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Apache Spark常见的三大误解

[日期:2017-10-10] 来源:网络大数据  作者: [字体: ]

 最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多,而且慢慢地成为大数据领域的主流系统。最近几年Apache Spark和Apache hadoop的Google趋势可以证明这一点:

  

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  上图已经明显展示出最近五年,Apache Spark越来越受开发者们的欢迎,大家通过Google搜索更多关于Spark的信息。然而很多人对Apache Spark的认识存在误解,在这篇文章中,将介绍我们对Apache Spark的几个主要的误解,以便给那些想将Apache Spark应用到其系统中的人作为参考。这里主要包括以下几个方面:

  • Spark是一种内存技术;

  • Spark要比Hadoop快 10x-100x;

  • Spark在数据处理方面引入了全新的技术

  误解一:Spark是一种内存技术

  大家对Spark最大的误解就是其是一种内存技术(in-memory technology)。其实不是这样的!没有一个Spark开发者正式说明这个,这是对Spark计算过程的误解。

  我们从头开始说明。什么样的技术才能称得上是内存技术?在我看来,就是允许你将数据持久化(persist)在RAM中并有效处理的技术。然而Spark并不具备将数据数据存储在RAM的选项,虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS, Tachyon, HBase, Cassandra等系统中,但是不管是将数据存储在磁盘还是内存,都没有内置的持久化代码( native persistence code)。它所能做的事就是缓存(cache)数据,而这个并不是数据持久化(persist)。已经缓存的数据可以很容易地被删除,并且在后期需要时重新计算。

  但是即使有这些信息,仍然有些人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术,因为Spark是在内存中处理数据的。这当然是对的,因为我们无法使用其他方式来处理数据。操作系统中的API都只能让你把数据从块设备加载到内存,然后计算完的结果再存储到块设备中。我们无法直接在HDD设备上计算;所以现代系统中的所有处理基本上都是在内存中进行的。

  虽然Spark允许我们使用内存缓存以及LRU替换规则,但是你想想现在的RDBMS系统,比如Oracle 和 PostgreSQL,你认为它们是如何处理数据的?它们使用共享内存段(shared memory segment)作为table pages的存储池,所有的数据读取以及写入都是通过这个池的,这个存储池同样支持LRU替换规则;所有现代的数据库同样可以通过LRU策略来满足大多数需求。但是为什么我们并没有把Oracle 和 PostgreSQL称作是基于内存的解决方案呢?你再想想Linux IO,你知道吗?所有的IO操作也是会用到LRU缓存技术的。

  你现在还认为Spark在内存中处理所有的操作吗?你可能要失望了。比如Spark的核心:shuffle,其就是将数据写入到磁盘的。如果你再SparkSQL中使用到group by语句,或者你将RDD转换成PairRDD并且在其之上进行一些聚合操作,这时候你强制让Spark根据key的哈希值将数据分发到所有的分区中。shuffle的处理包括两个阶段:map 和 reduce。Map操作仅仅根据key计算其哈希值,并将数据存放到本地文件系统的不同文件中,文件的个数通常是reduce端分区的个数;Reduce端会从 Map端拉取数据,并将这些数据合并到新的分区中。所有如果你的RDD有M个分区,然后你将其转换成N个分区的PairRDD,那么在shuffle阶段将会创建 M*N 个文件!虽然目前有些优化策略可以减少创建文件的个数,但这仍然无法改变每次进行shuffle操作的时候你需要将数据先写入到磁盘的事实!

  所以结论是:Spark并不是基于内存的技术!它其实是一种可以有效地使用内存LRU策略的技术。

  误解二:Spark要比Hadoop快 10x-100x

  相信大家在Spark的官网肯定看到了如下所示的图片

  

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  这个图片是分别使用 Spark 和 Hadoop 运行逻辑回归(Logistic Regression)机器学习算法的运行时间比较,从上图可以看出Spark的运行速度明显比Hadoop快上百倍!但是实际上是这样的吗?大多数机器学习算法的核心部分是什么?其实就是对同一份数据集进行相同的迭代计算,而这个地方正是Spark的LRU算法所骄傲的地方。当你多次扫描相同的数据集时,你只需要在首次访问时加载它到内存,后面的访问直接从内存中获取即可。这个功能非常的棒!但是很遗憾的是,官方在使用Hadoop运行逻辑回归的时候很大可能没有使用到HDFS的缓存功能,而是采用极端的情况。如果在Hadoop中运行逻辑回归的时候采用到HDFS缓存功能,其表现很可能只会比Spark差3x-4x,而不是上图所展示的一样。

  根据经验,企业所做出的基准测试报告一般都是不可信的!一般独立的第三方基准测试报告是比较可信的,比如:TPC-H。他们的基准测试报告一般会覆盖绝大部分场景,以便真实地展示结果。

  一般来说,Spark比MapReduce运行速度快的原因主要有以下几点:

  • task启动时间比较快,Spark是fork出线程;而MR是启动一个新的进程;

  • 更快的shuffles,Spark只有在shuffle的时候才会将数据放在磁盘,而MR却不是。

  • 更快的工作流:典型的MR工作流是由很多MR作业组成的,他们之间的数据交互需要把数据持久化到磁盘才可以;而Spark支持DAG以及pipelining,在没有遇到shuffle完全可以不把数据缓存到磁盘。

  • 缓存:虽然目前HDFS也支持缓存,但是一般来说,Spark的缓存功能更加高效,特别是在SparkSQL中,我们可以将数据以列式的形式储存在内存中。

  所有的这些原因才使得Spark相比Hadoop拥有更好的性能表现;在比较短的作业确实能快上100倍,但是在真实的生产环境下,一般只会快 2.5x – 3x!

  误解三:Spark在数据处理方面引入了全新的技术

 

  事实上,Spark并没有引入任何革命性的新技术!其擅长的LRU缓存策略和数据的pipelining处理其实在MPP数据库中早就存在!Spark做出重要的一步是使用开源的方式来实现它!并且企业可以免费地使用它。大部分企业势必会选择开源的Spark技术,而不是付费的MPP技术。





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