何海林1，2，皮建勇1，2

1.貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025； 2.貴州大學(xué) 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)研究中心，貴州 貴陽(yáng) 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(lǐng)域成功應(yīng)用，但是對(duì)于多個(gè)并行操作之間重用工作數(shù)據(jù)集卻表現(xiàn)不佳。作為對(duì)其的一種補(bǔ)充，本文介紹了Spark。首先介紹Hadoop的MapReduce與HDFS基本概念與設(shè)計(jì)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(guò)實(shí)驗(yàn)證明和分析對(duì)比了Hadoop與Spark。

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

0 引言

　　在這個(gè)知識(shí)爆炸性增長(zhǎng)的社會(huì)，隨著各種技術(shù)的進(jìn)步，人們?cè)絹?lái)越依賴身邊的各種終端設(shè)備進(jìn)行各種各樣的生產(chǎn)生活，而這些設(shè)備會(huì)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(gè)有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的問(wèn)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(kuò)展性、高效性，并且它是開(kāi)源的，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)框架。但是Hadoop并不適用于所有場(chǎng)合，它有其本身不可克服的缺點(diǎn)，如訪問(wèn)時(shí)間延遲過(guò)長(zhǎng)不適用于時(shí)間要求較高的應(yīng)用，代碼越來(lái)越長(zhǎng)限制了它更大規(guī)模的應(yīng)用。這時(shí)候Spark[2]異軍突起，克服了Hadoop的眾多缺點(diǎn)。

1 Hadoop

　　Hadoop是Apach的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，Hadoop提供了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（HDFS）[3]和一個(gè)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(gè)重要特點(diǎn)就是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割在多臺(tái)主機(jī)上進(jìn)行運(yùn)行，并且并行地執(zhí)行應(yīng)用計(jì)算。其中HDFS用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，MapReduce是Google公司的一項(xiàng)重要技術(shù)，后被模仿，它主要采用并行計(jì)算的方法用于對(duì)大數(shù)據(jù)的計(jì)算。它們之間的關(guān)系如圖1。以Hadoop分布式文件系統(tǒng)和MapReduce分布式計(jì)算框架為核心，為用戶提供了底層細(xì)節(jié)透明的分布式基礎(chǔ)設(shè)施。HDFS的高容錯(cuò)性和高彈性的優(yōu)點(diǎn)，允許用戶將其部署到廉價(jià)的機(jī)器上，構(gòu)建分布式系統(tǒng)。MapReduce分布式計(jì)算框架允許用戶在不了解分布式系統(tǒng)底層細(xì)節(jié)的情況下開(kāi)發(fā)并行分布的應(yīng)用程序，充分利用大規(guī)模的計(jì)算資源，解決傳統(tǒng)單機(jī)無(wú)法解決的大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。

　　1.1 MapReduce編程模型

　　正與其名字一樣，MapReduce包含兩項(xiàng)關(guān)鍵操作：Map與Reduce，兩者來(lái)源于函數(shù)式編程語(yǔ)言，并且作為MapReduce的兩項(xiàng)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(gè)階段。

　　Map階段：輸入數(shù)據(jù)被系統(tǒng)分為相互獨(dú)立的片塊，這些小塊同時(shí)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(gè)Reduce。

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

　　在MapReduce中的處理主要靠鍵值對(duì)實(shí)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(gè)記錄需要在Reduce階段一起處理，那么這些記錄就會(huì)被同一個(gè)Reduce處理，在Shuffle階段，將具有相同鍵的送到同一個(gè)Reduce，這樣，在Reduce階段Map階段的輸出被最終輸出為<Key3，Value3>。可以用下面的式子表示：

　　Map：（K1，V1）->list（K2，V2）

　　Reduce：（K2，list（V2））->list（K3，V3）

　　1.2 HDFS

　　HDFS當(dāng)初被發(fā)展主要是為了實(shí)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(biāo)準(zhǔn)，是為了提高應(yīng)用的性能。

　　HDFS正如GFS一樣將系統(tǒng)數(shù)據(jù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)分開(kāi)進(jìn)行存放。存放元數(shù)據(jù)在專(zhuān)門(mén)的服務(wù)器上，叫做NameNode，應(yīng)用數(shù)據(jù)存放在其他服務(wù)器上叫做DataNode，所有的服務(wù)器通過(guò)TCP協(xié)議來(lái)進(jìn)行連接。不同于Lustre[6]與PVFS[7]，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)在HDFS不采用數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，例如磁盤(pán)陣列RAID來(lái)確保數(shù)據(jù)的持久性，而是采用與GFS類(lèi)似的方式將數(shù)據(jù)目錄復(fù)制到多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)來(lái)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捥岣吡硕啾叮梢宰寯?shù)據(jù)存放在離局部計(jì)算更近的地方，幾個(gè)分布式文件系統(tǒng)或多或少地實(shí)現(xiàn)了命名空間。

2 Spark

　　Spark誕生于美國(guó)加州理工大學(xué)AMPLab集群計(jì)算平臺(tái)，利用內(nèi)存計(jì)算速度快的特點(diǎn)，并從MapReduce不適用于在多個(gè)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(diǎn)出發(fā)，在流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式具有更加強(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，以保持像MapReduce一樣的高擴(kuò)展性與容錯(cuò)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(guò)Scala[9]實(shí)現(xiàn)的一種基于Java虛擬機(jī)的高級(jí)編程語(yǔ)言，提供類(lèi)似于DryadLINQ的編程接口，這樣編寫(xiě)并行任務(wù)變得非常方便。同時(shí)Spark還可以修改Scala的編譯器，與Ruby和Python一樣，Scala也提供了一個(gè)交互式shell。實(shí)現(xiàn)時(shí)間延遲減少的方法主要是基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)，通過(guò)允許用戶從解釋器交互式地運(yùn)行Spark，從而可以在大數(shù)據(jù)集上實(shí)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(gè)原型，但是前途還是令人鼓舞的。實(shí)驗(yàn)表明，在處理迭代式應(yīng)用上Spark比Hadoop的速度提高20多倍，計(jì)算數(shù)據(jù)分析類(lèi)報(bào)表的性能提高了40多倍，在交互式查詢39 GB數(shù)據(jù)集時(shí)可以達(dá)到次秒級(jí)響應(yīng)時(shí)間。

　　Spark應(yīng)用稱為driver，實(shí)現(xiàn)單個(gè)節(jié)點(diǎn)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的操作。與Hadoop一樣，Spark支持單節(jié)點(diǎn)和多節(jié)點(diǎn)集群，可以在Hadoop文件系統(tǒng)中并行運(yùn)行。通過(guò)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(diǎn)是：允許Spark與Hadoop共用一個(gè)節(jié)點(diǎn)共享池，擴(kuò)大了應(yīng)用范圍。

　　要想使用Spark，開(kāi)發(fā)者需要編寫(xiě)一個(gè)Driver程序，連接到集群以運(yùn)行worker，如圖3所示。Driver定義了一個(gè)或多個(gè)RDD，并調(diào)用RDD上的動(dòng)作。worker是長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的進(jìn)程，將RDD分區(qū)以Java對(duì)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(fēng)格，因?yàn)镾cala特性決定了RDD是一個(gè)Scala表示的對(duì)象，RDD不需要存在于物理存儲(chǔ)中。RDD的一個(gè)句柄包含足夠的信息計(jì)算RDD，這就意味著RDD可以以四種方式重建[11]：

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

　?。?）從其他RDD轉(zhuǎn)換得來(lái)，一個(gè)數(shù)據(jù)集元素類(lèi)型為A可以通過(guò)調(diào)用flatmap轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)類(lèi)型B。

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

　　（4）一個(gè)從文件系統(tǒng)創(chuàng)建的Scala對(duì)象。

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

3 實(shí)驗(yàn)

　　3.1 實(shí)現(xiàn)設(shè)置

　　本次實(shí)驗(yàn)采用4 000家餐廳140萬(wàn)條點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，先預(yù)處理，再通過(guò)運(yùn)行K-means算法[12]將數(shù)據(jù)分為四類(lèi)，對(duì)比在兩種平臺(tái)上的迭代時(shí)間。K-means算法是聚類(lèi)算法中最簡(jiǎn)單的一種，它需要不斷地迭代直到收斂。

　　設(shè)備：3臺(tái)內(nèi)存為2 GB、硬盤(pán)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(shí)間花費(fèi)如圖4所示。

　　3.2 結(jié)果分析與兩者對(duì)比

　　在搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境與編寫(xiě)實(shí)驗(yàn)程序階段可以看出，Spark提供了與Scala、Java、Python編程一樣的高級(jí)API，這樣便于開(kāi)發(fā)并發(fā)處理應(yīng)用程序。Hadoop每一次迭代會(huì)在工作集上反復(fù)調(diào)用一個(gè)函數(shù)，每一次迭代都可以看做是Mapduce的任務(wù)，每一次任務(wù)的執(zhí)行，都需要從硬盤(pán)重新下載數(shù)據(jù)，這會(huì)顯著地增加時(shí)間延遲，而Spark卻不用從硬盤(pán)調(diào)用，只需從內(nèi)存調(diào)用。

　　兩者對(duì)比，Spark相較于Hadoop最顯著的特征就是快，Spark對(duì)于小數(shù)據(jù)集能夠達(dá)到亞秒級(jí)的延遲，這相對(duì)于Hadoop MapReduce由于“心跳機(jī)制”要花費(fèi)數(shù)秒的性能而言無(wú)疑是飛躍，Hadoop經(jīng)常被用于在大數(shù)據(jù)上通過(guò)Sql接口（如Pig和Hive）運(yùn)行Ad-hoc探索性查詢，實(shí)際上用戶可以將數(shù)據(jù)集裝載到內(nèi)存進(jìn)行查詢，然而，Hadoop通過(guò)MapReduce任務(wù)進(jìn)行，由于反復(fù)從硬盤(pán)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(chǔ)，與其實(shí)現(xiàn)了完美融合，憑借Scala（被業(yè)界譽(yù)為未來(lái)Java的取代者）的強(qiáng)大功能，Scala能運(yùn)行在運(yùn)行JVM的任何地方，還可以充分利用大量現(xiàn)存的Java庫(kù)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(guò)對(duì)比代碼數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，由于Scala的簡(jiǎn)潔性以及Spark非常好地利用了Hadoop和Mesos的基礎(chǔ)設(shè)施，Spark代碼量明顯少了許多。

4 結(jié)束語(yǔ)

　　本文介紹了Hadoop與Spark的基本概念與設(shè)計(jì)思想?？梢钥闯鯯park實(shí)際上作為對(duì)Hadoop的一種補(bǔ)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(kāi)始顯現(xiàn)出一種融合的趨勢(shì)，從Hadoop 0.23把MapReduce做成庫(kù)開(kāi)始，Hadoop的目標(biāo)就是要支持包括MapReduce在內(nèi)的更多的并行計(jì)算模型，比如MPI、Spark等。未來(lái)隨著技術(shù)的發(fā)展究竟誰(shuí)會(huì)被取代很難預(yù)料，應(yīng)當(dāng)取長(zhǎng)補(bǔ)短，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。新的需求會(huì)產(chǎn)生新的平臺(tái)，如為了強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性而發(fā)展的Storm[13]，常用于實(shí)時(shí)性要求較高的地方。未來(lái)如何實(shí)現(xiàn)更多融合，是一個(gè)值得發(fā)展的方向。

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