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spark是什么意思

2026/03/17 Spark的版本历史
spark是什么意思

题图来自Unsplash，基于CC0协议

导读

  • Spark的定义和特点
  • Apache Spark是什么
  • Spark与Hadoop的区别
  • Spark用于哪些大数据处理场景
  • Spark的版本历史

    • Spark是一个开源的大数据处理框架，它最初由加州伯克利大学 AMPLab 提出，后来成为 Apache 软基（Top-level Apache Project）。 它设计用于快速、高效的进行大规模数据处理，尤其在速度上相比磁盘为主的 Hadoop 生态体系有很大提升。 即使不了解细节的人，或许也隐约知道 Spark 可以帮助处理“海量数据处理”。

    定义和特点

    在字面上理解，Spark 让我们可以在单机或分布式集群上，通过简单的 Scala、Java、Python 或 SQL 代码，实现分布式大规模数据的批量处理、实时流处理、分析查询、机器学习等。

    它的几个主要特点是：

    • 速度快：这是 Spark 最突出的特点。因为它主要将中间过程的数据存储在内存中（称为 RDD，弹性分布式数据集），而不是像早期的大数据处理框架那样全依赖磁盘 IO，所以极大地减少了读写磁盘的开销，计算效率大大提高，特别是在迭代算法和交互式查询场景下效果显著。
    • 易于使用：提供了多种高级抽象，如 RDD、DataFrame、Dataset 和 Spark SQL。开发人员可以用熟悉的编程语言（如 Java， Scala, Python, R）编写简洁的代码，相比基于 Map/Reduce 的方式，开发复杂的数据处理逻辑要简单得多。
    • 通用性强：不仅支持批处理，还集成了流处理、复杂事件处理、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等多种计算模式，能够满足各种大数据应用的需求。
    • 运行灵活：可以运行在多种集群管理器上，如 Standalone、YARN、Mesos 或 Kubernetes。
    • 商业界推动强：相较于从学术界起步的 Hadoop 生态，Spark 早期更多受到商业巨头（如 Databricks、Cloudera、 Hortonworks）的支持和投入，社区发展迅速，很多易用性的改进和商业特性的加入，使其在工业界尤其受到欢迎。

    Apache Spark 是什么

    更准确地说，Apache Spark 是 Hadoop 生态系统中一个构建在 YARN 或 Standalone 集群管理器上的开源大数据处理引擎。它包含一个核心计算引擎 Core（对所有计算都提供支持，转换代码为中间代码）。在其上方构建了多个组件：

    • Spark Core：包含分布式任务调度、集群资源管理和 RDD (Resilient Distributed Dataset) 的基础功能。RDD 是 Spark 最核心的抽象，代表一个可以并行操作的不可变分布式数据集。
    • Spark SQL：用于处理结构化和半结构化数据，可以通过 SQL、Dataset API 或 DataFrame API 查询。支持多种数据源，并能与其他数据库进行兼容。
    • Spark Streaming：提供基于微批次（micro-batching）或甚至是精确一次处理（Exactly-Once Processing，需特定版本）的流处理能力，能够近实时地处理数据流。
    • MLlib：Spark 内建的分布式机器学习库，包含常用算法（如分类、回归、聚类、协同过滤）和工具（如特征转换、特征选择、管道）。
    • GraphX：用于图结构数据处理的框架，允许在分布式节点和边之上进行图计算和分析。

    简单说，Apache Spark 就是一个功能强大、灵活且易于开发的大数据处理平台，它能帮助我们高效地存储和处理海量数据，并从中挖掘价值。

    Spark 与 Hadoop 的区别

    尽管 Spark 频繁和 Hadoop 并列，但它并非 Hadoop 生态的一部分（尽管它可以运行在 YARN 上），而且它们的核心理念和架构有很大不同。以下是它们的主要区别：

    1. 数据处理模式：

      • Hadoop (MapReduce)：传统的批量处理模式，每次计算基本都要从磁盘读取数据，写入中间结果，然后读取磁盘上的中间结果进行下一步计算。这种磁盘依赖模式限制了其速度，尤其不适合迭代算法和交互式查询。它的操作模式是 Map（映射）和 Reduce（规约）两种原始操作的组合。
      • Spark：它以基于内存的计算（虽然在早期版本和某些情况下会溢出到磁盘，但内存访问远快于磁盘）为核心理念。将数据加载到内存中的分布式 RDD、DataFrame 或 Dataset 后，后续的处理步骤可以直接在内存上操作，大大减少了反复读写磁盘的开销，使得操作速度得到了显著的提升，对 Lambda 架构下的流处理和复杂批处理任务提供了更统一的处理方式。

    2. 抽象和 API：

      • Hadoop MapReduce：引入了 Map 和 Reduce 两种转换操作。主要基于 Java 编写，函数式编程能力较弱，编写复杂逻辑相对繁琐。通常需要编写大量的序列化相关的代码。
      • Spark：提供了更高层次的抽象，如 RDD、DataFrame、Dataset。
        • RDD：分块的、可并行处理的数据集合，具有容错能力，通过血统（lineage）进行恢复。
        • DataFrame：带有模式（schema）和结构化数据的对象，可以将 SQL 查询或 DataFrame API 代码编译成本地代码以实现高性能。同时提供多种语言的 API，并支持与 Hadoop 存储系统交互。
        • Dataset：类型安全的、序列化的数据集合，Spark 提供了多种高级编程语言 API（Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX 的一部分），其特征在于类型安全（编译时检查）和强序列化支持。

    3. 速度：

      • Hadoop MapReduce：受限于磁盘 IO 和 JVM 垃圾回收，速度相对较慢。不适合需要多次迭代的数据处理（如机器学习训练）。
      • Spark：在内存操作下，其速度远超 MapReduce，无需在每一步都序列化/反序列化（虽然基于 RDD 的长时间运行需要写回到磁盘，DataFrame/Dataset 有时会通过代码生成和 Tungsten 引擎进行优化来提升性能）。

    4. MLlib 区别：

      • Hadoop 生态：包含 Mahout 机器学习库。使用前需要熟悉 HDFS 和 YARN，并且 Mahout 集成到 MapReduce 模型中。
      • Spark MLlib：更加全面和现代的分布式机器学习库。它统一了批量学习、流处理学习、特征工程、模型评估等功能。通常集成度更高，API 更友好，与 Spark 生态集成更紧密，对于某些算法的实现和优化也更为先进。

    5. 运行环境：

      • Hadoop 和 Spark 都可以运行在 Standalone、YARN、Mesos 等集群管理器上。

    Spark 用于哪些大数据处理场景

    由于其强大的性能和灵活性，Spark 在大数据领域得到了广泛的应用。主要场景包括：

    1. 批量数据处理：

      • 大规模离线数据分析报告生成。
      • 数据仓库构建或数据湖的 ETL。
      • 订单处理、用户行为日志分析。
      • 数据清洗、转换和预处理。
      • 数据拼接、整合。
      • 即席查询（Ad-hoc Querying）。

    2. 实时流式处理：

      • DStreams（Spark Streaming 的基本单位）允许处理来自 Kafka、Flume、Kinesis、TCP Socket 等来源的实时数据流。
      • 实时监控、指标统计、预警系统。
      • 实时推荐（如基于最近行为推荐）。
      • 实时聊天机器人或搜索引擎。
      • 实时业务度量（如用户活动跟踪）。

    3. 交互式查询和 Ad-hoc 查询：

      • 提供 SQL 接口 Spark SQL 和 Hive 兼容的 HiveQL，可以通过 Impala 等方式与 Hive 进行整合。
      • 类似于 Impala，但对大规模数据集更有效，能够快速响应用户提交的即席查询。更适合分析师在终端查看数据信息。

    4. 机器学习与 AI：

      • 提供了 Spark MLlib 库，包含大量标准算法：
        • 聚类：K-Means， DBSCAN
        • 分类与回归：逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树、线性回归、逻辑回归等
        • 特征工程：特征转换、选择、降维、PCA 等
        • Pipelines: 模型训练流程整合

    5. 图计算与图分析：

      • Spark GraphX：用于在大量节点和边上建模，执行如 Pregel 模型计算的图计算框架，适用于社交网络分析、链接预测、社区发现等场景。

    6. 数据挖掘：

      • 利用 Spark 处理海量和多维度的数据，进行模式识别、关联规则挖掘等。

    7. 实时欺诈检测：

      • 结合数据流处理、机器学习模型和内存计算，实时检测临界的、高价值的欺诈行为。

    Spark 的版本历史

    Apache Spark 的发展史相对较短，但更新迅速，也在不断进化。主要版本迭代大致如下：

    • 早期概念：由 Matei Zaharia 等人在伯克利大学 AMPLab 开发，最初作为加州大学伯克利分校的一个内部项目，内部名为 Spark，并以 Berkeley Spark 项目开源。
    • Incubating 阶段：Spark 在 2013 年成为 Apache 软件基金会的孵化项目 (Incubator)。此阶段，核心的设计和功能得到了扎实的发展，社区也开始形成。
    • 毕业：在广泛的应用和社区贡献后，Spark 于 2014 年 6 月正式毕业成为顶级项目 (Top-level Apache Project)。这是 Spark 生态快速发展的里程碑。
    • 各种 Minor 版本迭代：从 1.x 到 2.x，再到 3.x，每个大版本周期（通常 3-5 个 Minor 版本）代表了 Spark 一个比较稳定的长期版本周期，同时进行优化和修复。例如，Spark 3.0 引入了 Catalyst Optimizer 重构、Auto Loader、Delta Lake 集成等重大特性。
    • 3.x 系列：这是当前最广泛使用的稳定版系列。例如，3.5.0 是目前最新的 LTS（长期支持）版本，带来了如 Tableau JDBC 连接器集成、改进的 SQL 查询 Catalyst 优化器（Catalyst 4 层优化）、Delta Lake 对多集群写作的支持等等。
    • 对不同平台的支持：各个版本也一直在支持更多更广泛的语言和平台，如 Python 很早就支持，Java, Scala 语言原生支持稳定，R 相对少用但存在，还支持诸如 Livy 这样的远程交互接口，以及更广泛的与其他数据处理框架（如 Presto，Trino）整合。

    总的来说，Spark 从一个小项目迅速成长为大数据领域不可或缺的主流引擎，其发展速度和社区活力，还在持续地为分布式计算技术带来革新。