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# Spark的架构与运行逻辑
## 一、Spark概述
Apache Spark是一种开源的分布式计算系统,由加州大学伯克利分校AMPLab于2009年开发,2013年成为Apache顶级项目。它通过内存计算和优化的执行引擎,为大规模数据处理提供了比Hadoop MapReduce更高效的解决方案。
### 核心特性
- **内存计算**:比磁盘IO快10-100倍
- **DAG执行引擎**:支持复杂任务流水线
- **多语言API**:Scala/Java/Python/R/SQL
- **丰富的生态**:SQL、流处理、机器学习、图计算
## 二、系统架构设计
### 1. 分层架构

#### 1.1 资源管理层
支持多种集群管理器:
- Standalone(内置)
- Apache Mesos
- Hadoop YARN
- Kubernetes
#### 1.2 核心执行引擎
包含任务调度、内存管理、故障恢复等核心功能。
#### 1.3 高级组件库
```python
# 示例:使用PySpark的组件库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
组件 | 功能描述 |
---|---|
Driver | 执行用户程序的main方法,创建SparkContext |
Cluster Manager | 分配集群资源 |
Executor | 在工作节点上执行具体任务 |
Task | 最小工作单元,处理单个数据分片 |
spark-submit
提交应用// 示例:创建RDD的两种方式
val rdd1 = sparkContext.parallelize(Seq(1,2,3,4))
val rdd2 = sparkContext.textFile("hdfs://path/to/file")
内存区域划分: - Execution Memory(执行内存) - Storage Memory(存储内存) - User Memory(用户内存) - Reserved Memory(预留内存)
// 配置示例:设置执行内存比例
spark.memory.fraction=0.6
spark.memory.storageFraction=0.5
spark.default.parallelism
partitionBy()
存储级别 | 描述 | 适用场景 |
---|---|---|
MEMORY_ONLY | 只存内存 | 默认选项 |
MEMORY_AND_DISK | 内存不足存磁盘 | 大数据集 |
DISK_ONLY | 只存磁盘 | 极少使用 |
spark.shuffle.file.buffer
reduceByKey
替代groupByKey
spark.sql.shuffle.partitions
-- Spark SQL示例
SELECT department, avg(salary)
FROM employees
GROUP BY department
# Structured Streaming示例
stream = spark.readStream.format("kafka")...
query = stream.writeStream.outputMode("complete")...
// MLlib管道示例
val lr = new LogisticRegression()
val model = lr.fit(trainingData)
特性 | Spark | Hadoop MapReduce |
---|---|---|
执行速度 | 内存计算,快10-100倍 | 基于磁盘IO |
编程模型 | 丰富API(RDD/DataFrame) | 只有Map和Reduce |
实时处理 | 支持微批和流处理 | 仅批处理 |
内存使用 | 需要较多内存 | 内存需求较低 |
Spark通过创新的内存计算模型和高效的DAG调度机制,已成为大数据处理的事实标准。理解其架构设计和运行原理,对于开发高性能分布式应用至关重要。随着3.0版本引入自适应查询执行等新特性,Spark仍在持续进化中。
注:本文基于Spark 3.x版本编写,部分配置参数可能随版本变化而调整。 “`
这篇文章共计约1550字,采用Markdown格式编写,包含: 1. 多级标题结构 2. 表格对比 3. 代码示例 4. 列表和强调 5. 架构图示说明 6. 技术参数说明
可根据需要调整各部分内容的深度或补充具体案例。
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