Spark的部署和技术选型

在飞速发展的云计算大数据时代，Spark是继Hadoop之后，成为替代Hadoop的下一代云计算大数据核心技术，目前Spark已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级Project，可以预计的是2014年下半年到2015年Spark在社区和商业应用上会有爆发式的增长。

Spark在业界的使用案例

       Spark是最新一代的大数据处理框架，在数据统计分析、数据挖掘、流处理、图技术、机器学习、误差查询等方面都有自己的技术，从我们的技术研究和长期业界观察来看，Spark会成为大数据时代集大成的计算框架。随着2014年5月30日Spark  1.0.0的发布，Spark已经相对稳定，可以放心使用。       

      Spark技术在国内外的应用开始越来越广泛，它正在逐渐走向成熟，并在这个领域扮演更加重要的角色。国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。例如：一直支持Hadoop的四大商业机构（Cloudera、MapR、Hortonworks、EMC）已纷纷宣布支持Spark；Mahout前一阶段也表示，将不再接受任何形式以MapReduce实现的算法，同时还宣布了基于Spark新的算法；而Cloudera的机器学习框架Oryx的执行引擎也将由Hadoop的MapReduce替换成Spark；另外，Google也已经开始将负载从MapReduce转移到Pregel和Dremel上；FaceBook也宣布将负载转移到Presto上……而目前，我们国内的淘宝、优酷土豆、网易、Baidu、腾讯等企业也已经使用Spark技术在自己的商业生产系统中。

Spark如何部署到生产环境

       对于Spark该如何部署到生产环境中，Spark亚太研究院院长和首席专家王家林介绍，Spark是最新一代大数据计算框架，使用时需要单独部署集群，Spark集群部署方式主要有三种：Standalone、Yarn、Mesos。一般而言，在部署的时候都会基于HDFS文件存储系统，所以，如果已经有Hadoop平台，部署Spark就非常容易，只需在平台上增加Spark功能即可。目前，国内企业淘宝使用的Spark就是基于Hadoop的yarn。当然也可以采用standalone和zookeeper的方式进行从无到有的构建Spark集群，这也是一种常见和理想的选择，并且这种方式也是官方推荐的。

企业如何做云计算大数据部署的技术选型

现在，谈到云计算大数据话题的时候很多人还是多会提到Hadoop，对Spark了解的人还不是很多，如果企业有计划要部署云计算大数据的话，如何做技术选型是很重要的。对此，Spark亚太研究院院长和首席专家王家林给出了如下建议：

       如果企业以前没有云计算大数据集群，选择使用Spark要比Hadoop更为明智，原因是：首先，Hadoop本身的计算模型决定了它的所有工作都要转化成Map、Shuffle和Reduce等核心阶段，由于每次计算都要从磁盘读或者写数据，而且整个计算模型需要网络传输，这就导致越来越难以忍受的延迟性。其次，Hadoop还不能支持交互式应用。而Spark可以轻松应对数据统计分析、数据挖掘、流处理、图技术、机器学习、误差查询等，且Spark的“One stack  rule them all”的特性也导致部署的简易性，省去多套系统部署的麻烦。

       如果技术选型为Spark，那么，解决数据统计分析、实时流计算、数据挖掘基本只需要一个团队即可，而如果采用Hadoop则需要不同团队做处理每一项专门的技术，极大的增加人力成本。

       另外，对于已经有Hadoop集群的公司而言，建议尝试使用Spark技术，可以从Spark的Shark或者Spark SQL开始，推荐使用Spark的实时流处理和机器学习技术。

Spark趋势，中型企业如何抉择

       Spark因其部署的简易性和“One stack  to rule them all”的特点，是大数据时代中型企业处理大数据的福音。例如，Yahoo！、淘宝、优酷土豆、网易、腾讯等国内大型知名企业已经在商业生产环境下开始使用Spark技术；Intel、IBM、Linkin、Twwitter等国外大型知名企业也都在大力支持Spark。随着这些国内外大企业的使用，Spark技术的发展必然势不可挡，行业普及很快就会到来，因此对于中型企业的使用和普及，只是时间问题。中型公司如果要基于Spark进行部署，只需配备约5-20人的团队，即可在Spark上做数据分析统计、机器学习、实施流处理计算等工作。

       对于电信、金融等行业，使用Spark同样势不可挡。在数据统计分析方面，Spark比Hadoop快几十倍，如果是使用内存表，Spark更是比Hadoop快100倍以上。同时Spark的实时流处理、机器学习、图计算也非常高效，可以充分满足电信、金融行业数据挖掘的需要。

作为唯一可以革命Hadoop并正在成为大数据计算框架霸主的Spark技术，由于其“One stack to rule them all”的特性（使用一个统一的技术堆栈解决了大数据处理生态系统中的流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的技术问题），在2014年10月左右会在中国的需求有爆发之势，这种需求包含企业使用Spark的需求和Spark人才的迫切需求，同时，这种需求将不限已经使用Spark的Yahoo！、淘宝、腾讯、网易等国内大型企业，还会包含很多中小企业。