一.大数据技术栈

如下图，当前的一个大数据技术栈:

image.png

如上所示:

1. 数据采集，一般通过Sqoop或Flume将关系型数据库数据同步到hadoop平台。
2. 底层存储，采集到的数据存储在hdfs上，分布式进行存储。
3. 资源调度，hadoop的资源调度就是yarn，用来协调各个集群节点的资源。
4. 底层计算框架， 分MapReduce和Spark。
5. 应用层，一般是BI自助分析

二.Spark概述

Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了Java、Scala、Python和R的高级api，以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图形处理的GraphX，以及用于增量计算和流处理的structured Streaming。

2.1 MapReduce框架局限性

MapReduce框架存在一些局限性

1. 处理效率低效
   1.1 Map 结果写磁盘，Reduce 写HDFS ，多个MR 之间通过HDFS 交换数据 ；
   1.2 任务调度和启动开销大 ；
   1.3 无法充分利用内存

2. 不适合迭代计算（如机器学习 、 图计算等 ）， 交互式处理（数据挖掘 ）

3. 不适合流式处理（点击日志分析 ）

4. MapReduce编程不够灵活，仅支持Map 和Reduce 两种操作

2.2 Hadoop生态圈中的各种框架

批处理 ：MapReduce 、Hive 、Pig
流式计算 ：Storm
交互式计算 ：Impala、presto

需要一种灵活的框架可同时进行批处理、流式计算、交互式计算。

于是引入了Spark计算引擎

2.3 Spark

2.3.1 Spark的优势

1. 内存计算引擎 ， 提供Cache 机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享 ， 减少数据读取的IO 开销

2. DAG 引擎 ， 减少多次计算之间中间结果写到HDFS 的开销

3. 使用多线程池模型来减少task 启动开稍 ，shuffle 过程中避免不必要的sort 操作以及减少磁盘IO

2.3.2 Spark特点

1. 易用
   提供了丰富的API ， 支持Java ，Scala ，Python 和R 四种语言
   R语言很少被用到，基本都是使用Java、Scala、Python来操作Spark

   代码量比MapReduce 少2~5 倍

2. 与Hadoop 集成
   读写HDFS/Hbase
   与YARN 集成

2.3.3 SPRAK 2 新特性

1. SparkSession：新的上下文入口，统一SQLContext和HiveContext
2. dataframe与dataset统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名。由于Python是弱类型语言，只能使用DataFrame
3. Spark SQL 支持sql 2003标准
4. 支持ansi-sql
5. 支持ddl命令
6. 支持子查询：in/not in、exists/not exists
7. 提升catalyst查询优化器的性能