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2.Apache 两个开源项目比较:Flink vs Spark
3.请问各位大神,源码spark的ml和mllib两个包区别和联系?!?
4.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
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Apache 两个开源项目比较:Flink vs Spark
时间久远,我对云计算与大数据已感生疏,分析尤其是源码Flink的崛起。自动驾驶平台需云计算支撑,分析包括机器学习、源码深度学习训练、分析sparksession源码高清地图、源码模拟仿真模块,分析以及车联网。源码近日看到一篇Spark与Flink的分析比较文章,遂转发分享,源码以便日后重新学习该领域新知识。分析
Apache Flink作为新一代通用大数据处理引擎,源码致力于整合各类数据负载。分析它似乎与Apache Spark有着相似目标。源码两者都旨在构建一个单一平台,用于批处理、流媒体、交互式、图形处理、机器学习等。因此,Flink与Spark在理念上并无太大差异。但在实施细节上,它们却存在显著区别。
以下比较Spark与Flink的不同之处。尽管两者在某些方面存在相似之处,但也有许多不同之处。微当网源码
1. 抽象
在Spark中,批处理采用RDD抽象,而流式传输使用DStream。Flink为批处理数据集提供数据集抽象,为流应用程序提供DataStream。尽管它们听起来与RDD和DStreams相似,但实际上并非如此。
以下是差异点:
在Spark中,RDD在运行时表示为Java对象。随着project Tungsten的推出,它略有变化。但在Apache Flink中,数据集被表示为一个逻辑计划。这与Spark中的Dataframe相似,因此在Flink中可以像使用优化器优化的一等公民那样使用API。然而,Spark RDD之间并不进行任何优化。
Flink的数据集类似Spark的Dataframe API,在执行前进行了优化。
在Spark 1.6中,数据集API被添加到spark中,可能最终取代RDD抽象。
在Spark中,所有不同的抽象,如DStream、Dataframe都建立在RDD抽象之上。但在Flink中,ai镜像站源码Dataset和DataStream是基于顶级通用引擎构建的两个独立抽象。尽管它们模仿了类似的API,但在DStream和RDD的情况下,无法将它们组合在一起。尽管在这方面有一些努力,但最终结果还不够明确。
无法将DataSet和DataStream组合在一起,如RDD和DStreams。
因此,尽管Flink和Spark都有类似的抽象,但它们的实现方式不同。
2. 内存管理
直到Spark 1.5,Spark使用Java堆来缓存数据。虽然项目开始时更容易,但它导致了内存不足(OOM)问题和垃圾收集(gc)暂停。因此,从1.5开始,Spark进入定制内存管理,称为project tungsten。
Flink从第一天起就开始定制内存管理。实际上,这是Spark向这个方向发展的灵感之一。不仅Flink将数据存储在它的自定义二进制布局中,它确实直接对二进制数据进行操作。在Spark中,所有数据帧操作都直接在Spark 1.5的project tungsten二进制数据上运行。
在JVM上执行自定义内存管理可以提高性能并提高资源利用率。狂风最新打架源码
3. 实施语言
Spark在Scala中实现。它提供其他语言的API,如Java、Python和R。
Flink是用Java实现的。它确实提供了Scala API。
因此,与Flink相比,Spark中的选择语言更好。在Flink的一些scala API中,java抽象也是API的。这会有所改进,因为已经使scala API获得了更多用户。
4. API
Spark和Flink都模仿scala集合API。所以从表面来看,两者的API看起来非常相似。
5. 流
Apache Spark将流式处理视为快速批处理。Apache Flink将批处理视为流处理的特殊情况。这两种方法都具有令人着迷的含义。
以下是两种不同方法的差异或含义:
Apache Flink提供事件级处理,也称为实时流。它与Storm模型非常相似。
Spark只有不提供事件级粒度的最小批处理(mini-batch)。这种方法被称为近实时。
Spark流式处理是更快的批处理,Flink批处理是有限的流处理。
虽然大多数应用程序都可以近乎实时地使用,git源码如何安装但很少有应用程序需要事件级实时处理。这些应用程序通常是Storm流而不是Spark流。对于他们来说,Flink将成为一个非常有趣的选择。
运行流处理作为更快批处理的优点之一是,我们可以在两种情况下使用相同的抽象。Spark非常支持组合批处理和流数据,因为它们都使用RDD抽象。
在Flink的情况下,批处理和流式传输不共享相同的API抽象。因此,尽管有一些方法可以将基于历史文件的数据与流相结合,但它并不像Spark那样干净。
在许多应用中,这种能力非常重要。在这些应用程序中,Spark代替Flink流式传输。
由于最小批处理的性质,Spark现在对窗口的支持非常有限。允许根据处理时间窗口批量处理。
与其他任何系统相比,Flink提供了非常灵活的窗口系统。Window是Flink流API的主要焦点之一。它允许基于处理时间、数据时间和无记录等的窗口。这种灵活性使Flink流API与Spark相比非常强大。
6. SQL界面
截至目前,最活跃的Spark库之一是spark-sql。Spark提供了像Hive一样的查询语言和像DSL这样的Dataframe来查询结构化数据。它是成熟的API并且在批处理中广泛使用,并且很快将在流媒体世界中使用。
截至目前,Flink Table API仅支持DSL等数据帧,并且仍处于测试阶段。有计划添加sql接口,但不确定何时会落在框架中。
目前为止,Spark与Flink相比有着不错的SQL故事。
7. 数据源集成
Spark数据源API是框架中最好的API之一。数据源API使得所有智能资源如NoSQL数据库、镶嵌木地板、优化行列(Optimized Row Columnar,ORC)成为Spark上的头等公民。此API还提供了在源级执行谓词下推(predicate push down)等高级操作的功能。
Flink仍然在很大程度上依赖于map / reduce InputFormat来进行数据源集成。虽然它是足够好的提取数据API,但它不能巧妙地利用源能力。因此Flink目前落后于目前的数据源集成技术。
8. 迭代处理
Spark最受关注的功能之一就是能够有效地进行机器学习。在内存缓存和其他实现细节中,它是实现机器学习算法的真正强大的平台。
虽然ML算法是循环数据流,但它表示为Spark内部的直接非循环图。通常,没有分布式处理系统鼓励循环数据流,因为它们变得难以理解。
但是Flink对其他人采取了一些不同的方法。它们在运行时支持受控循环依赖图(cyclic dependence graph)。这使得它们与DAG表示相比以非常有效的方式表示ML算法。因此,Flink支持本机平台中的迭代,与DAG方法相比,可实现卓越的可扩展性和性能。
9. 流作为平台与批处理作为平台
Apache Spark来自Map / Reduce时代,它将整个计算表示为数据作为文件集合的移动。这些文件可能作为磁盘上的阵列或物理文件驻留在内存中。这具有非常好的属性,如容错等。
但是Flink是一种新型系统,它将整个计算表示为流处理,其中数据有争议地移动而没有任何障碍。这个想法与像akka-streams这样的新的反应流系统非常相似。
. 成熟
Flink像批处理这样的部分已经投入生产,但其他部分如流媒体、Table API仍在不断发展。这并不是说在生产中就没人使用Flink流。
请问各位大神,spark的ml和mllib两个包区别和联系?!?
在技术角度上,Spark的ML和Mllib包处理数据集的方式不同。ML包面向的是Dataset,具体来说是Dataframe,而Mllib则直接面对RDD。Dataset和RDD之间的区别在于,Dataset是在RDD基础上进行深度优化的版本。
Dataset优化了性能和静态类型分析,提供了类似于SQL语言的功能,能够在编译时捕获错误。相比于RDD,Dataset的combinators(如map和foreach等)性能表现更优。
在编程过程中,构建机器学习算法的方式也有所不同。ML包提倡使用pipelines进行数据处理。想象数据如同水流,从管道的一端流入,另一端流出。具体实现为:DataFrame --> Pipeline --> 新DataFrame。Pipeline是通过连接Transformer和Estimator实现的数据处理流程。
Transformer的输入是DataFrame,输出同样是DataFrame。而Estimator的输入是DataFrame,输出则是一个Transformer。这种流程使得数据处理逻辑清晰,易于理解和维护。
SPARK- - Spark支持unpivot源码分析
unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数,如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例,每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组,可使用union实现。但随列数增加,SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。
SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数,逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中,ids为要保留的Column数组,Column类提供了从String构造Column的隐式转换,方便使用。利用此API,可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列,variableColumnName为新列名,valueColumnName为值列名。
Analyser阶段解析unpivot算子,将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog,SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据,转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec,表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子,在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成,通过遍历逻辑执行计划树,根据节点类型及状态进行不同处理。
unpivot函数实现过程中,首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列,实现语义转换。随后,通过map函数处理values列,构建新的行数据,最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段,Expand算子将数据转换为所需形式,实现unpivot功能。
综上所述,SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数,组装Expand算子完成,为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程,可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。
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// Load a text file and interpret each line as a java.lang.String
val ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]
val result = ds
.flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace
.filter(_ != "") // Filter empty words
.toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting
.groupBy($"value") // Count number of occurences of each word
.agg(count("*") as "numOccurances")
.orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first
åé¢çæ¬DataFrameä¼ç»§æ¿DataSetï¼DataFrameæ¯é¢åSpark SQLçæ¥å£ã
//DataSet,å®å ¨ä½¿ç¨scalaç¼ç¨ï¼ä¸è¦åæ¢å°DataFrame
val wordCount =
ds.flatMap(_.split(" "))
.filter(_ != "")
.groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function
.count()
DataFrameåDataSetå¯ä»¥ç¸äºè½¬åï¼ df.as[ElementType] è¿æ ·å¯ä»¥æDataFrame转å为DataSetï¼ ds.toDF() è¿æ ·å¯ä»¥æDataSet转å为DataFrameã
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