Spark与Shark：集群计算与Hive工具详解

"Spark是一个开放源码的集群计算系统，专注于提高数据分析的速度，通过内存计算和简洁的API实现。Spark最初设计用于迭代算法和交互式数据挖掘，速度比Hadoop快很多。Spark支持在Mesos集群框架上运行，并且与Hadoop数据源兼容。Shark是基于Spark的，与Apache Hive兼容的数据仓库系统，提供更快的查询速度。Spark的机制基于无循环的数据流模型，但通过RDD（弹性分布式数据集）提供容错性和高效的内存计算，适合迭代和多查询场景。" **一、Spark简介** Spark作为一个高性能的集群计算框架，主要目标是提升数据分析的效率。它通过内存计算来加速数据处理，避免频繁的磁盘I/O，从而显著提升查询速度。Spark用Scala编写，提供了简洁的API接口，不仅支持Scala和Java，还允许通过Scala命令行进行大数据集的查询。Spark特别适合处理需要多次数据迭代的算法，如机器学习和图挖掘，以及交互式数据分析，其性能在这些场景下远超Hadoop。 **二、Spark机制介绍** Spark的核心编程模型是基于弹性分布式数据集（RDD），这是一种容错的数据结构，可以在内存中高效处理。RDD允许数据在计算过程中被持久化，减少了对磁盘的依赖。此外，Spark支持动态调度，可以自动决定任务在集群中的执行位置，增强了系统的容错能力。相比传统的基于磁盘的数据流模型，Spark更适合需要多次聚合查询的在线分析处理（OLAP）场景。 **三、Spark的部署** Spark的部署可以灵活地在多种环境中进行，包括独立模式、Hadoop YARN、Apache Mesos或者Kubernetes。在Mesos上，Spark能够利用其资源管理功能，实现跨应用共享集群资源。 **四、Spark支持的应用** 1. **Pregel on Spark (Bagel)**：Spark提供了对图计算的支持，Bagel是基于Pregel的分布式图计算框架，允许在Spark上执行大规模的图算法。 2. **Hive on Spark (Shark)**：Shark是AMPLab开发的，它是Apache Hive的快速版本，完全兼容Hive的查询语言(HQL)，但利用Spark的计算引擎实现了更快的查询性能。 - **Shark架构**：Shark通过在Spark上运行Hive查询，利用Spark的内存计算优势，减少磁盘I/O，提高了数据仓库查询的效率。 - **执行SQL over RDDs**：Shark使得用户可以直接在RDD上执行SQL查询，简化了数据分析过程。 - **机器学习支持**：Spark还提供了MLlib库，支持多种机器学习算法，结合Shark可以加速机器学习任务的执行。 **五、性能对比与Shark的部署** Spark的性能优势在与Hadoop的比较中尤为明显，尤其是在迭代计算和交互式查询上。Shark的部署通常涉及到配置Hive与Spark的集成，使得Hive查询可以直接利用Spark的计算能力。 **总结** Spark的出现革新了大数据处理领域，它的内存计算和高效的编程模型使其成为大数据分析的首选工具。Shark作为Spark上的Hive加速器，进一步提升了数据仓库的查询速度。Spark的广泛应用和持续优化，使其在数据科学、机器学习和实时分析等多个领域都有广泛的影响。