Spark介绍

简要介绍

Spark是一个基于内存的分布式计算框架，适用于大规模数据处理任务。与传统的MapReduce相比，Spark在迭代计算和流处理场景中具有显著的性能优势。但是，这并不意味着所有数据都会被缓存到内存中。当数据量较大或集群资源有限时，部分数据仍可能需要写入磁盘。因此在实际应用中，合理配置资源和调优参数是提升性能的关键。

Spark组件的架构如图1所示。

Spark的应用运行流程大致可以分为以下四个阶段，在此简要叙述，便于后续更有针对性地理解和分析其执行机制。

1. Application作为进程集运行在集群上，由Driver负责协调。
2. Driver会连接Cluster Manager申请Executor资源，并启动ExecutorBackend。Cluster Manager会根据应用的配置进行资源调度，Driver启动的同时会初始化DAG调度、划分Stage并生成相应的Task。
3. 分发Application代码（传递给SparkContext的JAR包或者Python代码）到Executor上。
4. 所有Task执行完成后，Application的运行也随之结束。

Spark的核心概念是RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布数据集），指的是一个“只读的、可分区的分布式数据集”。它可以在内存中全部或部分缓存，从而在多次计算之间被复用。

RDD的创建通常有两种途径：从外部数据源导入数据和通过对已有RDD进行转换操作生成新RDD。

RDD的存储可以选择不同的存储级别来缓存，以便重用（11种存储级别，简单理解为Cache/Persist的各种组合）。默认情况下，RDD缓存于内存中。当内存不足时，Spark会自动将数据溢出到磁盘。在Shuffle操作中，即使未显式缓存，中间结果也会被自动持久化以避免重复计算。

使用背景

通过优化硬件配置、调整操作系统参数和调整Spark组件参数，可以有效地提升Spark的运行效率，降低资源消耗，提升数据处理速度和性能表现。

读者对象

• 大数据开发工程师：正在使用或计划使用Spark进行大规模数据处理的开发者，希望通过优化提升作业性能与资源利用率。
• 运维工程师：负责Spark集群部署、监控与维护的技术人员，需了解如何从硬件和操作系统层面进行优化，以支持更高效的数据处理。
• 数据架构师与技术负责人：在设计大数据平台架构时，需要综合考虑性能、成本和可扩展性，通过调优实现最优资源配置与性能平衡。