【系列】Matei Zaharia(Spark系统作者)博士论文-1 引言，

【系列】Matei Zaharia(Spark系统作者)博士论文-1 引言，

由于单台机器的计算能力和I/O能力已经无法满足不断增长的数据处理需求，越来越多的组织需要将应用扩展到更大规模的集群上。但在集群环境中，可编程性方面将遇到以下几个挑战：

结果就是出现了很多编程模型，首先是MapReduce使数据批处理变得简单通用同时能处理容错。但很难处理其它类型的负载，于是就出现了各种各样专用的编程模型：

我们认为能够设计一种通用的编程抽象，不仅仅能够处理现在各种各样的工作类型负载，还能处理未来新的应用类型。我们提出了RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集），一种高效的数据共享原语，从而大幅度提升了其通用性。围绕RDD建立起来的框架相比于现有框架有以下几种优势： 围绕RDD建立的Spark系统如图1所示。                                                  
                                                                                                           图 1 Spark系统

专用系统的问题

• 重复工作，每个系统都需要考虑容错和负载分布等问题。
• 组合，不同专用系统的计算组合起来非常苦难
• 范围有限，如果应用和系统不符，要么修改应用，要么发明新系统
• 资源共享，不同计算系统之间共享数据非常困难，因为每个系统都假设自己拥有整个集群的资源
• 管理维护，每个系统都需要重新学习其API，运行原理，部署方法等等...

基于这些问题，我们需要一个对集群计算的统一抽象来提升集群的可用性，性能，对多用户的处理以及对复杂应用的支持。

弹性分布式数据集（RDD）

仔细研究MapReduce不能支持其它不同类型的应用，就会发现问题都归结为一个，那就是在计算阶段缺少高效的数据共享机制。RDD正是为了解决这个问题而诞生的。以MapReduce和Dryad为例，他们对都通过计算任务的有向无环图（DAG）对计算进行结构化。除了将文件系统的数据做多份副本以外，这些模型并没有提供存储抽象。当发生故障时，需要通过网络拷贝大量的数据。RDD是一个不使用数据复制的容错分布式内存抽象，通过对RDD创建图的记忆，在遇到故障时，可以像批处理一样重新恢复出丢失的数据。只要这些创建RDD的操作时粗粒度的，这种方法就比单纯的数据复制高效很多。 为什么RDD的通用性这么强？从表达能力的角度看，RDD可以模仿任意的分布式系统。2.从系统的角度看，RDD给应用足够的控制来优化集群中可能造成计算瓶颈的资源。通过优化这些资源，基于RDD的应用性能上几乎可以和专用系统媲美。

基于RDD的模型

• 迭代算法，RDD可以解决迭代算法问题
• 关系数据库查询，对应的是Shark SQL
• MapReduce，RDD可以支持MapReduce类型和Dryad类型的应用
• 流处理，基于RDD实现的流处理，称之为D-Stream
• 组合模型，基于RDD可以将以上几种模型组合起来以构造更加复杂的应用。

                                                                                                                       图2 和专用系统的比较 图2为基于Spark实现的各种编程模型和专用系统的比较。左侧为代码量的比较，右侧为效率比较。可以看到，无论是表达能力还是运行效率RDD都达到了预期的目标。