《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——1.2　Spark生态系统BDAS

本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第1章，第1.2节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.2　Spark生态系统BDAS

目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子项目。这些子项目在Spark上层提供了更高层、更丰富的计算范式。
图1-1为BDAS的项目结构图。

下面对BDAS的各个子项目进行更详细的介绍。
（1）Spark
Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口。
图1-2为Spark的处理流程（主要对象为RDD）。

Spark将数据在分布式环境下分区，然后将作业转化为有向无环图（DAG），并分阶段进行DAG的调度和任务的分布式并行处理。
（2）Shark
Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库。目前，Shark已经完成学术使命，终止开发，但其架构和原理仍具有借鉴意义。它提供了能够查询Hive中所存储数据的一套SQL接口，兼容现有的Hive QL语法。这样，熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc、Reporting等类型的SQL查询。Shark底层复用Hive的解析器、优化器以及元数据存储和序列化接口。Shark会将Hive QL编译转化为一组Spark任务，进行分布式运算。
（3）Spark SQL
Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，类似于Shark在整个生态系统的角色，它们可以统称为SQL on Spark。之前，Shark的查询编译和优化器依赖于Hive，使得Shark不得不维护一套Hive分支，而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器，并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL 的Operator。用户可以在Spark上直接书写SQL，相当于为Spark扩充了一套SQL算子，这无疑更加丰富了Spark的算子和功能，同时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储（如HDFS、Hive等），为其发展奠定广阔的空间。
（4）Spark Streaming
Spark Streaming通过将流数据按指定时间片累积为RDD，然后将每个RDD进行批处理，进而实现大规模的流数据处理。其吞吐量能够超越现有主流流处理框架Storm，并提供丰富的API用于流数据计算。
（5）GraphX
GraphX基于BSP模型，在Spark之上封装类似Pregel的接口，进行大规模同步全局的图计算，尤其是当用户进行多轮迭代时，基于Spark内存计算的优势尤为明显。
（6）Tachyon
Tachyon是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。用户可以基于Tachyon实现RDD或者文件的跨应用共享，并提供高容错机制，保证数据的可靠性。
（7）Mesos
Mesos是一个资源管理框架，提供类似于YARN的功能。用户可以在其中插件式地运行Spark、MapReduce、Tez等计算框架的任务。Mesos会对资源和任务进行隔离，并实现高效的资源任务调度。
（8）BlinkDB
BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式 SQL 的近似查询引擎。它允许用户通过在查询准确性和查询响应时间之间做出权衡，完成近似查询。其数据的精度被控制在允许的误差范围内。为了达到这个目标，BlinkDB的核心思想是：通过一个自适应优化框架，随着时间的推移，从原始数据建立并维护一组多维样本；通过一个动态样本选择策略，选择一个适当大小的示例，然后基于查询的准确性和响应时间满足用户查询需求。