Spark 知识点简单总结

 hadoop 和 spark 的相同点和不同点？

Hadoop 底层使用 MapReduce 计算架构，只有 map 和 reduce 两种操作，表达能力比较欠缺，而且在 MR 过程中会重复的读写 hdfs，造成大量的磁盘 io 读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用；

Spark 是基于内存的分布式计算架构，提供更加丰富的数据集操作类型，主要分成转化操作和行动操作，包括 map、reduce、filter、flatmap、groupbykey、reducebykey、union 和 join 等，数据分析更加快速，所以适合低时延环境下计算的应用；

spark 与 hadoop 最大的区别在于迭代式计算模型。基于 mapreduce 框架的 Hadoop 主要分为 map 和 reduce 两个阶段，两个阶段完了就结束了，所以在一个 job 里面能做的处理很有限；spark 计算模型是基于内存的迭代式计算模型，可以分为 n 个阶段，根据用户编写的 RDD 算子和程序，在处理完一个阶段后可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段。所以 spark 相较于 mapreduce，计算模型更加灵活，可以提供更强大的功能。

但是 spark 也有劣势，由于 spark 基于内存进行计算，虽然开发容易，但是真正面对大数据的时候，在没有进行调优的轻局昂下，可能会出现各种各样的问题，比如 OOM 内存溢出等情况，导致 spark 程序可能无法运行起来，而 mapreduce 虽然运行缓慢，但是至少可以慢慢运行完。

RDD 持久化原理？

spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中。

调用 cache()和 persist()方法即可。cache()和 persist()的区别在于，cache()是 persist()的一种简化方式，cache()的底层就是调用 persist()的无参版本 persist(MEMORY_ONLY)，将数据持久化到内存中。

如果需要从内存中清除缓存，可以使用 unpersist()方法。RDD 持久化是可以手动选择不同的策略的。在调用 persist()时传入对应的 StorageLevel 即可。

checkpoint 检查点机制？

应用场景：当 spark 应用程序特别复杂，从初始的 RDD 开始到最后整个应用程序完成有很多的步骤，而且整个应用运行时间特别长，这种情况下就比较适合使用 checkpoint 功能。

原因：对于特别复杂的 Spark 应用，会出现某个反复使用的 RDD，即使之前持久化过但由于节点的故障导致数据丢失了，没有容错机制，所以需要重新计算一次数据。

Checkpoint 首先会调用 SparkContext 的 setCheckPointDIR()方法，设置一个容错的文件系统的目录，比如说 HDFS；然后对 RDD 调用 checkpoint()方法。之后在 RDD 所处的 job 运行结束之后，会启动一个单独的 job，来将 checkpoint 过的 RDD 数据写入之前设置的文件系统，进行高可用、容错的类持久化操作。

检查点机制是我们在 spark streaming 中用来保障容错性的主要机制，它可以使 spark streaming 阶段性的把应用数据存储到诸如 HDFS 等可靠存储系统中，以供恢复时使用。具体来说基于以下两个目的服务：

• 控制发生失败时需要重算的状态数。Spark streaming 可以通过转化图的谱系图来重算状态，检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。

• 提供驱动器程序容错。如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样 spark streaming 就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。

checkpoint 和持久化机制的区别？

最主要的区别在于持久化只是将数据保存在 BlockManager 中，但是 RDD 的 lineage(血缘关系，依赖关系)是不变的。但是 checkpoint 执行完之后，rdd 已经没有之前所谓的依赖 rdd 了，而只有一个强行为其设置的 checkpointRDD，checkpoint 之后 rdd 的 lineage 就改变了。

持久化的数据丢失的可能性更大，因为节点的故障会导致磁盘、内存的数据丢失。但是 checkpoint 的数据通常是保存在高可用的文件系统中，比如 HDFS 中，所以数据丢失可能性比较低