本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第1章，第1.1节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

第1章 Spark　简　介

本章主要介绍Spark大数据计算框架、架构、计算模型和数据管理策略及Spark在工业界的应用。围绕Spark的BDAS 项目及其子项目进行了简要介绍。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，本章只进行简要

1.1　Spark是什么

介绍，后续章节再详细阐述。
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab。目前，已经成为Apache软件基金会旗下的*开源项目。下面是Spark的发展历程。
1．Spark的历史与发展

• 2009年：Spark诞生于AMPLab。
• 2010年：开源。
• 2013年6月：Apache孵化器项目。
• 2014年2月：Apache*项目。
• 2014年2月：大数据公司Cloudera宣称加大Spark框架的投入来取代MapReduce。
• 2014年4月：大数据公司MapR投入Spark阵营，Apache Mahout放弃MapReduce，将使用Spark作为计算引擎。
• 2014年5月：Pivotal Hadoop集成Spark全栈。
• 2014年5月30日：Spark 1.0.0发布。
• 2014年6月：Spark 2014 峰会在旧金山召开。
• 2014年7月：Hive on Spark项目启动。

目前AMPLab和Databricks负责整个项目的开发维护，很多公司，如Yahoo!、Intel等参与到Spark的开发中，同时很多开源爱好者积极参与Spark的更新与维护。
AMPLab开发以Spark为核心的BDAS时提出的目标是：one stack to rule them all，也就是说在一套软件栈内完成各种大数据分析任务。相对于MapReduce上的批量计算、迭代型计算以及基于Hive的SQL查询，Spark可以带来上百倍的性能提升。目前Spark的生态系统日趋完善，Spark SQL的发布、Hive on Spark项目的启动以及大量大数据公司对Spark全栈的支持，让Spark的数据分析范式更加丰富。
2．Spark之于Hadoop
更准确地说，Spark是一个计算框架，而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS，Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统，如Hbase、
Hive等。
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，可融入Hadoop的生态系统，以弥补缺失MapReduce的不足。
Spark相比Hadoop MapReduce的优势如下。
（1）中间结果输出
基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。
Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划（DAG），这可以将多Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。类似的引擎包括Dryad、Tez。
（2）数据格式和内存布局
由于MapReduce Schema on Read处理方式会引起较大的处理开销。Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD，进行数据的存储。RDD能支持粗粒度写操作，但对于读取操作，RDD可以精确到每条记录，这使得RDD可以用来作为分布式索引。Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略，如Hash分区等。Shark和Spark SQL在Spark的基础之上实现了列存储和列存储压缩。
（3）执行策略
MapReduce在数据Shuffle之前花费了大量的时间来排序，Spark则可减轻上述问题带来的开销。因为Spark任务在Shuffle中不是所有情景都需要排序，所以支持基于Hash的分布式聚合，调度中采用更为通用的任务执行计划图（DAG），每一轮次的输出结果在内存缓存。
（4）任务调度的开销
传统的MapReduce系统，如Hadoop，是为了运行长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交一个任务的延迟非常高。
Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务，通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销。
3．Spark能带来什么
Spark的一站式解决方案有很多的优势，具体如下。
（1）打造全栈多计算范式的高效数据流水线
Spark支持复杂查询。在简单的“map”及“reduce”操作之外，Spark还支持SQL查询、流式计算、机器学习和图算法。同时，用户可以在同一个工作流中无缝搭配这些计算范式。
（2）轻量级快速处理
Spark 1.0核心代码只有4万行。这是由于Scala语言的简洁和丰富的表达力，以及Spark充分利用和集成Hadoop等其他第三方组件，同时着眼于大数据处理，数据处理速度是至关重要的，Spark通过将中间结果缓存在内存减少磁盘I/O来达到性能的提升。
（3）易于使用，Spark支持多语言
Spark支持通过Scala、Java及Python编写程序，这允许开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作。它自带了80多个算子，同时允许在Shell中进行交互式计算。用户可以利用Spark像书写单机程序一样书写分布式程序，轻松利用Spark搭建大数据内存计算平台并充分利用内存计算，实现海量数据的实时处理。
（4）与HDFS等存储层兼容
Spark可以独立运行，除了可以运行在当下的YARN等集群管理系统之外，它还可以读取已有的任何Hadoop数据。这是个非常大的优势，它可以运行在任何Hadoop数据源上，如Hive、HBase、HDFS等。这个特性让用户可以轻易迁移已有的持久化层数据。
（5）社区活跃度高
Spark起源于2009年，当下已有超过50个机构、260个工程师贡献过代码。开源系统的发展不应只看一时之快，更重要的是支持一个活跃的社区和强大的生态系统。
同时我们也应该看到Spark并不是完美的，RDD模型适合的是粗粒度的全局数据并行计算。不适合细粒度的、需要异步更新的计算。对于一些计算需求，如果要针对特定工作负载达到最优性能，还是需要使用一些其他的大数据系统。例如，图计算领域的GraphLab在特定计算负载性能上优于GraphX，流计算中的Storm在实时性要求很高的场合要比Spark Streaming更胜一筹。
随着Spark发展势头日趋迅猛，它已被广泛应用于Yahoo!、Twitter、阿里巴巴、百度、网易、英特尔等各大公司的生产环境中。