Park是Apache的頂級開源項目。有關(guān)項目主頁，請參閱http://spark.apache.org。迭代計算，交互式查詢計算和批量流量計算等相關(guān)子項目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。自13年以來，Spark一直舉辦自己的Spark Summit會議，會議地址為http://spark-summit.org。 Amplab Labs已經(jīng)建立了一個獨立的公司Databricks，以支持Spark的開發(fā)。

為了滿足挖掘分析和交互式實時查詢的計算需求，騰訊大數(shù)據(jù)使用Spark平臺支持挖掘分析計算，交互式實時查詢計算以及允許誤差范圍的快速查詢計算。目前，騰訊大數(shù)據(jù)已超過200個單位。 Spark集群并獨立維護Spark和Shark分支。 Spark集群已經(jīng)穩(wěn)定運行了2年。我們積累了大量的案例和運營經(jīng)驗能力。此外，多種服務(wù)的大數(shù)據(jù)查詢和分析應(yīng)用程序已在線且穩(wěn)定。在SQL查詢性能方面，它通常比MapReduce高2倍多。使用內(nèi)存計算和內(nèi)存表功能，性能至少是10倍。在迭代計算和挖掘分析中，強烈建議將小時和日級模型訓練轉(zhuǎn)換為Spark的分鐘級訓練，而簡單的編程接口使得算法實現(xiàn)在時間成本和代碼大小方面遠高于MR。

Spark VS MapReduce

盡管MapReduce適用于大多數(shù)批處理，并且是大數(shù)據(jù)時代企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的首選技術(shù)，但由于以下限制，它在某些情況下并非最佳：

缺乏對迭代計算和DAG操作的支持。隨機處理多種類別和著陸，MR之間的數(shù)據(jù)需要落入Hdfs文件系統(tǒng)

在許多方面，Spark彌補了MapReduce的缺點，MapReduce優(yōu)于MapReduce，更有效的迭代操作和更低的作業(yè)延遲。它的主要優(yōu)點包括：

為支持DAG圖的分布式并行計算提供一組編程框架。減少多次計算之間的開銷。寫入Hdfs的開銷提供了一種Cache機制來支持IO，這需要迭代迭代或多個數(shù)據(jù)共享來減少數(shù)據(jù)讀取。 Overhead使用多線程池模型來減少task匯海的打開，避免在shuffle期間進行不必要的排序操作，并減少磁盤IO操作。廣泛的數(shù)據(jù)集操作類型

由于其設(shè)計約束，MapReduce僅適用于離線計算。實時查詢和迭代計算仍然存在很大的不足。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，業(yè)界對實時查詢和迭代分析的需求更多，僅依靠MapReduce。該框架不再能夠滿足業(yè)務(wù)需求。由于其可擴展性，基于內(nèi)存的計算等，Spark可以直接在Hadoop上以任何格式讀寫數(shù)據(jù)，并成為滿足業(yè)務(wù)需求的最佳候選者。

應(yīng)用Spark的成功故事

目前，大數(shù)據(jù)主要用于互聯(lián)網(wǎng)公司的廣告，報告，推薦系統(tǒng)和其他服務(wù)。在廣告業(yè)務(wù)中，需要大數(shù)據(jù)進行應(yīng)用分析，效果分析，定位優(yōu)化等。在推薦系統(tǒng)中，需要大數(shù)據(jù)優(yōu)化相關(guān)排名，個性化推薦和熱點點擊分析。

這些應(yīng)用場景的一般特征是大的計算復雜性和高效率要求。 Spark滿足了這些要求，該項目得到了開源社區(qū)的廣泛關(guān)注和贊譽。在過去兩年中，它已發(fā)展成為大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域最受歡迎的開源項目。

本章將列出在國內(nèi)外應(yīng)用Spark的成功案例。

1.騰訊

Wide Point是最早使用Spark的應(yīng)用程序之一。騰訊大數(shù)據(jù)精確推薦具有Spark快速迭代的優(yōu)勢，圍繞“數(shù)據(jù)+算法+系統(tǒng)”技術(shù)解決方案，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)實時采集，算法實時訓練，系統(tǒng)實時預測”全程處理并行高維算法，最后，它成功應(yīng)用于廣泛的pCTR傳送系統(tǒng)，支持數(shù)百億的日常請求。

基于日志數(shù)據(jù)，快速查詢系統(tǒng)服務(wù)建立在Spark上。 Shark利用其快速查詢和內(nèi)存表來進行日志數(shù)據(jù)的即席查詢。在性能方面，它通常比Hive高2-10倍。如果使用內(nèi)存表的功能，性能將比Hive快100倍。

2.雅虎

雅虎在Audience Expansion中將Spark用于應(yīng)用程序。受眾群體擴展是廣告客戶找到目標用戶的一種方式：首先，廣告客戶提供觀看廣告和購買產(chǎn)品的樣本客戶，并學習如何找到更多潛在用戶并定位他們。雅虎使用的算法是邏輯回歸。同時，由于某些SQL工作負載需要更高的服務(wù)質(zhì)量，因此添加了專門用于Shark的大型內(nèi)存集群來替換商業(yè)BI/OLAP工具，進行報表/儀表板和交互式/即席查詢，同時與桌面BI工具對接。目前在雅虎部署的Spark集群有112個節(jié)點和9.2TB的內(nèi)存。

3.淘寶

阿里搜索和廣告業(yè)務(wù)，最初使用Mahout或自編MR來解決復雜的機器學習，導致效率低下且代碼不易保護。淘寶技術(shù)團隊使用Spark來解決具有高計算復雜度的多次迭代和算法的機器學習算法。將Spark應(yīng)用于淘寶的推薦相關(guān)算法，它也解決了Graphx的許多生產(chǎn)問題，包括以下計算場景：基于度分布的中心節(jié)點發(fā)現(xiàn)，基于最大連通圖的社區(qū)發(fā)現(xiàn)，基于三角計數(shù)的關(guān)系測量，基于用戶隨機游走的屬性傳播等。

4.優(yōu)酷土豆

優(yōu)酷在使用Hadoop集群時遇到的突出問題包括：首先是BI，分析師需要等待很長時間才能在提交任務(wù)后獲得結(jié)果;二是大數(shù)據(jù)的計算，例如在進行一些模擬廣告時，計算量非常大，效率要求也比較高。最后，機器學習和圖形計算的迭代操作也需要大量資源并且非常慢。

最后，這些應(yīng)用場景不適合在MapReduce中處理。相比之下，發(fā)現(xiàn)Spark性能比MapReduce好得多。首先，交互式查詢響應(yīng)速度快，性能比Hadoop高幾倍;模擬廣告投放計算效率高，延遲?。ㄅchadoop相比，順序減少至少一個數(shù)量級）;機器學習和圖形計算等迭代計算大大減少了網(wǎng)絡(luò)傳輸和數(shù)據(jù)。登陸等，大大提高了計算性能。目前，Spark廣泛使用了優(yōu)酷土豆的視頻推薦（圖形計算）和廣告業(yè)務(wù)。