Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。
Spark 是在 scala 語言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 scala能夠緊密集成，其中的 scala 可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。
盡管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實(shí)際上它是對(duì) Hadoop 的補(bǔ)充，可以在 Hadoop 文件系統(tǒng)中并行運(yùn)行。通過名為 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實(shí)驗(yàn)室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發(fā)，可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。
? 易用性
Spark 提供了80多個(gè)高級(jí)運(yùn)算符。
? 通用性
Spark 提供了大量的庫，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。 開發(fā)者可以在同一個(gè)應(yīng)用程序中無縫組合使用這些庫。
? 支持多種資源管理器
Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自帶的獨(dú)立集群管理器
? Spark生態(tài)系統(tǒng)
? Shark：Shark基本上就是在Spark的框架基礎(chǔ)上提供和Hive一樣的HiveQL命令接口，為了最大程度的保持和Hive的兼容性，Spark使用了Hive的API來實(shí)現(xiàn)query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution階段用Spark代替HadoopMapReduce。通過配置Shark參數(shù)，Shark可以自動(dòng)在內(nèi)存中緩存特定的RDD，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重用，進(jìn)而加快特定數(shù)據(jù)集的檢索。同時(shí)，Shark通過UDF用戶自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)特定的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)算法，使得SQL數(shù)據(jù)查詢和運(yùn)算分析能結(jié)合在一起，最大化RDD的重復(fù)使用。
? SparkR：SparkR是一個(gè)為R提供了輕量級(jí)的Spark前端的R包。 SparkR提供了一個(gè)分布式的data frame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，解決了 R中的data frame只能在單機(jī)中使用的瓶頸，它和R中的data frame 一樣支持許多操作，比如select,filter,aggregate等等。（類似dplyr包中的功能）這很好的解決了R的大數(shù)據(jù)級(jí)瓶頸問題。 SparkR也支持分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如使用MLib機(jī)器學(xué)習(xí)庫。 [3] SparkR為Spark引入了R語言社區(qū)的活力，吸引了大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家開始在Spark平臺(tái)上直接開始數(shù)據(jù)分析之旅。 [4]
基本原理
Spark Streaming：構(gòu)建在Spark上處理Stream數(shù)據(jù)的框架，基本的原理是將Stream數(shù)據(jù)分成小的時(shí)間片段（幾秒），以類似batch批量處理的方式來處理這小部分?jǐn)?shù)據(jù)。Spark Streaming構(gòu)建在Spark上，一方面是因?yàn)镾park的低延遲執(zhí)行引擎（100ms+），雖然比不上專門的流式數(shù)據(jù)處理軟件，也可以用于實(shí)時(shí)計(jì)算，另一方面相比基于Record的其它處理框架（如Storm），一部分窄依賴的RDD數(shù)據(jù)集可以從源數(shù)據(jù)重新計(jì)算達(dá)到容錯(cuò)處理目的。此外小批量處理的方式使得它可以同時(shí)兼容批量和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的邏輯和算法。方便了一些需要?dú)v史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析的特定應(yīng)用場合。
計(jì)算方法
? Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark進(jìn)行圖計(jì)算，這是個(gè)非常有用的小項(xiàng)目。Bagel自帶了一個(gè)例子，實(shí)現(xiàn)了Google的PageRank算法。
? 當(dāng)下Spark已不止步于實(shí)時(shí)計(jì)算，目標(biāo)直指通用大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，而終止Spark，開啟SparkSQL或許已經(jīng)初見端倪。
? 近幾年來，大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的并行化算法研究成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一個(gè)較為重要的研究熱點(diǎn)。早幾年國內(nèi)外研究者和業(yè)界比較關(guān)注的是在 Hadoop 平臺(tái)上的并行化算法設(shè)計(jì)。然而， HadoopMapReduce 平臺(tái)由于網(wǎng)絡(luò)和磁盤讀寫開銷大，難以高效地實(shí)現(xiàn)需要大量迭代計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)并行化算法。隨著 UC Berkeley AMPLab 推出的新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái) Spark 系統(tǒng)的出現(xiàn)和逐步發(fā)展成熟，近年來國內(nèi)外開始關(guān)注在 Spark 平臺(tái)上如何實(shí)現(xiàn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘并行化算法設(shè)計(jì)。為了方便一般應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析人員使用所熟悉的 R 語言在 Spark 平臺(tái)上完成數(shù)據(jù)分析，Spark 提供了一個(gè)稱為 SparkR 的編程接口，使得一般應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析人員可以在 R 語言的環(huán)境里方便地使用 Spark 的并行化編程接口和強(qiáng)大計(jì)算能力。 [5]

總結(jié)

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