淘宝数据挖掘：Spark_on_Yarn平台实践与性能优势

"基于Spark_on_Yarn的淘宝数据挖掘平台" 在大数据处理领域，淘宝技术部采用基于Spark_on_Yarn的架构构建了高效的数据挖掘平台，以解决传统Hadoop MapReduce在数据挖掘过程中遇到的问题，如多次迭代计算效率低、中间数据序列化与反序列化耗时等。本文将详细介绍这一平台的选型原因、工作原理以及淘宝在此领域的实践。 首先，为什么选择Spark_on_Yarn？Spark作为一个快速、通用且可扩展的计算系统，其核心在于弹性分布式数据集（RDD），它支持内存计算，显著提升了迭代计算的速度。此外，Spark提供了一种数据流图（DAG）的处理方式，使得复杂的计算任务可以高效地分解执行。而Yarn作为Hadoop的资源管理系统，能有效地调度和管理计算资源，为Spark提供了一个稳定运行的基础。 在Spark_on_Yarn的原理和框架中，Spark的应用通过Spark Yarn Client向Yarn的ResourceManager申请资源，ResourceManager将资源分配给ApplicationMaster。ApplicationMaster负责协调节点Manager启动Container，每个Container内运行Executor进程，Executor是实际执行任务的地方，它们负责处理由DAG Scheduler分发的任务。 淘宝在Spark_on_Yarn上的工作主要集中在优化性能和架构上。他们构建了基于此的数据挖掘平台架构，充分利用Spark的内存计算优势和Yarn的资源调度能力，以适应大规模数据处理的需求。平台支持各种复杂的数据挖掘任务，包括但不限于机器学习算法和图计算。 在性能方面，相比传统的Hadoop MapReduce，Spark_on_Yarn解决了多次迭代计算的问题，因为Spark可以将中间结果存储在内存中，避免了频繁的磁盘I/O操作。同时，Spark的函数式编程风格简化了开发，使其更适用于数据挖掘中的迭代算法。此外，Scala语言的特性，如函数式编程和Actor模型，进一步增强了并发处理能力。 Spark的生态圈也丰富了数据挖掘的可能性，例如，Shark（基于Spark的Hive）提供了SQL查询支持，GraphX提供了强大的图计算能力，Spark Streaming可以处理实时数据流，Mllib则集成了机器学习库，与传统的Mahout相比，提供了更高的计算效率。 淘宝自2012年起就开始探索Spark，从最初的Mesos到独立部署，再到后来的Yarn集成，逐步扩大了Spark的应用规模。目前，阿里云梯1的Spark_on_Yarn集群已达到相当大的规模，显示了Spark在大规模数据挖掘和分析中的强大实力。 基于Spark_on_Yarn的淘宝数据挖掘平台通过结合Spark的高性能计算能力和Yarn的资源管理，成功地优化了数据挖掘的效率，实现了对大规模数据的高效处理，满足了业务需求，同时也为其他大型企业提供了有价值的参考。