFS路径生成一个输入数据RDD。

第2行代码：在输入数据RDD上执行3个操作，得到一个新的RDD。

将输入数据的每一行文本用空格拆分成单词。
将每个单词进行转换，生成<Key, Value>的结构。
相同的Key进行统计。

第3行代码：将这个RDD保存到HDFS。

RDD是Spark的核心概念，是弹性数据集（Resilient Distributed Datasets）的缩写。RDD既是Spark面向开发者的编程模型，又是Spark自身架构的核心元素。

我们先来看看作为Spark编程模型的RDD。我们知道，大数据计算就是在大规模的数据集上进行一系列的数据计算处理。MapReduce针对输入数据，将计算过程分为两个阶段，一个Map阶段，一个Reduce阶段，可以理解成是面向过程的大数据计算。我们在用MapReduce编程的时候，思考的是，如何将计算逻辑用Map和Reduce两个阶段实现，map和reduce函数的输入和输出是什么，这也是我们在学习MapReduce编程的时候一再强调的。

而Spark则直接针对数据进行编程，将大规模数据集合抽象成一个RDD对象，然后在这个RDD上进行各种计算处理，得到一个新的RDD，继续计算处理，直到得到最后的结果数据。所以Spark可以理解成是面向对象的大数据计算。我们在进行Spark编程的时候，思考的是一个RDD对象需要经过什么样的操作，转换成另一个RDD对象，思考的重心和落脚点都在RDD上。

所以在上面WordCount的代码示例里，第2行代码实际上进行了3次RDD转换，每次转换都得到一个新的RDD，因为新的RDD可以继续调用RDD的转换函数，所以连续写成一行代码。事实上，可以分成3行。

val rdd1 = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
val rdd2 = rdd1.map(word => (word, 1))
val rdd3 = rdd2.reduceByKey(_ + _)

RDD上定义的函数分两种，一种是转换（transformation）函数，这种函数的返回值还是RDD；另一种是执行（action）函数，这种函数不再返回RDD。

RDD定义了很多转换操作函数，比如有计算map(func)、过滤filter(func)、合并数据集union(otherDataset)、根据Key聚合reduceByKey(func, [numPartitions])、连接数据集join(otherDataset, [numPartitions])、分组groupByKey([numPartitions])等十几个函数。

我们再来看看作为Spark架构核心元素的RDD。跟MapReduce一样，Spark也是对大数据进行分片计算，Spark分布式计算的数据分片、任务调度都是以RDD为单位展开的，每个RDD分片都会分配到一个执行进程去处理。

RDD上的转换操作又分成两种，一种转换操作产生的RDD不会出现新的分片，比如map、filter等，也就是说一个RDD数据分片，经过map或者filter转换操作后，结果还在当前分片。就像你用map函数对每个数据加1，得到的还是这样一组数据，只是值不同。实际上，Spark并不是按照代码写的操作顺序去生成RDD，比如rdd2 = rdd1.map(func)这样的代码并不会在物理上生成一个新的RDD。物理上，Spark只有在产生新的RDD分片时候，才会真的生成一个RDD，Spark的这种特性也被称作惰性计算。

另一种转换操作产生的RDD则会产生新的分片，比如reduceByKey，来自不同分片的相同Key必须聚合在一起进行操作，这样就会产生新的RDD分片。实际执行过程中，是否会产生新的RDD分片，并不是根据转换函数名就能判断出来的，具体我们下一期再讨论。

总之，你需要记住，Spark应用程序代码中的RDD和Spark执行过程中生成的物理RDD不是一一对应的，RDD在Spark里面是一个非常灵活的概念，同时又非常重要，需要认真理解。

当然Spark也有自己的生态体系，以Spark为基础，有支持SQL语句的Spark SQL，有支持流计算的Spark Streaming，有支持机器学习的MLlib，还有支持图计算的GraphX。利用这些产品，Spark技术栈支撑起大数据分析、大数据机器学习等各种大数据应用场景。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-523632.html

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