今天我要与大家分享的主题是“我们为什么需要Spark”。
也许你之前没有做过大规模数据处理的项目，但是Spark这个词我相信你一定有所耳闻。Spark是当今最流行的分布式大规模数据处理引擎，被广泛应用在各类大数据处理场景。
年，美国加州大学伯克利分校的AMP实验室开发了Spark。年，Spark成为Apache软件基金会旗下的孵化项目。而现在，Spark已经成为了该基金会管理的项目中最活跃的一个。Spark社区也是成长迅速，不仅有数以千计的个人贡献者在不断地开发维护，还有很多大公司也加入了这个开源项目，如Databricks、IBM和华为。
在技术不断高速更迭的程序圈，一个新工具的出现与流行，必然是因为它满足了很大一部分人长期未被满足的需求，或是解决了一个长期让很多人难受的痛点。所以，在学一个新技术之前，你有必要先了解这门技术出现的意义。这样，你才能更好地理解：它是应用到什么场景的？与同类工具相比，它的优缺点是什么？什么时候用它比其它工具好（或差）？……至少理解了这些，你才好说自己是真正掌握了这个工具，否则只能说是浅尝辄止，半生不熟。
学习Spark同样是如此。我们首先要问自己，既然已经有了看似很成熟的Hadoop和MapReduce，为什么我们还需要Spark？它能帮我们解决什么实际问题？相比于MapReduce，它的优势又是什么？
MapReduce的缺陷
MapReduce通过简单的Map和Reduce的抽象提供了一个编程模型，可以在一个由上百台机器组成的集群上并发处理大量的数据集，而把计算细节隐藏起来。
各种各样的复杂数据处理都可以分解为Map或Reduce的基本元素。这样，复杂的数据处理可以分解为由多个Job（包含一个Mapper和一个Reducer）组成的有向无环图（DAG），然后每个Mapper和Reducer放到Hadoop集群上执行，就可以得出结果。
MapReduce被硅谷一线公司淘汰的两大主要原因：高昂的维护成本、时间性能“达不到”用户的期待。
不过除此之外，MapReduce还存在诸多局限。第一，MapReduce模型的抽象层次低，大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。打个比方，写MapReduce的应用就好比用汇编语言去编写一个复杂的游戏。如果你是开发者，你会习惯用汇编语言，还是使用各种高级语言如Java、C++的现有框架呢？
第二，只提供Map和Reduce两个操作。很多现实的数据处理场景并不适合用这个模型来描述。实现复杂的操作很有技巧性，也会让整个工程变得庞大以及难以维护。举个例子，两个数据集的Join是很基本而且常用的功能，但是在MapReduce的世界中，需要对这两个数据集做一次Map和Reduce才能得到结果。这样框架对于开发者非常不友好。维护一个多任务协调的状态机成本很高，而且可扩展性非常差。
第三，在Hadoop中，每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中，所以每一步计算都要进行硬盘的读取和写入，大大增加了系统的延迟。由于这一原因，MapReduce对于迭代算法的处理性能很差，而且很耗资源。因为迭代的每一步都要对HDFS进行读写，所以每一步都需要差不多的等待时间。第四，只支持批数据处理，欠缺对流数据处理的支持。
因此，在Hadoop推出后，有很多人想办法对Hadoop进行优化，其中发展到现在最成熟的就是Spark。接下来，就让我们看一下Spark是如何对上述问题进行优化的。
Spark的优势
Spark最基本的数据抽象叫作弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset,RDD），它代表一个可以被分区（partition）的只读数据集，它内部可以有很多分区，每个分区又有大量的数据记录（record）。
RDD是Spark最基本的数据结构。Spark定义了很多对RDD的操作。对RDD的任何操作都可以像函数式编程中操作内存中的集合一样直观、简便，使得实现数据处理的代码非常简短高效。
Spark提供了很多对RDD的操作，如Map、Filter、flatMap、groupByKey和Union等等，极大地提升了对各种复杂场景的支持。开发者既不用再绞尽脑汁挖掘MapReduce模型的潜力，也不用维护复杂的MapReduce状态机。
相对于Hadoop的MapReduce会将中间数据存放到硬盘中，Spark会把中间数据缓存在内存中，从而减少了很多由于硬盘读写而导致的延迟，大大加快了处理速度。
Databricks团队曾经做过一个实验，他们用Spark排序一个TB的静态数据集仅仅用时23分钟。而之前用Hadoop做到的最快记录也用了高达72分钟。
此外，Spark还只用了Hadoop所用的计算资源的1/10，耗时只有Hadoop的1/3。这个例子充分体现出Spark数据处理的最大优势——速度。
在某些需要交互式查询内存数据的场景中，Spark的性能优势更加明显。根据Databricks团队的结果显示，Spark的处理速度是Hadoop的倍。
即使是对硬盘上的数据进行处理，Spark的性能也达到了Hadoop的10倍。由于Spark可以把迭代过程中每一步的计算结果都缓存在内存中，所以非常适用于各类迭代算法。
Spark第一次启动时需要把数据载入到内存，之后的迭代可以直接在内存里利用中间结果做不落地的运算。
所以，后期的迭代速度快到可以忽略不计。在当今机器学习和人工智能大热的环境下，Spark无疑是更好的数据处理引擎。
下图是在Spark和Hadoop上运行逻辑回归算法的运行时间对比。
可以看出，Hadoop做每一次迭代运算的时间基本相同，而Spark除了第一次载入数据到内存以外，别的迭代时间基本可以忽略。
在任务（task）级别上，Spark的并行机制是多线程模型，而MapReduce是多进程模型。多进程模型便于细粒度控制每个任务占用的资源，但会消耗较多的启动时间。
而Spark同一节点上的任务以多线程的方式运行在一个JVM进程中，可以带来更快的启动速度、更高的CPU利用率，以及更好的内存共享。
Spark作为新的分布式数据处理引擎，对MapReduce进行了很多改进，使得性能大大提升，并且更加适用于新时代的数据处理场景。