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[Data Science] Hadoop与分布式数据处理 Spark VS Hadoop有哪些异同点?

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发表于 11-23-2015 09:51 PM | 显示全部楼层 |阅读模式

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  Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架,由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发,支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析,能够提升大数据处理的实时性和准确性,现已逐渐获得很多企业的支持,如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。
  针对以下几个问题来深入的学习
1、SparkVSHadoop有哪些异同点?
Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘、分析
Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速,Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
  Spark是在Scala语言中实现的,它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同,Spark和Scala能够紧密集成,其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
  尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对Hadoop的补充,可以在Hadoop文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
  虽然Spark与Hadoop有相似之处,但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。首先,Spark是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计,即那些在并行操作之间重用工作数据集(比如机器学习算法)的工作负载。为了优化这些类型的工作负载,Spark引进了内存集群计算的概念,可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中,以缩短访问延迟.
大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详,基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语,使并行批处理程序变得非常地简单和优美。
  Spark提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作 。比如map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey,union,join,cogroup,mapValues,sort,partionBy等多种操作类型,他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect,reduce,lookup,save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型,给上层应用者提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的DataShuffle一种模式。用户可以命名,物化,控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.
2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性?
从Spark的论文ResilientDistributedDatasets:AFault-TolerantAbstractionforIn-MemoryClusterComputing中没看出容错性做的有多好。倒是提到了分布式数据集计算,做checkpoint的两种方式,一个是checkpointdata,一个是loggingtheupdates。貌似Spark采用了后者。但是文中后来又提到,虽然后者看似节省存储空间。但是由于数据处理模型是类似DAG的操作过程,由于图中的某个节点出错,由于lineagechains的依赖复杂性,可能会引起全部计算节点的重新计算,这样成本也不低。他们后来说,是存数据,还是存更新日志,做checkpoint还是由用户说了算吧。相当于什么都没说,又把这个皮球踢给了用户。所以我看就是由用户根据业务类型,衡量是存储数据IO和磁盘空间的代价和重新计算的代价,选择代价较小的一种策略。取代给中间结果进行持久化或建立检查点,Spark会记住产生某些数据集的操作序列。因此,当一个节点出现故障时,Spark会根据存储信息重新构造数据集。他们认为这样也不错,因为其他节点将会帮助重建。
  3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色?
Spark提供了高的性能和大数据处理能力,使得用户可以快速得到反馈体验更好。另一类应用是做数据挖掘,因为Spark充分利用内存进行缓存,利用DAG消除不必要的步骤,所以比较合适做迭代式的运算。而有相当一部分机器学习算法是通过多次迭代收敛的算法,所以适合用Spark来实现。我们把一些常用的算法并行化用Spark实现,可以从R语言中方便地调用,降低了用户进行数据挖掘的学习成本。
  Spark配有一个流数据处理模型,与Twitter的Storm框架相比,Spark采用了一种有趣而且独特的办法。Storm基本上是像是放入独立事务的管道,在其中事务会得到分布式的处理。相反,Spark采用一个模型收集事务,然后在短时间内(我们假设是5秒)以批处理的方式处理事件。所收集的数据成为他们自己的RDD,然后使用Spark应用程序中常用的一组进行处理。作者声称这种模式是在缓慢节点和故障情况下会更加稳健,而且5秒的时间间隔通常对于大多数应用已经足够快了。这种方法也很好地统一了流式处理与非流式处理部分。
  总结
这几天在看Hadoop权威指南、hbase权威指南、hive权威指南、大规模分布式存储系统、zoopkeeper、大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理等书同时补充,能静下心来好好的完整的看完一本书,是相当不错的。
  End.
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发表于 11-23-2015 10:26 PM 来自美国米群网手机版 | 显示全部楼层
TeamEditor有空一起交流一下
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发表于 11-27-2015 08:06 PM 来自美国米群网手机版 | 显示全部楼层
楼主TeamEditor帖子好赞~~~
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