"基于Spark_on_Yarn的淘宝数据挖掘平台"
在大数据处理和分析领域,淘宝技术部构建了一个高效的数据挖掘平台,该平台基于Apache Spark运行在YARN(Hadoop的资源调度器)之上,旨在解决传统Hadoop MapReduce在处理复杂数据挖掘任务时的性能瓶颈。本文将探讨为何选择Spark_on_Yarn,Spark的技术特性,以及淘宝在实施这一平台过程中所做的工作。
首先,选择Spark_on_Yarn的主要原因在于Spark提供了比Hadoop MapReduce更高效的数据处理能力。Spark的核心是弹性分布式数据集(RDD),它支持内存计算,允许数据在内存中快速迭代,显著提高了数据分析的速度。此外,Spark采用了DAG(有向无环图)执行模型,使得任务调度更为灵活,能有效利用计算资源。
Spark的编程模型也比MapReduce更加友好。它采用Scala语言,支持函数式编程,使得开发更为简洁,同时Scala的Actor模型提供了强大的并发能力,适合处理大规模并行计算。而Spark的图计算能力,如GraphX库,能够高效地处理复杂网络数据,对于社交网络分析、推荐系统等应用具有显著优势。
在淘宝的实践中,早期采用的是Spark的Standalone模式和Mesos模式,随着需求的增长和YARN的成熟,转向了Spark_on_Yarn,这使得资源管理更加集中,扩展性和资源利用率得到了提升。淘宝搭建的Spark_on_Yarn集群规模庞大,达到了数千节点,运行在YARN 0.23.7版本上。
Spark_on_Yarn的框架设计中,ApplicationMaster负责申请资源,NodeManager启动Container,每个Container内部运行Executor,Executor是实际执行计算任务的单元。SparkContext作为客户端,协调DAGScheduler和TaskScheduler,将任务分解并分配到各个Executor执行。整个过程由YARN的Resource Manager调度和监控,确保资源的有效利用。
在数据挖掘平台架构上,Spark_on_Yarn整合了多个组件,包括HDFS用于存储数据,Spark自身处理复杂计算,Shark提供SQL查询支持,GraphX进行图计算,还有Streaming(如Storm)用于实时流处理,以及Mllib和Mahout提供的机器学习库。这样的组合构建了一个全面且高效的解决方案,覆盖了从数据处理到模型训练的全过程。
面对数据挖掘中的多次迭代、中间数据的序列化和反序列化问题,Spark_on_Yarn通过RDD的持久化机制和高效的内存管理,减少了磁盘I/O,提升了性能。对于复杂的机器学习算法,Spark的函数式编程风格简化了代码编写,使得模型训练更加高效。
总结来说,淘宝基于Spark_on_Yarn的数据挖掘平台,利用Spark的内存计算、快速迭代和DAG执行模型,解决了Hadoop MapReduce在数据挖掘中的性能挑战,通过与YARN的结合实现了资源的有效管理和调度。同时,平台集成的多种组件满足了多样化的需求,展示了大数据时代下,高效数据处理和挖掘的可能。