一. Apache Spark是什么？

Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。

二. Spark的四大特性

1. 高效性

运行速度提高100倍。
Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。

2. 易用性

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

3. 通用性

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4. 兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

• Mesos：Spark可以运行在Mesos里面（Mesos 类似于yarn的一个资源调度框架）

• standalone：Spark自己可以给自己分配资源（master，worker）

• YARN：Spark可以运行在yarn上面

• Kubernetes：Spark接收 Kubernetes的资源调度

三. Spark重要概念

1. Spark运行模式

目前Spark的运行模式主要有以下几种:

• local:主要用于开发调试Spark应用程序

• Standlone:利用Spark自带的资源管理与调度器运行Spark集群，采用Master/Slave结构，为解决单点故障，可以采用Xookeeper实现高可靠(High Availability, HA)

• Apache Mesos:运行在著名的Mesos资源管理框架基础之上，该集群运行模式将资源管理管理交给Mesos,Spark只负责运行任务调度和计算

• Hadoop YARN:集群运行在Yarn资源管理器上，资源管理交给YARN，Spark只负责进行任务调度和计算
  Spark运行模式中Hadoop YARN的集群方式最为常用。

  2. Spark组件(Components)

  一个完整的Spark应用程序，如前面一章当中的SparkWorkdCount程序，在提交集群运行时，它涉及到如下图所示的组件：

每个Spark应用都由一个驱动器程序(drive program)来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，驱动器负责创建SparkContext,SparkContext可以与不同种类的集群资源管理器(Cluster Manager)，例如Hadoop YARN，Mesos进行通信，获取到集群进行所需的资源后，SparkContext将
得到集群中工作节点(Worker Node)上对应的Executor(不同的Spark程序有不同的Executor,他们之间是相互独立的进程，Executor为应用程序提供分布式计算以及数据存储功能)，之后SparkContext将应用程序代码发送到各Executor,最后将任务(Task)分配给executors执行

• ClusterManager:在Standalone模式中即为Master节点（主节点），控制整个集群，监控Worker.在YARN中为ResourceManager

• Worker:从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager,负责计算节点的控制。

• Driver:运行Application的main()函数并创建SparkContect。

• Executor:执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executor。

• SparkContext:整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

• RDD：Spark的计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。

• DAG Scheduler:根据作业(Job)构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。

• TaskScheduler:将任务(Task)分发给Executor。

• SparkEnv:线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。
  SparkEnv内构建并包含如下一些重要组件的引用。

  1、MapOutPutTracker:负责Shuffle元信息的存储。
  2、BroadcastManager:负责广播变量的控制与元信息的存储。
  3、BlockManager:负责存储管理、创建和查找快。
  4、MetricsSystem:监控运行时性能指标信息。
  5、SparkConf:负责存储配置信息。

四. Spark的整体流程

1、Client提交应用。  
2、Master找到一个Worker启动Driver  
3、Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph  
4、再由DAGSchedule将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskSchedule。  
5、再由TaskSchedule提交任务给Executor执行。  
6、其它组件协同工作，确保整个应用顺利执行。

图片：

五. Spark on Yarn流程：

1、基于YARN的Spark作业首先由客户端生成作业信息，提交给ResourceManager。  
2、ResourceManager在某一NodeManager汇报时把AppMaster分配给NodeManager。  
3、NodeManager启动SparkAppMaster。
4、SparkAppMastere启动后初始化然后向ResourceManager申请资源。  
5、申请到资源后，SparkAppMaster通过RPC让NodeManager启动相应的SparkExecutor。  
6、SparkExecutor向SparkAppMaster汇报并完成相应的任务。  
7、SparkClient会通过AppMaster获取作业运行状态。

六. 应用场景

Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和即席查询等

淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等
腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。
优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算。