Apache Spark最初在2009年诞生于美国加州大学伯克利分校的APM实验室，并于2010年开源，如今是Apache软件基金会下的顶级开源项目之一。Spark的目标是设计一种编程模型，能够快速地进行数据分析。Spark提供了内存计算，减少了IO开销。另外Spark是基于Scala编写的，提供了交互式的编程体验。经过10年的发展，Spark成为了炙手可热的大数据处理平台，目前最新的版本是Spark3.0。本文主要是对Spark进行一个总体概览式的介绍,后续内容会对具体的细节进行展开讨论。本文的主要内容包括：

• √Spark的关注度分析
• √Spark的特点
• √Spark的一些重要概念
• √Spark组件概览
• √Spark运行架构概览
• √Spark编程小试牛刀

Spark的关注热度分析

概况

下图展示了近1年内在国内关于Spark、Hadoop及Flink的搜索趋势

近1年内全球关于Spark、Hadoop及Flink的搜索趋势，如下：

近1年国内关于Spark、Hadoop及Flink的搜索热度区域分布情况(按Flink搜索热度降序排列)：

近1年全球关于Spark、Hadoop及Flink的搜索热度区域分布情况(按Flink搜索热度降序排列)：

分析

从上面的4幅图可以看出，近一年无论是在国内还是全球，关于Spark的搜索热度始终是比Hadoop和Flink要高。近年来Flink发展迅猛，其在国内有阿里的背书，Flink天然的流处理特点使其成为了开发流式应用的首选框架。可以看出，虽然Flink在国内很火，但是放眼全球，热度仍然不及Spark。所以学习并掌握Spark技术仍然是一个不错的选择，技术有很多的相似性，如果你已经掌握了Spark，再去学习Flink的话，相信你会有种似曾相识的感觉。

Spark的特点

• 速度快Apache Spark使用DAG调度程序、查询优化器和物理执行引擎，为批处理和流处理提供了高性能。
• 易于使用支持使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。Spark提供了80多个高级操作算子，可轻松构建并行应用程序。
• 通用性Spark提供了非常丰富的生态栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图计算等组件，这些组件可以无缝整合在一个应用中，通过一站部署，可以应对多种复杂的计算场景
• 运行模式多样Spark可以使用Standalone模式运行，也可以运行在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes等环境中运行。并且可以访问HDFS、Alluxio、Apache Cassandra、Apache HBase、Apache Hive等多种数据源中的数据。

Spark的一些重要概念

• RDD弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型
• DAG有向无环图(Directed Acyclic Graph),反映RDD之间的依赖关系
• Application用户编写的Spark程序，由 driver program 和 executors 组成
• Application jar用户编写的应用程序JAR包
• Driver program用程序main()函数的进程，可以创建SparkContext
• Cluster manager集群管理器，属于一个外部服务，用于资源请求分配(如：standalone manager, Mesos, YARN)
• Deploy mode部署模式，决定Driver进程在哪里运行。如果是cluster模式，会由框架本身在集群内部某台机器上启动Driver进程。如果是client模式，会在提交程序的机器上启动Driver进程
• Worker node集群中运行应用程序的节点Executor运行在Worknode节点上的一个进程，负责运行具体的任务，并为应用程序存储数据
• Task运行在executor中的工作单元
• Job一个job包含多个RDD及一些列的运行在RDD之上的算子操作，job需要通过action操作进行触发(比如save、collect等)
• Stage每一个作业会被分成由一些列task组成的stage，stage之间会相互依赖

Spark组件概览

Spark生态系统主要包括Spark Core、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX等组件，具体如下图所示：

• Spark CoreSpark core是Spark的核心，包含了Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、存储管理等。SparkCore提供了基于RDD的API是其他高级API的基础，主要功能是实现批处理。
• Spark SQLSpark SQL主要是为了处理结构化和半结构化数据而设计的，SparkSQL允许用户在Spark程序中使用SQL、DataFrame和DataSetAPI查询结构化数据，支持Java、Scala、Python和R语言。由于DataFrame API提供了统一的访问各种数据源的方式(包括Hive、Avro、Parquet、ORC和JDBC)，用户可以通过相同的方式连接任何数据源。另外，Spark SQL可以使用hive的元数据，从而实现了与Hive的完美集成，用户可以将Hive的作业直接运行在Spark上。Spark SQL可以通过spark-sql的shell命令访问。
• SparkStreamingSparkStreaming是Spark很重要的一个模块，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。在内部，其工作方式是将实时输入的数据流拆分为一系列的micro batch，然后由Spark引擎进行处理。SparkStreaming支持多种数据源，如kafka、Flume和TCP套接字等
• MLlibMLlib是Spark提供的一个机器学习库，用户可以使用Spark API构建一个机器学习应用，Spark尤其擅长迭代计算，性能是Hadoop的100倍。该lib包含了常见机器学习算法，比如逻辑回归、支持向量机、分类、聚类、回归、随机森林、协同过滤、主成分分析等。
• GraphXGraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化，GraphX性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。GraphX内置了许多图算法，比如著名的PageRank算法。

Spark运行架构概览

从整体来看，Spark应用架构包括以下几个主要部分：

• Driver program
• Master node
• Work node
• Executor
• Tasks
• SparkContext

在Standalone模式下，运行架构如下图所示：

Driver program

Driver program是Spark应用程序的main()函数(创建SparkContext和Spark会话)。运行Driver进程的节点称之为Driver node，Driver进程与集群管理器(Cluster Manager)进行通信，向Executor发送调度的task。

Cluster Manager

称之为集群管理器，主要用于管理集群。常见的集群管理器包括YARN、Mesos和Standalone，Standalone集群管理器包括两个长期运行的后台进程，其中一个是在Master节点，另外一个是在Work节点。在后续集群部署模式篇，将详细探讨这一部分的内容，此处先有有一个大致印象即可。

Worker node

熟悉Hadoop的朋友应该知道，Hadoop包括namenode和datanode节点。Spark也类似，Spark将运行具体任务的节点称之为Worker node。该节点会向Master节点汇报当前节点的可用资源，通常在每一台Worker node上启动一个work后台进程，用于启动和监控Executor。

Executor

Master节点分配资源，使用集群中的Work node创建Executor，Driver使用这些Executor分配运行具体的Task。每一个应用程序都有自己的Executor进程，使用多个线程执行具体的Task。Executor主要负责运行任务和保存数据。

Task

Task是发送到Executor中的工作单元

SparkContext

SparkContext是Spark会话的入口，用于连接Spark集群。在提交应用程序之前，首先需要初始化SparkContext，SparkContext隐含了网络通信、存储体系、计算引擎、WebUI等内容。值得注意的是，一个JVM进程中只能有一个SparkContext，如果想创建新的SparkContext，需要在原来的SparkContext上调用stop()方法。

Spark编程小试牛刀

Spark实现分组取topN案例

描述：在HDFS上有订单数据order.txt文件，文件字段的分割符号","，其中字段依次表示订单id，商品id，交易额。样本数据如下：

Order_00001,Pdt_01,222.8
Order_00001,Pdt_05,25.8
Order_00002,Pdt_03,522.8
Order_00002,Pdt_04,122.4
Order_00002,Pdt_05,722.4
Order_00003,Pdt_01,222.8

问题：使用sparkcore，求每个订单中成交额最大的商品id

实现代码

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TopOrderItemCluster {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("top n order and item")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val hctx = new HiveContext(sc)
    val orderData = sc.textFile("data.txt")
    val splitOrderData = orderData.map(_.split(","))
    val mapOrderData = splitOrderData.map { arrValue =>
      val orderID = arrValue(0)
      val itemID = arrValue(1)
      val total = arrValue(2).toDouble
      (orderID, (itemID, total))
    }
    val groupOrderData = mapOrderData.groupByKey()

    /**
      ***groupOrderData.foreach(x => println(x))
      ***(Order_00003,CompactBuffer((Pdt_01,222.8)))
      ***(Order_00002,CompactBuffer((Pdt_03,522.8), (Pdt_04,122.4), (Pdt_05,722.4)))
      ***(Order_00001,CompactBuffer((Pdt_01,222.8), (Pdt_05,25.8)))
      */
   
    val topOrderData = groupOrderData.map(tupleData => {
      val orderid = tupleData._1
      val maxTotal = tupleData._2.toArray.sortWith(_._2 > _._2).take(1)
      (orderid, maxTotal)
    }
    )
    topOrderData.foreach(value =>
      println("最大成交额的订单ID为：" + value._1 + " ,对应的商品ID为：" + value._2(0)._1)

      /**
        ***最大成交额的订单ID为：Order_00003 ,对应的商品ID为：Pdt_01
        ***最大成交额的订单ID为：Order_00002 ,对应的商品ID为：Pdt_05
        ***最大成交额的订单ID为：Order_00001 ,对应的商品ID为：Pdt_01
        */
      
    )
    //构造出元数据为Row的RDD
    val RowOrderData = topOrderData.map(value => Row(value._1, value._2(0)._1))
    //构建元数据
    val structType = StructType(Array(
      StructField("orderid", StringType, false),
      StructField("itemid", StringType, false))
    )
    //转换成DataFrame
    val orderDataDF = hctx.createDataFrame(RowOrderData, structType)
   // 将数据写入Hive
    orderDataDF.registerTempTable("tmptable")
    hctx.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS orderid_itemid(orderid STRING,itemid STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\\t'")
      hctx.sql("INSERT INTO orderid_itemid SELECT * FROM tmptable")
  }

}

将上述代码打包，提交到集群运行，可以进入hive cli或者spark-sql的shell查看Hive中的数据。

总结

本文主要从整体上对Spark进行了介绍，主要包括Spark的搜索热度分析、Spark的主要特点、Spark的一些重要概念以及Spark的运行架构，最后给出了一个Spark编程案例。本文是Spark系列分享的第一篇，可以先感受一下Spark的全局面貌，下一篇将分享Spark Core编程指南。