大数据中的Spark技术
来源:互联网 发布:淘宝卖家级别怎么分 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 20:16
Spark是个通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,提供高效内存计算。如果你熟悉Hadoop,那么你知道分布式计算框架要解决两个问题:如何分发数据和如何分发计算。Hadoop使用HDFS来解决分布式数据问题,MapReduce计算范式提供有效的分布式计算。类似的,Spark拥有多种语言的函数式编程API,提供了除map和reduce之外更多的运算符,这些操作是通过一个称作弹性分布式数据集(resilient distributed datasets, RDDs)的分布式数据框架进行的。
本质上,RDD是种编程抽象,代表可以跨机器进行分割的只读对象集合。RDD可以从一个继承结构(lineage)重建(因此可以容错),通过并行操作访问,可以读写HDFS或S3这样的分布式存储,更重要的是,可以缓存到worker节点的内存中进行立即重用。由于RDD可以被缓存在内存中,Spark对迭代应用特别有效,因为这些应用中,数据是在整个算法运算过程中都可以被重用。大多数机器学习和最优化算法都是迭代的,使得Spark对数据科学来说是个非常有效的工具。另外,由于Spark非常快,可以通过类似Python REPL的命令行提示符交互式访问。
Spark库本身包含很多应用元素,这些元素可以用到大部分大数据应用中,其中包括对大数据进行类似SQL查询的支持,机器学习和图算法,甚至对实时流数据的支持。
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