spark和大数据生态

Spark简介

诞生与发展

诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室，是一个基于内存的分布式计算框架

发展历程：
2009年诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室
2010年正式开源
2013年6月正式成为Apache孵化项目
2014年2月成为Apache顶级项目
2014年5月正式发布Spark 1.0版本
2014年10月Spark打破MapReduce保持的排序记录
2015年发布了1.3 1.4 1.5版本
2016年发布了1.6 2.x版本

为什么使用Spark

MapReduce编程模型的局限性
繁杂
只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码

MapReduce处理效率低
Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据
任务调度与启动开销大
不适合迭代处理、交互式处理和流式处理

Spark是类Hadoop MapReduce的通用并行框架
Job中间输出结果可以保存在内存，不再需要读写HDFS
比MapReduce平均快10倍以上

Spark优势

速度快
基于内存数据处理，比MR快100个数量级以上（逻辑回归算法测试）
基于硬盘数据处理，比MR快10个数量级以上

易用性
支持Java、Scala、Python、R语言
交互式shell方便开发测试

通用性
一栈式解决方案：批处理、交互式查询、实时流处理、图计算及机器学习

随处运行
YARN、Mesos、EC2、Kubernetes、Standalone、Local

Spark技术栈

Spark Core
核心组件，分布式计算引擎

Spark sql
高性能的基于Hadoop的sql解决方案

Spark Streaming
可以实现高吞吐量、具备容错机制的准实时流处理系统

Spark GraphX
分布式图处理框架

Spark MLlib
构建在Spark上的分布式机器学习库

大数据生态

1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MysqL)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MysqL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：

通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

支持Hadoop并行数据加载。

4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类sql语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
10）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
11）ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、 分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。