淘宝数据挖掘：Spark_on_Yarn平台的实践与优势

"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。