淘宝数据挖掘平台：Spark_on_Yarn的实践与优势

"基于Spark_on_Yarn的淘宝数据挖掘平台" 在大数据处理领域，Spark_on_Yarn已经成为一种流行的选择，特别是在大规模数据挖掘中。淘宝作为中国最大的电子商务平台，其技术部利用Spark_on_Yarn构建了一个高效的数据挖掘平台，以解决传统Hadoop MapReduce在处理复杂数据挖掘任务时面临的挑战。 **为什么选择Spark_on_Yarn** 1. **性能提升**：传统的MapReduce在处理多次迭代的数据挖掘任务时效率低下，因为每次迭代都需要将中间结果写入磁盘，然后再读取。Spark引入了弹性分布式数据集（RDD），通过内存计算大幅减少了磁盘I/O，提高了计算速度。 2. **快速迭代**：Spark的RDD支持高效的内存缓存，使得多轮迭代操作变得更加迅速，这对于机器学习等需要大量迭代的算法尤其有利。 3. **DAG执行模型**：Spark采用了有向无环图（DAG）执行模型，能够优化任务调度，减少不必要的数据传输。 4. **编程友好**：Spark的Scala基础提供了函数式编程风格，相比Hadoop MapReduce的面向过程编程更加简洁，同时也支持Actor模型，增强了并发处理能力。 **Spark_on_Yarn的原理和框架** Spark_on_Yarn是Spark运行在Apache YARN（Yet Another Resource Negotiator）上的模式，它利用YARN的资源管理能力来调度和监控Spark应用。在YARN上，Spark应用分为两个阶段： 1. **Application Master**：Spark的Application Master负责与YARN的Resource Manager交互，申请和管理计算资源。 2. **Executor**：Executor是实际执行任务的组件，它们在YARN的Container中运行，负责执行任务并存储中间结果。 **淘宝在Spark_on_Yarn上的工作** 淘宝从2012年开始接触Spark，经历了从小规模Standalone集群到大规模Yarn集群的演进。他们构建的基于Spark_on_Yarn的数据挖掘平台，旨在解决Hadoop MapReduce在数据挖掘中的性能瓶颈，提供更高效、灵活的计算能力。 **基于Spark_on_Yarn的数据挖掘平台架构** 该平台可能包括以下几个关键组件： 1. **Spark Core**：提供基础的计算框架，处理RDD的创建、转换和行动操作。 2. **MLlib**：包含各种机器学习算法，方便数据挖掘和分析。 3. **GraphX**：用于图计算，支持社交网络分析等场景。 4. **Spark Streaming**：处理实时数据流，实现流式数据挖掘。 **案例性能与挑战** 1. **Hadoop问题**：Hadoop MapReduce在处理多次迭代的任务时，序列化和反序列化的开销大，且不适合复杂的算法。 2. **内存管理**：尽管Spark使用内存计算提高性能，但在大数据场景下，内存溢出和内存优化是个挑战。 3. **资源调度**：YARN的资源调度策略需与Spark的执行模型配合，以达到最优性能。 淘宝选择Spark_on_Yarn构建数据挖掘平台，是为了解决Hadoop的性能局限，利用Spark的内存计算、快速迭代等特性，以及YARN的资源管理和调度能力，提升数据挖掘的效率和灵活性，满足其业务对海量数据处理的需求。