一文了解 Spark 引擎的优势及应用场景

Spark 引擎诞生的背景

Spark 的发展历程可以追溯到 2009 年，由加州大学伯克利分校的 AMPLab 研究团队发起。成为 Apache 软件基金会的孵化项目后，于 2012 年发布了第一个稳定版本。

以下是 Spark 的主要发展里程碑：

• 初始版本发布：2010 年开发的 Matei Zaharia 的研究项目成为 Spark 的前身。在 2010 年夏季，Spark 首次公开亮相。

• Apache 孵化项目：2013 年，Apache Spark 成为 Apache 软件基金会的孵化项目。这一举动增加了 Spark 的可信度和可靠性，吸引了更多的贡献者和用户。

• 发布 1.0 版本：2014 年 5 月，Spark 发布了第一个 1.0 版本，标志着其正式成熟和稳定可用。

• 成为顶级项目：2014 年 6 月，Spark 成为 Apache 软件基金会的顶级项目。这个里程碑确认了 Spark 在大数据处理领域的领导地位。

• Spark Streaming 和 MLlib：2014 年 6 月，Spark 1.0 版本中首次引入了 Spark Streaming 和 MLlib（机器学习库），丰富了 Spark 的功能。

• Spark SQL 和 DataFrame：2015 年，Spark 1.3 版本中引入了 Spark SQL 和 DataFrame API，使得开发者可以更方便地进行结构化数据处理。

• 发布 2.0 版本：2016 年 7 月，Spark 发布了 2.0 版本，引入了 Dataset API，更加统一了 Spark 的编程模型。

• 扩展生态系统：Spark 逐渐形成了一个庞大的生态系统，包括了许多扩展库和工具，如 GraphX、SparkR、Sparklyr 等。

• 运行更灵活：Spark 不仅可以运行在独立模式下，还可以与其他大数据处理框架（如 Hadoop YARN 和 Apache Mesos）集成。

目前，Spark 已经成为大数据处理领域的主要引擎之一，并在各个行业和领域得到广泛应用。它的发展依然持续，持续推出新的功能和改进，以满足不断增长的大数据处理需求。

主要功能和 hive 相比较的优势是哪些？

主要功能

上图是 spark 引擎的核心功能，其中包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、GraphX 和 Structured Streaming 等。

1. Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含了 RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。

2. Spark SQL：用于操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 操作数据，方便数据分析和处理。

3. Spark Streaming：提供了对实时数据进行流式计算的组件。Spark Streaming 提供了用于操作数据流的 API，可以实时处理数据并进行计算。

4. Spark MLlib：是 Spark 提供的机器学习功能的程序库。它包括了常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估和数据导入等支持功能。

5. GraphX：是 Spark 中用于图计算的 API。GraphX 具有良好的性能，并提供了丰富的功能和运算符，可以在海量数据上运行复杂的图算法。

6. Structured Streaming：是用于处理结构化流数据的组件，它可以统一离线和实时数据处理的 API。Structured Streaming 能够处理连续的数据流，并提供了更高级、更易用的 API。

除了这些子项目，Spark 还提供了集群管理器，可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。这使得 Spark 能够处理大规模的数据，并具有良好的可扩展性。

Spark 的子项目和功能的不断扩展，使得 Spark 成为一个功能强大且灵活的大数据处理引擎。无论是在离线批处理还是实时流处理方面，Spark 都提供了丰富的工具和 API，满足了各种数据处理需求。

为了和 hive 想比较，我们重点看看 Spark SQL 的语法.在 Spark SQL 中，常见的 SQL 语法包括以下内容：

1、查询语句: SELECT: 用于选择要查询的列 FROM: 用于指定要查询的数据表或视图 WHERE: 用于设置查询条件 GROUP BY: 用于对结果进行分组 HAVING: 用于对分组后的结果进行过滤 ORDER BY: 用于对结果进行排序 LIMIT: 用于限制返回的行数 2、表操作语句: CREATE TABLE: 用于创建表 DROP TABLE: 用于删除表 ALTER TABLE: 用于修改表结构 TRUNCATE TABLE: 用于清空表数据 3、数据操作语句: INSERT INTO: 用于向表中插入数据 UPDATE: 用于更新表中的数据 DELETE FROM: 用于删除表中的数据 4、聚合函数: COUNT: 统计行数 SUM: 求和 AVG: 求平均值 MIN: 求最小值 MAX: 求最大值 5、条件表达式: AND, OR: 逻辑与和逻辑或 NOT: 逻辑非 =, <>, <, >, <=, >=: 比较运算符 LIKE, IN, BETWEEN: 字符串匹配和范围判断

这些是 Spark SQL 中最常见的 SQL 语法，您可以根据需要使用它们来进行数据查询、表操作和数据操作等操作。并且 Spark SQL 可以从多种数据源读取数据。包括但不限于以下几种：

• 文件系统：Spark SQL 可以从本地文件系统或 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中读取数据。它支持读取常见的文件格式，如文本文件（CSV、JSON、XML 等）、Parquet 文件、Avro 文件、ORC 文件等。

• 关系型数据库：Spark SQL 可以从关系型数据库中读取数据，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。您可以使用 JDBC 连接器来连接到数据库并执行 SQL 查询。

• NoSQL 数据库：Spark SQL 也可以通过连接到 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra、Redis 等）来读取数据。您可以使用相应的连接器来访问这些数据库，并使用 Spark SQL 查询语言进行查询。

• Hive：Spark SQL 可以与 Hive 集成，直接读取 Hive 表中的数据。这使得您可以使用 Spark SQL 查询来访问 Hive 中的数据，而无需写 HiveQL 语句。

除了以上几种常见的数据源，Spark SQL 还支持许多其他的数据源，如 Kafka、Elasticsearch、Azure Blob 存储、Amazon S3 等。您可以根据需要选择适合的数据源，并使用 Spark SQL 进行数据读取和查询操作。

既然 Spark SQL 可以处理数据，那么为什么没有替代 HIVE 了？主要是 HIVE 支持一些 Spark SQL 不支持的 SQL 语法。

例如以下是 hive SQL 支持，而 Spark SQL 不支持的语法

1、查询建表 Create table lvhou_test as selec * from lvhou_test1; 2、Select子查询  select * from test1 where a,b in (select a,b from test2 where a = 'aa'); select * from test1 where a,b not  in (select a,b from test2 where a = 'aa'); 3、Select union 查询 select * from test union all select * from test0;(合一) select * from test union select * from test0;(去重) select * from (select * from test union select * from test0) a; select a from (select * from test union all select * from test0) a; 4、Update 语句 update test1 set b = 'abc' where a = 'aa'; update test1 set a = 'abc'; 5、delete/alter 语句 delete from test1 where a = 'aa'; alter table test1 add columns (d string); 6、order by 语句select a from test order by a desc; 7、sort by 语句select a,b from test sort by b desc; 8、count 函数select count(distinct *) from test00;

注意这里说的不支持，是指它不是以 sql 的形式支持的，和前面说 spark SQL 支持聚合函数方式是不一样的，它是以 data frame 的形式支持

以下是使用 count 函数的示例：import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession对象val spark = SparkSession.builder()  .appName("CountFunctionExample")  .getOrCreate() // 创建DataFrameval data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("Alice", 40))val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age") // 使用count函数计算非空值的个数val count = df.selectExpr("count(name)").as[Long].first() println(s"Count: $count")

在上述示例中，通过创建一个包含姓名和年龄的 DataFrame，然后使用 count 函数计算姓名列中的非空值的个数，最后打印结果。

请注意，count 函数可以用于单列或多列，甚至可以在整个 DataFrame 上使用，以计算非空行的数量。

以上的语法上的区别就可以说明了 hive SQL 和 Spark SQL 的应用场景上的区别。

1. Hive SQL 适用于大规模的离线批处理，而 Spark SQL 则适用于迭代式计算和交互式数据挖掘。Spark SQL 通过使用 RDD 数据结构和内存存储优化来提高中间结果的计算效率。

2. 相比之下，Hive SQL 会将中间结果数据写入稳定的文件系统中，这可能会导致数据的复制备份、磁盘 I/O 和数据的序列化，从而在需要复用中间结果的操作中效率较低。而 Spark SQL 使用 RDD 数据结构将中间结果保存在内存中，可以通过控制数据集的分区来实现最优化的数据存储和处理。同时，Spark SQL 还提供了丰富的 API 来操作数据集。

总结一下，hiveSQL 应用于大规模的离线跑批，但是对时间要求不高，而 Spark SQL 应用于迭代式计算和交互式数据挖掘、Spark Streaming 支持流式数据计算、Spark MLlibk 提供的机器学习功能的程序库。它包括了常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估和数据导入等支持功能。GraphX 用于图计算的 API。可以在海量数据上运行复杂的图算法。

应用场景

Spark SQL 的迭代式计算的应用场景

迭代式计算是一种通过重复执行相同的计算步骤来达到某个目标的计算方法。在迭代式计算中，计算的结果会作为下一次计算的输入，这样可以逐步逼近目标值。迭代式计算通常用于解决无法通过单次计算得出精确解的问题，例如优化问题、机器学习算法等。通过多次迭代，可以逐步提高计算的精度和准确性。常见的迭代式计算用于最优化问题，用于求解最大化或最小化目标函数的问题。通过不断迭代，在每次迭代中找到使目标函数值最优化的参数。

• 在工程优化设计领域。它可以用来优化各种工程系统的设计和维护，例如确定一个复杂机械装置的尺寸、材料及配制，以最小化能源消耗或者最大化生产效率。

• 在金融领域，迭代式计算可以用于对股票、期权和其他金融资产的价格建模。通过对复杂的财务数据进行分析，迭代式计算可以帮助金融机构做出更好的风险决策，从而更好地保护资产。

• 交通规划也可以应用迭代式计算，以建立最优的道路和交通网络。迭代式计算可以考虑到不同的目标，如最小化出行时间、最小化交通拥堵、最小化公共交通成本，以及最小化环境污染等。

Spark Streaming 支持流式数据计算应用场景

Spark Streaming 支持许多流式数据计算应用场景，包括但不限于以下几个：

• 实时数据处理和分析：Spark Streaming 可以处理连续流入的数据，并实时计算、聚合和分析数据。这可用于实时监控、实时报警、网络流量分析、实时可视化等。

• 基于流的机器学习：Spark Streaming 可结合 Spark 的机器学习库（如 MLlib）进行流式机器学习。通过连续接收数据流，并实时训练和更新模型，可以构建实时推荐系统、欺诈检测、实时广告投放等。

• 事件驱动的应用：Spark Streaming 可以用于处理事件驱动的应用，如实时日志处理、社交媒体分析、网络安全监测等。它可以从事件流中提取有用的信息、进行模式识别和异常检测。

Spark MLlibk 提供的机器学习功能应用场景

Spark MLlib 的机器学习算法库可以在各种应用场景中使用。以下是一些常见的应用场景：

• 分类和回归：在分类和回归问题中，MLlib 提供了支持向量机(SVM)、逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Trees)、随机森林(Random Forests)、梯度提升树(Gradient-Boosted Trees)等算法。这些算法可以用于许多领域，如金融、营销、医疗等，用于预测和分类。

• 聚类：MLlib 提供了多种聚类算法，如 k 均值聚类(K-means)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)等。这些算法可以用于市场细分、用户分群、异常检测等。

• 协同过滤：MLlib 提供了基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering)和基于物品的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)算法，用于推荐系统。这些算法可以根据用户的行为数据，如浏览记录或评分，为用户提供个性化的推荐。

• 特征工程：MLlib 提供了一系列特征工程的函数和工具，用于数据的预处理和特征提取。例如，通过特征提取、降维、尺度变换等方法，可以将原始数据转换为高维特征向量，更好地适应机器学习算法的输入格式要求。

除了上述应用场景外，MLlib 还支持模型评估、参数调优、模型持久化等常见机器学习任务。尤其是由于 Spark 的分布式计算模型，MLlib 在大规模数据集上能够提供高性能的机器学习解决方案。

Spark GraphX 图计算框架应用场景

GraphX 是 Spark 提供的图计算框架，用于处理大规模图数据。它的应用场景包括但不限于以下几个方面：

• 社交网络分析：GraphX 可以用于分析社交网络中的节点和关系，如查找社交网络中的影响力最大的节点、查找节点之间的关系强度等。

• 推荐系统：GraphX 可以用于构建用户和商品之间的关系图，通过图算法进行推荐，如基于相似性的协同过滤、基于随机游走的推荐算法等。

• 路径分析：GraphX 可以用于分析路径相关的问题，如查找两个节点之间的最短路径、查找节点周围的节点等。

• 网络流分析：GraphX 可以用于分析网络流量，如找出网络中的瓶颈、计算最大流等。

结论：

当进行大规模数据量的离线跑批的时候，对时间延迟要求不高，成本投入有限的情况下使用 Hive SQL,hive sql 对机器的要求不高，因为数据存储在文件中。而对数据计算复杂（有推荐、分类、聚类算法场景）且时延要求高的场景，如迭代计算, 交互式计算, 流计算、有机器学习算法需求，图计算需求，且成本投入可以接受的情况下使用 Spark SQL,Spark SQL 读取的数据都是存入到内存中，因此对机器的内存有要求，且要求内存较大, 相对较贵。

文章转载自：二价亚铁

原文链接：https://www.cnblogs.com/xw-01/p/18249711

体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq