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Spark RDD的概念
RDD是Spark中最基本的数据抽象是一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。它代表一个只读的分区记录集合每个RDD可以分成多个分区每个分区就是一个数据集片段并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。
RDD具有数据流模型的特点包括自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。具体来说RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中后续的查询能够重用工作集这极大地提升了查询速度。
检查点机制
RDD的检查点机制是为了提高容错性和降低故障恢复时间而设置的。通过检查点可以将RDD的数据保存到持久化存储中以便在RDD分区丢失或计算节点出现故障时进行恢复。
检查点机制的实现方式是将RDD写入磁盘或其他持久化存储中并记录其Lineage血统关系。
检查点机制可以有效地减少故障恢复时间并且可以避免全量重算的情况从而提高计算效率
需要注意的是检查点机制会增加磁盘I/O和存储开销
Stage
Spark中的Stage主要是一组并行的任务每个Stage由一组并行的task组成。这些task是RDD中Partition的执行单元每个task处理RDD中的一个Partition。
Spark中的Stage有两种类型宽依赖和窄依赖。窄依赖是指父RDD的每个分区只对应一个子RDD的分区宽依赖是指父RDD的一个分区对应多个子RDD的分区这种依赖关系会导致需要shuffle操作从而使得数据处理效率相对较低。
在Spark中可以通过合理地组织Stage和task的执行顺序以及优化宽依赖和窄依赖的处理方式来提高数据处理效率。
DataFrame
在Spark中DataFrame是一种特殊类型的分布式数据表它以表的形式组织数据并且包含一组有序的列。与传统的关系型数据库中的表格类似DataFrame可以包含多种数据类型如整数、浮点数、字符串等。
与RDD相比DataFrame提供了更加结构化的数据模型使得数据处理更加高效和便捷。DataFrame具有以下特点
结构化DataFrame具有明确的列名和数据类型使得数据处理更加规范和易于理解。类型安全Spark可以检查DataFrame中列的数据类型并在运行时进行类型转换和验证避免了类型错误的可能性。优化性能Spark对DataFrame进行了优化使得数据处理更加高效。统一的数据处理方式Spark中DataFrame的API和SQL API可以互操作使得数据处理更加灵活和方便。用户可以使用Scala、Python、Java、R等语言编写Spark应用程序并使用统一的API进行数据处理。
YARN
YARN的架构
YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统
YARN的基本架构分为ResourceManager和NodeManager两部分。ResourceManager作为整个集群的全局资源管理器负责整个集群的资源分配和调度而NodeManager则负责单个节点上的资源管理和任务执行。
YARN的基本思想YARN的基本思想是将资源管理和作业调度以及监控的功能拆分为单独的守护进程。这种架构思想是拥有一个全局的ResourceManagerRM和每个应用程序的·ApplicationMasterAM。
YARN的优点 更好的扩展性YARN采用了分布式架构能够随着集群规模的扩大而实现无缝扩展从而满足大规模数据处理的需求。 更高的资源利用率YARN采用了先进的调度算法和策略可以根据应用程序的需求和系统资源的情况进行动态调整从而最大化系统的资源利用率和作业的执行效率。 更灵活的作业调度YARN的作业调度采用了有向无环图的方式可以处理各种类型的计算任务包括批处理、流处理、图处理 更强的容错能力YARN具有自动故障检测和恢复机制 更丰富的接口和工具YARN提供了丰富的API接口和工具
YARN的缺点
YARN的缺点主要包括以下几点 资源利用率不均由于YARN是基于Hadoop的因此其资源利用率并不高有些资源可能会被闲置导致资源浪费。 配置复杂YARN的配置相对复杂需要具备一定的Hadoop基础知识和经验对于初学者来说可能会有一定的门槛。 数据局部性差YARN的资源调度和任务分配是分离的这会导致数据局部性较差从而影响数据处理效率。 社区活跃度不高尽管YARN是一个相对成熟的大数据处理框架但其社区活跃度并不高这可能会影响到YARN的长期发展以及用户的使用体验。 与其他系统的兼容性差YARN主要适用于Hadoop生态系统与其他系统的兼容性可能并不理想这可能会限制YARN的应用范围。
Hbase
Hbase存在的意义.
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库是谷歌BigTable的开源实现。HBase主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据并且适用于海量数据存储以及分布式计算的场景。
HBase适用于以下场景
海量数据存储适用于TB至PB级以上的数据存储提供动态伸缩能力方便用户在性能或容量需要改变时改变集群资源轻松构建企业海量数据存储系统。实时查询HBase的列式KV存储机制适用于企业用户明细数据即席查询基于主键的低时延点查响应时延一般为秒级或毫秒级方便用户对数据的实时分析。
综上所述HBase存在的意义在于提供了一个稳定可靠、性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统适用于海量数据存储以及分布式计算的场景。
Hbase的原理
数据模型HBase采用基于列的存储方式将数据表划分为多个行和列行称为行键Row Key列称为列族Column Family。数据存储HBase将数据存储在HDFS中以HDFS的块为单位进行数据的读写操作数据检索HBase提供基于行键的随机访问方式用户通过行键可以快速查找到指定的数据项。分布式存储HBase通过分布式存储技术实现了数据的扩展性和可靠性。数据复制HBase采用基于Master-Slave架构的数据复制机制
