🍋🍋大数据学习🍋🍋
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一、Spark概述
（1）概述
Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。
Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！
现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架，包括eBay.Yahool、 BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷土豆、搜狗等等。Spark同时也获得了多个世界顶级IT厂商的支持，包括IBM、 Intel等。
Spark，是一种通用的大数据计算框架，也正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等，
Spark包含了大数据领城常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MILlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算。
Spark主要用于大数据的计算，**而Hadoop以后主要用于大数据的存储（比如HDFS、Hive，HBase等），以及资源调度（Yarn）。**Spark+Hadoop的组合，是未来大数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！
（2）Spark整体架构
（3）Spark特性
（1）spark 计算速度快
spark将每个任务构建成DAG进行计算，内部的计算过程通过弹性式分布式数据集RDD在内存在进行计算，相比于hadoop的mapreduce效率提升了100倍。
（2）易于使用
spark 提供了大量的算子，开发只需调用相关api进行实现无法关注底层的实现原理。
通用的大数据解决方案
相较于以前离线任务采用mapreduce实现，实时任务采用storm实现，目前这些都可以通过spark来实现，降低来开发的成本。同时spark 通过spark SQL降低了用户的学习使用门槛，还提供了机器学习，图计算引擎等。
（3）支持多种的资源管理模式
学习使用中可以采用local 模型进行任务的调试，在正式环境中又提供了standalone，yarn等模式，方便用户选择合适的资源管理模式进行适配。
（4）社区支持
spark 生态圈丰富，迭代更新快，成为大数据领域必备的计算引擎。
（4）Spark与MR
MapReduce能够完成的各种离线批处理功能，以及常见算法（比如二次排序、topn等），基于Spark RDD的核心编程，都可以实现，并且可以更好地、更容易地实现。而且基于Spark RDD编写的离线批处理程序，运行速度是MapReduce的数倍，速度上有非常明显的优势。
Spark相较于MapReduce速度快的最主要原因就在于，MapReduce的计算模型太死板，必须是map-reduce模式，有时候即使完成一些诸如过滤之类的操作，也必须经过map-reduce过程，这样就必须经过shuffle过程。而
MapReduce的shuffle过程是最消耗性能的，因为shuffle中间的过程必须基于磁盘来读写。而Spark的shuffle虽然也要基于磁盘，但是其大量transformation操作，比如单纯的map或者filter等操作，可以直接基于内存进行pipeline操作，速度性能自然大大提升。
但是Spark也有其劣势。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（比如一次操作针对10亿以上级别），在没有进行调优的情况下，可能会出现各种各样的问题，比如OOM内存溢出等等。导致Spark程序可能都无法完全运行起来，就报错挂掉了，而MapReduce即使是运行缓慢，但是至少可以慢慢运行完。
此外，Spark由于是新崛起的技术新秀，因此在大数据领域的完善程度，肯定不如MapReduce，比如基于HBase、Hive作为离线批处理程序的输入输出，Spark就远没有MapReduce来的完善。实现起来非常麻烦。
（5）Spark Streaming与Storm
Spark Streaming 与Storm都可以用于进行实时流计算。但是他们两者的区别是非常大的。其中区别之一，就是，Spark。
Streaming 和Storm的计算模型完全不一样，Spark Streaming是基于RDD的，因此需要将一小段时间内的，比如1秒内的数据，收集起来，作为一个RDD，然后再针对这个batch的数据进行处理。而Storm却可以做到每来一条数据，都可以立即进行处理和计算。因此，Spark Streaming实际上严格意义上来说，只能称作准实时的流计算框架；西Storm是真正意义上的实时计算框架。此外，Storm支持的一项高级特性，是Spark Streaming暂时不具备的，即Storm支持在分布式流式计算程序（Topolopy）在运行过程中，可以动态地调整并行度，从而动态提高并发处理能力。而Spark Streaming是无法动态调整并行度的。
但是Spark Streaming也有其优点，首先Spark Streaming由于是基于batch进行处理的，因此相较于Storm基于单条数据进行处理，具有数倍甚至数十倍的吞吐量。
此外，Spark Streaming由于也身处于Spark生态圈内，因此Spark Streaming可以与Spark Core、 Spark SQL，甚至是Spark Mllib.Spark GraphX进行无缝整合。流式处理完的数据，可以立即进行各种map、reduce转换操作，可以立即使用sql进行查询，甚至可以立即使用machine learning或者图计算算法进行处理。这种一站式的大数据处理功能和优势，是Storm无法匹敌的。
因此，综合上述来看，通常在对实时性要求特别高，而且实时数据量不稳定，比如在白天有高峰期的情况下，可以选择使用Storm。但是如果是对实时性要求一般，允许1秒的准实时处理，而且不要求动态调整并行度的话，选择Spark Streaming是更好的选择。
（6）Spark SQL与Hive
Spark SQL实际上并不能完全替代Hive,因为Hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎。
严格的来说, Spark SQL能够替代的,是Hive的查询引擎,而不是Hive本身,实际上即使在生产环境下, SparkSQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询, Spark本身自己是不提供存储的,自然也不可能替代Hive作为数据仓库的这个功能。
Spark SQL的一个优点,相较于Hive查询引擎来说,就是速度快,同样的SQL语句,可能使用Hive的查询引擎,由于其底层基于 MapReduce,必须经过 shuffle过程走磁盘,因此速度是非常缓慢的。很多复杂的SQL语句,在hive中执行都需要一个小时以上的时间。而 Spark SQLSpark由于其底层基于自身的基于内存的特点,因此速度达到了Hive查询引擎的数倍以上。
SQLSpark由于身处技术堆栈内,也是基于RDD来工作,因此可以与 Spark的其他组件无缝整合使用,配合起来实现许多复杂的功能。比如 Spark SQL支持可以直接针对hdfs文件执行sq语句。
二、Spark基本原理
（1）Spark Core
Spark Core是Spark的核心，其包含如下几个部分：
（1）spark 基础配置
sparkContext是spark应用程序的入口，spark应用程序的提交和执行离不开sparkContext，它隐藏了网络通信，分布式部署，消息通信，存储体系，计算存储等，开发人员只需要通过sparkContext等api进行开发即可。
sparkRpc 基于netty实现，分为异步和同步两种方式。事件总线主要用于sparkContext组件间的交换，它属于监听者模式，采用异步调用。度量系统主要用于系统的运行监控。
（2）spark 存储系统
它用于管理spark运行中依赖的数据存储方式和存储位置，spark的存储系统优先考虑在各节点以内存的方式存储数据，内存不足时将数据写入磁盘中，这也是spark计算性能高的重要原因。
我们可以灵活的控制数据存储在内存还是磁盘中，同时可以通过远程网络调用将结果输出到远程存储中，比如hdfs，hbase等。
（3）spark 调度系统
spark 调度系统主要由DAGScheduler和TaskScheduler组成。
DAGScheduler 主要是把一个Job根据RDD间的依赖关系，划分为多个Stage，对于划分后的每个Stage都抽象为一个或多个Task组成的任务集，并交给TaskScheduler来进行进一步的任务调度。而TaskScheduler 负责对每个具体的Task进行调度。
具体调度算法有FIFO，FAIR：
FIFO调度：先进先出，这是Spark默认的调度模式。
FAIR调度：支持将作业分组到池中，并为每个池设置不同的调度权重，任务可以按照权重来决定执行顺序。
（2）Spark SQL
spark sql提供了基于sql的数据处理方法，使得分布式的数据集处理变的更加简单，这也是spark 广泛使用的重要原因。
目前大数据相关计算引擎一个重要的评价指标就是：是否支持sql，这样才会降低使用者的门槛。spark sql提供了两种抽象的数据集合DataFrame和DataSet。
DataFrame 是spark Sql 对结构化数据的抽象，可以简单的理解为spark中的表，相比较于RDD多了数据的表结构信息(schema).DataFrame = Data + schema
RDD是分布式对象集合，DataFrame是分布式Row的集合，提供了比RDD更丰富的算子，同时提升了数据的执行效率。
DataSet 是数据的分布式集合 ，它具有RDD强类型的优点 和Spark SQL优化后执行的优点。DataSet可以由jvm对象构建，然后使用map，filter，flatmap等操作函数操作。
关于Spark SQL可以看这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/108749586
（3）Spark Streaming
这个模块主要是对流数据的处理，支持流数据的可伸缩和容错处理，可以与Flume和Kafka等已建立的数据源集成。Spark Streaming的实现，也使用RDD抽象的概念，使得在为流数据编写应用程序时更为方便。
关于Spark Streaming可以看这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/108816335
（4）Spark基本工作原理
Spark基本工作原理的理解，其最主要的是要搞清楚什么是RDD以及RDD的特性。深刻理解了RDD的特性，也就理解了数据在spark中是如何被处理的（spark的基本工作原理）
那么RDD是什么，官方说法：
RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。
最简单的理解：
RDD就是源数据的抽象，或者叫映射，或者就代表。也就是说，数据要被spark进行处理，在处理之前的首要任务就是要将数据映射成RDD，对于spark来说，RDD才是我们处理数据的规则，我只认RDD，只有RDD，通过我spark的计算引擎，才能发挥巨大的威力！
（1）分布式数据集
RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。
RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。
（2）弹性
RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。
（3）迭代式处理
对节点1、2、3、4上的数据进行处理完成之后，可能会移动到其他的节点内存中继续处理！Spark 与Mr最大的不同在与迭代式计算模型：Mr分为两个阶段，map和reduce，两个阶段处理完了就结束了，所以我们在一个job中能做的处理很有限，只能在map和reduce中处理；而spark计算过程可以分为n个阶段，因为他是内存迭代式的，我们在处理完一个阶段之后，可以继续往下处理很多阶段，而不是两个阶段。所以Spark相较于MR，计算模型可以提供更强大的功能。
（4）容错性
RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。
三、Spark作业运行流程
（1）Spark作业运行流程
spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建sparkContext的对象与集群进行交互。具体运行流程如下：
- sparkContext向cluster Manager申请CPU，内存等计算资源。
- cluster Manager分配应用程序执行所需要的资源，在worker节点创建executor。
- sparkContext将程序代码和task任务发送到executor上进行执行，代码可以是编译成的jar包或者python文件等。接着sparkContext会收集结果到Driver端。
（2） Spark RDD迭代过程
sparkContext创建RDD对象，计算RDD间的依赖关系，并组成一个DAG有向无环图。
DAGScheduler将DAG划分为多个stage，并将stage对应的TaskSet提交到集群的管理中心，stage的划分依据是RDD中的宽窄依赖，spark遇见宽依赖就会划分为一个stage，每个stage中包含来一个或多个task任务，避免多个stage之间消息传递产生的系统开销。
taskScheduler 通过集群管理中心为每一个task申请资源并将task提交到worker的节点上进行执行。
worker上的executor执行具体的任务。
（3）Yarn资源管理器介绍
spark 程序一般是运行在集群上的，spark on yarn是工作或生产上用的非常多的一种运行模式。
没有yarn模式前，每个分布式框架都要跑在一个集群上面，比如说Hadoop要跑在一个集群上，Spark用集群的时候跑在standalone上。这样的话整个集群的资源的利用率低，且管理起来比较麻烦。
yarn是分布式资源管理和任务管理管理，主要由ResourceManager，NodeManager和ApplicationMaster三个模块组成。
ResourceManager 主要负责集群的资源管理，监控和分配。对于所有的应用它有绝对的控制权和资源管理权限。
NodeManager 负责节点的维护，执行和监控task运行状况。会通过心跳的方式向ResourceManager汇报自己的资源使用情况。
yarn资源管理器的每个节点都运行着一个NodeManager，是ResourceManager的代理。如果主节点的ResourceManager宕机后，会连接ResourceManager的备用节点。
ApplicationMaster 负责具体应用程序的调度和资源的协调，它会与ResourceManager协商进行资源申请。ResourceManager以container容器的形式将资源分配给application进行运行。同时负责任务的启停。
container 是资源的抽象，它封装着每个节点上的资源信息(cpu,内存，磁盘，网络等)，yarn将任务分配到container上运行，同时该任务只能使用container描述的资源，达到各个任务间资源的隔离。
（4）Spark程序在Yarn上执行流程
spark on yarn分为两种模式yarn-client模式，和yarn---cluster模式，一般线上采用的是yarn-cluster模式。
（1）yarn-client模式
driver在客户端本地执行，这种模式可以使得spark application和客户端进行交互，因为driver在客户端可以通过webUI访问driver的状态。同时Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加。
（2）yarn-cluster模式
Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台NodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。
下图是yarn-cluster运行模式：
- client 向yarn提交应用程序，包含ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等。
- ApplicationMaster程序启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等。
- ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态。
- ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，启动Task。
- Task向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
- 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。