何海林1,，2,，皮建勇1，2

1.貴州大學 計算機科學與信息學院,，貴州 貴陽 550025,； 2.貴州大學 云計算與物聯(lián)網(wǎng)研究中心，貴州 貴陽 550025

　　摘  要： 雖然以MapReduce和Hadoop分布式系統(tǒng)（HDFS）為核心的Hadoop已在大規(guī)模數(shù)據(jù)密集的商業(yè)領域成功應用,，但是對于多個并行操作之間重用工作數(shù)據(jù)集卻表現(xiàn)不佳,。作為對其的一種補充,，本文介紹了Spark。首先介紹Hadoop的MapReduce與HDFS基本概念與設計思想,，然后介紹了Spark的基本概念與思想,，并且著重介紹了彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD，并通過實驗證明和分析對比了Hadoop與Spark,。

　　關鍵詞： Hadoop,；MapReduce；HDFS,；Spark,；彈性分布式數(shù)據(jù)集

0 引言

　　在這個知識爆炸性增長的社會，隨著各種技術(shù)的進步,，人們越來越依賴身邊的各種終端設備進行各種各樣的生產(chǎn)生活,，而這些設備會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如何從這些數(shù)據(jù)中高效地獲得有用信息成為一個有經(jīng)濟價值的問題,。Hadoop[1]憑借其良好的出身與優(yōu)越的性能,，如高可靠性、高可擴展性,、高效性,，并且它是開源的，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析的標準框架,。但是Hadoop并不適用于所有場合，它有其本身不可克服的缺點,，如訪問時間延遲過長不適用于時間要求較高的應用,，代碼越來越長限制了它更大規(guī)模的應用。這時候Spark[2]異軍突起,，克服了Hadoop的眾多缺點,。

1 Hadoop

　　Hadoop是Apach的一個開源項目，Hadoop提供了一個分布式文件系統(tǒng)（HDFS）[3]和一個用于分析和轉(zhuǎn)化大規(guī)模數(shù)據(jù)集的MapReduce[4]框架,，Hadoop的一個重要特點就是通過對數(shù)據(jù)進行分割在多臺主機上進行運行,，并且并行地執(zhí)行應用計算。其中HDFS用于存儲數(shù)據(jù),，MapReduce是Google公司的一項重要技術(shù),，后被模仿，它主要采用并行計算的方法用于對大數(shù)據(jù)的計算,。它們之間的關系如圖1,。以Hadoop分布式文件系統(tǒng)和MapReduce分布式計算框架為核心，為用戶提供了底層細節(jié)透明的分布式基礎設施,。HDFS的高容錯性和高彈性的優(yōu)點,，允許用戶將其部署到廉價的機器上,，構(gòu)建分布式系統(tǒng)。MapReduce分布式計算框架允許用戶在不了解分布式系統(tǒng)底層細節(jié)的情況下開發(fā)并行分布的應用程序,，充分利用大規(guī)模的計算資源,，解決傳統(tǒng)單機無法解決的大數(shù)據(jù)處理問題。

　　1.1 MapReduce編程模型

　　正與其名字一樣,，MapReduce包含兩項關鍵操作：Map與Reduce,，兩者來源于函數(shù)式編程語言，并且作為MapReduce的兩項核心操作由用戶編程完成,。如圖2,，MapReduce模型包含Map、Shuffle和Reduce三個階段,。

　　Map階段：輸入數(shù)據(jù)被系統(tǒng)分為相互獨立的片塊,，這些小塊同時被Map處理，在用戶指定的Map程序中執(zhí)行,，最大限度地利用并行處理產(chǎn)生結(jié)果,，最后Map階段的輸出作為Reduce階段的輸入。

　　Shuffle階段：將具有相同鍵的記錄送到同一個Reduce,。

　　Reduce階段：將Shuffle的輸出作為輸入進行處理產(chǎn)生最終結(jié)果,。

　　在MapReduce中的處理主要靠鍵值對實現(xiàn)。例如輸入的記錄用<Key1,，Value1>表示,，在Map階段讀入記錄處理產(chǎn)生結(jié)果，Map階段的輸出用模式<Key2,，Value2>表示,，如果幾個記錄需要在Reduce階段一起處理，那么這些記錄就會被同一個Reduce處理,，在Shuffle階段,，將具有相同鍵的送到同一個Reduce，這樣,，在Reduce階段Map階段的輸出被最終輸出為<Key3,，Value3>?？梢杂孟旅娴氖阶颖硎荆?/p>

　　Map：（K1,，V1）->list（K2，V2）

　　Reduce：（K2,，list（V2））->list（K3,，V3）

　　1.2 HDFS

　　HDFS當初被發(fā)展主要是為了實現(xiàn)與GFS[5]相似的功能，HDFS是Hadoop的文件系統(tǒng)的組件,，它的接口與UNIX文件系統(tǒng)相似,，犧牲了標準,，是為了提高應用的性能。

　　HDFS正如GFS一樣將系統(tǒng)數(shù)據(jù)與應用數(shù)據(jù)分開進行存放,。存放元數(shù)據(jù)在專門的服務器上,，叫做NameNode，應用數(shù)據(jù)存放在其他服務器上叫做DataNode,，所有的服務器通過TCP協(xié)議來進行連接,。不同于Lustre[6]與PVFS[7]，數(shù)據(jù)節(jié)點在HDFS不采用數(shù)據(jù)保護機制,，例如磁盤陣列RAID來確保數(shù)據(jù)的持久性,，而是采用與GFS類似的方式將數(shù)據(jù)目錄復制到多個數(shù)據(jù)節(jié)點來保證其可靠性，并能保證數(shù)據(jù)的持久性,，這種策略恰好又讓數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捥岣吡硕啾?，可以讓?shù)據(jù)存放在離局部計算更近的地方，幾個分布式文件系統(tǒng)或多或少地實現(xiàn)了命名空間,。

2 Spark

　　Spark誕生于美國加州理工大學AMPLab集群計算平臺,，利用內(nèi)存計算速度快的特點，并從MapReduce不適用于在多個并行操作之間重用工作數(shù)據(jù)集（多迭代批量處理與交互式數(shù)據(jù)分析）的特點出發(fā),，在流處理和圖計算等多種計算范式具有更加強的能力,。由此提出了一種新的架構(gòu)叫做Spark，用于處理迭代機器學習算法,，以保持像MapReduce一樣的高擴展性與容錯能力,。Spark引入了RDD，即彈性分布式數(shù)據(jù)集（resilient distributed datasets,，RDD）[8],。

　　Spark是通過Scala[9]實現(xiàn)的一種基于Java虛擬機的高級編程語言，提供類似于DryadLINQ的編程接口,，這樣編寫并行任務變得非常方便。同時Spark還可以修改Scala的編譯器,，與Ruby和Python一樣,，Scala也提供了一個交互式shell。實現(xiàn)時間延遲減少的方法主要是基于內(nèi)存的數(shù)據(jù),，通過允許用戶從解釋器交互式地運行Spark,，從而可以在大數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)大規(guī)模并行數(shù)據(jù)挖掘。雖然現(xiàn)階段Spark還是一個原型,，但是前途還是令人鼓舞的,。實驗表明，在處理迭代式應用上Spark比Hadoop的速度提高20多倍,，計算數(shù)據(jù)分析類報表的性能提高了40多倍,，在交互式查詢39 GB數(shù)據(jù)集時可以達到次秒級響應時間,。

　　Spark應用稱為driver，實現(xiàn)單個節(jié)點或多個節(jié)點上的操作,。與Hadoop一樣,，Spark支持單節(jié)點和多節(jié)點集群，可以在Hadoop文件系統(tǒng)中并行運行,。通過名為Mesos[10]的第三方集群框架可以支持此行為,。這種配置的優(yōu)點是：允許Spark與Hadoop共用一個節(jié)點共享池，擴大了應用范圍,。

　　要想使用Spark,，開發(fā)者需要編寫一個Driver程序，連接到集群以運行worker,，如圖3所示,。Driver定義了一個或多個RDD，并調(diào)用RDD上的動作,。worker是長時間運行的進程,，將RDD分區(qū)以Java對象的形式緩存在內(nèi)存中。

　　RDD是一種分布式的內(nèi)存抽象,。Spark引入的RDD采用了Scala編程風格,，因為Scala特性決定了RDD是一個Scala表示的對象，RDD不需要存在于物理存儲中,。RDD的一個句柄包含足夠的信息計算RDD,，這就意味著RDD可以以四種方式重建[11]：

　　（1）改變已有RDD的持久性,，RDD是懶散和短暫的,，數(shù)據(jù)集在進行并行操作時已經(jīng)按照要求進行了實例化（如請求將已有RDD緩存在內(nèi)存中，之后會被拋出內(nèi)存）,。

　?。?）從其他RDD轉(zhuǎn)換得來，一個數(shù)據(jù)集元素類型為A可以通過調(diào)用flatmap轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)類型B,。

　?。?）將Driver中Scala的集合劃分為并行切片，分布在各個節(jié)點之間,。

　?。?）一個從文件系統(tǒng)創(chuàng)建的Scala對象。

　　RDD的以上操作決定了它有數(shù)據(jù)流的特點,，比如：位置感知調(diào)度,、強大的自動容錯，以及很好的可伸縮性。這樣在有多個查詢請求時Spark會將工作集緩存在內(nèi)存中,，如果內(nèi)存不夠用,，可以寫到硬盤上，后續(xù)查詢時提高了重用度,，可以讓查詢速度有質(zhì)的提升,。

3 實驗

　　3.1 實現(xiàn)設置

　　本次實驗采用4 000家餐廳140萬條點評數(shù)據(jù)，先預處理,，再通過運行K-means算法[12]將數(shù)據(jù)分為四類,，對比在兩種平臺上的迭代時間。K-means算法是聚類算法中最簡單的一種,，它需要不斷地迭代直到收斂,。

　　設備：3臺內(nèi)存為2 GB、硬盤為500 GB的PC安裝搭建Hadoop后再安裝Spark,，其中K-means的Scala的主要代碼為：

　　val sparkConf=new SparkConf（）.setAppName（"SparkKMeans"）

　　val sc=new SparkContext（sparkConf）

　　val lines=sc.textFile（args（0））

　　迭代時間花費如圖4所示,。

　　3.2 結(jié)果分析與兩者對比

　　在搭建實驗環(huán)境與編寫實驗程序階段可以看出，Spark提供了與Scala,、Java,、Python編程一樣的高級API，這樣便于開發(fā)并發(fā)處理應用程序,。Hadoop每一次迭代會在工作集上反復調(diào)用一個函數(shù),，每一次迭代都可以看做是Mapduce的任務，每一次任務的執(zhí)行,，都需要從硬盤重新下載數(shù)據(jù),，這會顯著地增加時間延遲，而Spark卻不用從硬盤調(diào)用,，只需從內(nèi)存調(diào)用,。

　　兩者對比，Spark相較于Hadoop最顯著的特征就是快,，Spark對于小數(shù)據(jù)集能夠達到亞秒級的延遲,，這相對于Hadoop MapReduce由于“心跳機制”要花費數(shù)秒的性能而言無疑是飛躍，Hadoop經(jīng)常被用于在大數(shù)據(jù)上通過Sql接口（如Pig和Hive）運行Ad-hoc探索性查詢,，實際上用戶可以將數(shù)據(jù)集裝載到內(nèi)存進行查詢,，然而，Hadoop通過MapReduce任務進行,，由于反復從硬盤讀取數(shù)據(jù)，因此它的延遲非常大,。其次,，首先安裝的是Hadoop，最后安裝的是Spark,，后者借助前者的基礎,，與其實現(xiàn)了完美融合,，憑借Scala（被業(yè)界譽為未來Java的取代者）的強大功能，Scala能運行在運行JVM的任何地方,，還可以充分利用大量現(xiàn)存的Java庫和現(xiàn)有的Java代碼,。因此，Spark只需要稍作修改,，就可以交互式編程,。通過對比代碼數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，由于Scala的簡潔性以及Spark非常好地利用了Hadoop和Mesos的基礎設施,，Spark代碼量明顯少了許多,。

4 結(jié)束語

　　本文介紹了Hadoop與Spark的基本概念與設計思想?？梢钥闯鯯park實際上作為對Hadoop的一種補充,，在處理迭代工作與交互式數(shù)據(jù)分析方面具有優(yōu)越性。兩者開始顯現(xiàn)出一種融合的趨勢,，從Hadoop 0.23把MapReduce做成庫開始,，Hadoop的目標就是要支持包括MapReduce在內(nèi)的更多的并行計算模型，比如MPI,、Spark等,。未來隨著技術(shù)的發(fā)展究竟誰會被取代很難預料，應當取長補短,，優(yōu)勢互補,。新的需求會產(chǎn)生新的平臺，如為了強調(diào)實時性而發(fā)展的Storm[13],，常用于實時性要求較高的地方,。未來如何實現(xiàn)更多融合，是一個值得發(fā)展的方向,。

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