一、RDD內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一般包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、報(bào)表輸出等子系統(tǒng)。Spark為了方便數(shù)據(jù)處理、提升性能，專(zhuān)門(mén)引入了RDD數(shù)據(jù)內(nèi)存結(jié)構(gòu)，這一點(diǎn)與R的機(jī)制非常類(lèi)似。用戶程序只需要訪問(wèn)RDD的結(jié)構(gòu)，與存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)調(diào)度、交換都由提供者驅(qū)動(dòng)去實(shí)現(xiàn)。RDD可以與Haoop的 HBase、HDFS等交互，用作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，當(dāng)然也可以通過(guò)擴(kuò)展支持很多其它的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。

因?yàn)橛辛薘DD，應(yīng)用模型就與物理存儲(chǔ)分離開(kāi)來(lái)，而且能夠更容易地處理大量數(shù)據(jù)記錄遍歷搜索的情況，這一點(diǎn)非常重要。因?yàn)镠adoop的結(jié)構(gòu)主要適用于順序處理，要翻回去反復(fù)檢索數(shù)據(jù)的話效率就非常低下，而且缺乏一個(gè)統(tǒng)一的實(shí)現(xiàn)框架，由算法開(kāi)發(fā)者自己去想辦法實(shí)現(xiàn)。毫無(wú)疑問(wèn)，這具有相當(dāng)大的難度。 RDD的出現(xiàn)，使這一問(wèn)題得到了一定程度的解決。但正因?yàn)镽DD是核心部件、實(shí)現(xiàn)難度大，這一塊的性能、容量、穩(wěn)定性直接決定著其它算法的實(shí)現(xiàn)程度。從目前看，還是經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)RDD占用的內(nèi)存過(guò)載出問(wèn)題的情況。

二、Streaming流計(jì)算框架

流是現(xiàn)在推特、微博、微信、圖片服務(wù)以及物聯(lián)網(wǎng)、位置服務(wù)等等的重要數(shù)據(jù)形態(tài)，因此流計(jì)算正顯得前所未有的重要。流計(jì)算框架是所有互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商的核心基礎(chǔ)架構(gòu)，Amazon、Microsoft都已經(jīng)推出了Event消息總線云服務(wù)平臺(tái)，而facebook\twitter等更是將自己的流計(jì)算框架開(kāi)源。

Spark Streaming專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于處理流式數(shù)據(jù)。通過(guò)Spark Streaming，可以快速地將數(shù)據(jù)推入處理環(huán)節(jié)，猶如流水線一樣進(jìn)行快速的加工，并在最短的時(shí)間反饋給使用。

三、GraphX圖計(jì)算與網(wǎng)狀數(shù)據(jù)挖掘

物理網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，社交網(wǎng)絡(luò)的連接關(guān)系，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的E-R關(guān)系，都是典型的圖(Graph)數(shù)據(jù)模型。Hadoop主要適用于“數(shù)據(jù)量”很大的場(chǎng)合，對(duì)于關(guān)系的處理幾乎沒(méi)有支持，Hbase也是非常弱的關(guān)系處理能力。圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)往往需要快速多次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描式遍歷，RDD的引入使Spark可以更高效地處理基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而使存儲(chǔ)和處理大規(guī)模的圖網(wǎng)絡(luò)成為可能。類(lèi)似的專(zhuān)用于圖的系統(tǒng)還有neo4j等。

GraphX相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系連接，可以處理更大規(guī)模、更深度的拓?fù)潢P(guān)系，可以在多個(gè)集群節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行運(yùn)算，確實(shí)是現(xiàn)代數(shù)據(jù)關(guān)系研究的利器。

四、MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)支持框架

通過(guò)把機(jī)器學(xué)習(xí)的算法移植到Spark架構(gòu)上，一方面可以利用底層的大規(guī)模存儲(chǔ)和RDD的數(shù)據(jù)快速訪問(wèn)能力，還可以利用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和集群計(jì)算的處理能力，使機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)算可以在大規(guī)模的集群系統(tǒng)上展開(kāi)，即大力拓展了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用能力。

五、Spark SQL數(shù)據(jù)檢索語(yǔ)言

這個(gè)跟基于Hive的實(shí)現(xiàn)有些類(lèi)似，但是基于RDD理論上能提供更好的性能，同時(shí)能更方便處理如join和關(guān)系檢索等操作。這個(gè)被設(shè)計(jì)為與用戶交互的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化入口。

六、Tachyon文件系統(tǒng)

Tachyon是一個(gè)類(lèi)似于HDFS的實(shí)現(xiàn)，不過(guò)感覺(jué)上更加接近于使用者，而HDFS主要是面向存儲(chǔ)塊的。

七、SparkR計(jì)算引擎

將R語(yǔ)言的能力應(yīng)用到Spark基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)上，為其提供算法引擎。

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