技術(shù)揭秘：華為云DLI背后的核心計(jì)算引擎

本文主要給大家介紹隱藏在華為云數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)（后文簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）背后的核心計(jì)算引擎——Spark。

DLI團(tuán)隊(duì)在Spark之上做了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，但其本質(zhì)還是脫離不了Spark的核心概念與思想，因此筆者從以下幾點(diǎn)闡述，讓讀者快速對(duì)Spark有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)，玩轉(zhuǎn)DLI。

Spark的誕生及優(yōu)勢(shì)

2009年，Spark誕生于伯克利大學(xué)AMPLab，誕生之初是屬于伯克利大學(xué)的研究性項(xiàng)目。于2010年開(kāi)源，2013年成為Apache開(kāi)源項(xiàng)目，經(jīng)過(guò)幾年的發(fā)展逐漸取代了Hadoop，成為了開(kāi)源社區(qū)炙手可熱的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。

Spark官方的解釋?zhuān)骸癝park是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎”，把關(guān)鍵詞拆開(kāi)來(lái)看，“大規(guī)模數(shù)據(jù)”指的是Spark的使用場(chǎng)景是大數(shù)據(jù)場(chǎng)景；“統(tǒng)一”主要體現(xiàn)在將大數(shù)據(jù)的編程模型進(jìn)行了歸一化，同時(shí)滿(mǎn)足多種類(lèi)型的大數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景（批處理、流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等），降低學(xué)習(xí)和維護(hù)不同大數(shù)據(jù)引擎的成本；“分析引擎”表明Spark聚焦在計(jì)算分析，對(duì)標(biāo)的是Hadoop中的MapReduce，對(duì)其模型進(jìn)行優(yōu)化與擴(kuò)展。

Spark為了解決MapReduce模型的優(yōu)化和擴(kuò)展，那么我們先探討一下MapReduce存在的問(wèn)題，然后分析Spark在MapReduce之上的改進(jìn)。

（1）MapReduce中間結(jié)果落盤(pán)，計(jì)算效率低下

隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不斷增多，業(yè)務(wù)邏輯不斷多樣化，很多ETL和數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作需要多個(gè)MapReduce作業(yè)才能完成，但是MapReduce作業(yè)之間的數(shù)據(jù)交換需要通過(guò)寫(xiě)入外部存儲(chǔ)才能完成，這樣會(huì)導(dǎo)致頻繁地磁盤(pán)讀寫(xiě)，降低作業(yè)執(zhí)行效率。

Spark設(shè)計(jì)之初，就想要解決頻繁落盤(pán)問(wèn)題。Spark只在需要交換數(shù)據(jù)的Shuffle階段（Shuffle中文翻譯為“洗牌”，需要Shuffle的關(guān)鍵性原因是某種具有共同特征的數(shù)據(jù)需要最終匯聚到一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算）才會(huì)寫(xiě)磁盤(pán)，其它階段，數(shù)據(jù)都是按流式的方式進(jìn)行并行處理。

（2）編程模型單一，場(chǎng)景表達(dá)能力有限

MapReduce模型只有Map和Reduce兩個(gè)算子，計(jì)算場(chǎng)景的表達(dá)能力有限，這會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)在編寫(xiě)復(fù)雜的邏輯（例如join）時(shí)，需要自己寫(xiě)關(guān)聯(lián)的邏輯，如果邏輯寫(xiě)得不夠高效，還會(huì)影響性能。

與MapReduce不同，Spark將所有的邏輯業(yè)務(wù)流程都抽象成是對(duì)數(shù)據(jù)集合的操作，并提供了豐富的操作算子，如：join、sortBy、groupByKey等，用戶(hù)只需要像編寫(xiě)單機(jī)程序一樣去編寫(xiě)分布式程序，而不用關(guān)心底層Spark是如何將對(duì)數(shù)據(jù)集合的操作轉(zhuǎn)換成分布式并行計(jì)算任務(wù)，極大的簡(jiǎn)化了編程模型

Spark的核心概念：RDD

Spark中最核心的概念是RDD（Resilient Distributed Dataset）——彈性分布式數(shù)據(jù)集，顧名思義，它是一個(gè)邏輯上統(tǒng)一、物理上分布的數(shù)據(jù)集合，Spark通過(guò)對(duì)RDD的一系列轉(zhuǎn)換操作來(lái)表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯流程，就像數(shù)學(xué)中對(duì)一個(gè)向量的一系列函數(shù)轉(zhuǎn)換。

Spark通過(guò)RDD的轉(zhuǎn)換依賴(lài)關(guān)系生成對(duì)任務(wù)的調(diào)度執(zhí)行的有向無(wú)環(huán)圖，并通過(guò)任務(wù)調(diào)度器將任務(wù)提交到計(jì)算節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，任務(wù)的劃分與調(diào)度是對(duì)業(yè)務(wù)邏輯透明的，極大的簡(jiǎn)化了分布式編程模型，RDD也豐富了分布式并行計(jì)算的表達(dá)能力。

RDD上的操作分為T(mén)ransformation算子和Action算子。Transformation算子用于編寫(xiě)數(shù)據(jù)的變換過(guò)程，是指邏輯上組成變換過(guò)程。Action算子放在程序的最后一步，用于對(duì)結(jié)果進(jìn)行操作，例如：將結(jié)果匯總到Driver端（collect）、將結(jié)果輸出到HDFS（saveAsTextFile）等，這一步會(huì)真正地觸發(fā)執(zhí)行。

常見(jiàn)的Transformation算子包括：map、filter、groupByKey、join等，這里面又可以分為Shuffle算子和非Shuffle算子，Shuffle算子是指處理過(guò)程需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分布的算子，如：groupByKey、join、sortBy等。常見(jiàn)的Action算子如：count、collect、saveAsTextFile等

如下是使用Spark編程模型編寫(xiě)經(jīng)典的WordCount程序：

該程序通過(guò)RDD的算子對(duì)文本進(jìn)行拆分、統(tǒng)計(jì)、匯總與輸出。

Spark程序中涉及到幾個(gè)概念，Application、Job、Stage、Task。每一個(gè)用戶(hù)寫(xiě)的程序?qū)?yīng)于一個(gè)Application，每一個(gè)Action生成一個(gè)Job（默認(rèn)包含一個(gè)Stage），每一個(gè)Shuffle算子生成一個(gè)新的Stage，每一個(gè)Stage中會(huì)有N個(gè)Task（N取決于數(shù)據(jù)量或用戶(hù)指定值）。

Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)

前面講述了Spark 核心邏輯概念，那么Spark的任務(wù)是如何運(yùn)行在分布式計(jì)算環(huán)境的呢？接下來(lái)我們來(lái)看看開(kāi)源框架Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

（注：涂色表示進(jìn)程）

Spark是典型的主從（Master- Worker）架構(gòu)，Master 節(jié)點(diǎn)上常駐 Master守護(hù)進(jìn)程，負(fù)責(zé)管理全部的 Worker 節(jié)點(diǎn)。Worker 節(jié)點(diǎn)上常駐 Worker 守護(hù)進(jìn)程，負(fù)責(zé)與 Master 節(jié)點(diǎn)通信并管理 Executor。

（注：橙色和綠色表示進(jìn)程）

Spark程序在客戶(hù)端提交時(shí)，會(huì)在Application的進(jìn)程中啟動(dòng)一個(gè)Driver。看一下官方對(duì)Driver的解釋“The process running the main() function of the application and creating the SparkContext”。

我們可以把Master和Worker看成是生產(chǎn)部總部老大（負(fù)責(zé)全局統(tǒng)一調(diào)度資源、協(xié)調(diào)生產(chǎn)任務(wù)）和生產(chǎn)部分部部長(zhǎng)（負(fù)責(zé)分配、上報(bào)分部的資源，接收總部的命令，協(xié)調(diào)員工執(zhí)行任務(wù)），把Driver和Executor看成是項(xiàng)目經(jīng)理（負(fù)責(zé)分配任務(wù)和管理任務(wù)進(jìn)度）和普通員工（負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)、向項(xiàng)目經(jīng)理匯報(bào)任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度）。

項(xiàng)目經(jīng)理D to 總部老大M：Hi，老大，我剛接了一個(gè)大項(xiàng)目，需要你通知下面的分部部長(zhǎng)W安排一些員工組成聯(lián)合工作小組。

總部老大M to 分部部長(zhǎng)W：最近項(xiàng)目經(jīng)理D接了一個(gè)大項(xiàng)目，你們幾個(gè)部長(zhǎng)都安排幾個(gè)員工，跟項(xiàng)目經(jīng)理D一起組成一個(gè)聯(lián)合工作小組。

分部部長(zhǎng)W to 員工E：今天把大家叫到一起，是有個(gè)大項(xiàng)目需要各位配合項(xiàng)目經(jīng)理D去一起完成，稍后會(huì)成立聯(lián)合工作小組，任務(wù)的分配和進(jìn)度都直接匯報(bào)給項(xiàng)目經(jīng)理D。

項(xiàng)目經(jīng)理D to 員工E：從今天開(kāi)始，我們會(huì)一起在這個(gè)聯(lián)合工作小組工作一段時(shí)間，希望我們好好配合，把項(xiàng)目做好。好，現(xiàn)在開(kāi)始分配任務(wù)…

員工E to 項(xiàng)目經(jīng)理D：你分配的xxx任務(wù)已完成，請(qǐng)分配其它任務(wù)。

項(xiàng)目所有任務(wù)都完成后，項(xiàng)目經(jīng)理D to 總部老大M：Hi，老大，項(xiàng)目所有的任務(wù)都已經(jīng)完成了，聯(lián)合工作小組可以解散了，感謝老大的支持。

以上就是Spark的基本框架，基于Apache Spark/Flink生態(tài)，DLI提供了完全托管的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)。借助DLI服務(wù)，你只需要關(guān)注應(yīng)用的處理邏輯，提供構(gòu)建好的應(yīng)用程序包，就可以輕松完成你的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理分析任務(wù)，即開(kāi)即用，按需計(jì)費(fèi)。

華為云828企業(yè)上云節(jié)期間，購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)湖探索DLI優(yōu)惠更多。

企業(yè)上云節(jié) 華為云828

版權(quán)聲明：本文內(nèi)容由網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)投稿，版權(quán)歸原作者所有，本站不擁有其著作權(quán)，亦不承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任。如果您發(fā)現(xiàn)本站中有涉嫌抄襲或描述失實(shí)的內(nèi)容，請(qǐng)聯(lián)系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實(shí)后本網(wǎng)站將在24小時(shí)內(nèi)刪除侵權(quán)內(nèi)容。