文章讲的是如何构建企业级Hadoop/Spark分析平台，一说大数据，人们往往想到Hadoop。这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类数据应用要求的不断提出，一些Hadoop不甚专注的领域开始被人们注意，相关技术也迅速获得专业技术领域的应用。最近半年来的Spark之热即是这样的一个典型。
Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速地进行数据分析。 Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发，早期核心部分的代码只有3万行，非常轻量级。Spark 提供了与Hadoop Map/Reduce 相似的分布式计算框架，但基于内存和迭代优化的设计，因此在交互式数据分析和数据挖掘工作负载中表现更优秀。
进入2014年以后，Spark开源生态系统得到了大幅增长，已成为大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark之所以吸引如此多的关注，究其原因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等三方面的特征。
首先，Spark对分布的数据集进行抽象，创新地提出RDD(Resilient Distributed Dataset)的概念，所有的统计分析任务被翻译成对RDD的若干基本操作组成的有向无环图(DAG)。RDD可以被驻留在内存中，后续的任务可以直接读取内存中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并，从而减少了大量的中间结果输出，极大减少了磁盘I/O，使得复杂数据分析任务更高效。从这个意义上来说，如果任务够复杂，迭代次数够多，Spark比Map/Reduce快一到两个数量级。
其次，Spark是一个灵活的计算框架，适合做批处理、工作流、交互式分析、迭代式机器学习、流处理等不同类型的应用，因此Spark可以成为一个用途广泛的计算引擎，并在未来取代Map/Reduce的地位。
最后，Spark可以与Hadoop生态系统的很多组件互操作。Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上，它还可以读取已有的存放在Hadoop上的数据，这是个非常大的优势。
虽然Spark具有以上三大优点，但从目前Spark的发展和应用现状来看，Spark自身也存在很多缺陷，主要包括以下几个方面：
1. 稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在内存中，Java垃圾回收缓慢的现象严重，导致Spark的性能不稳定，在复杂场景SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。
2. 不能处理大数据，单台机器处理数据过大，或者由于数据倾斜导致中间结果超过内存大小时，常常出现内存不够或者无法运行得出结果。然而，Map/Reduce计算框架可以处理大数据，在这方面，Spark不如Map/Reduce计算框架有效。
3. 不能支持复杂的SQL统计，目前Spark支持的SQL语法的完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面，Spark与YARN的结合不完善，这就在用户使用过程中埋下隐患，易出现各种难题。
虽然Spark正活跃在Cloudera、MapR、Hortonworks等众多知名大数据公司，但是如果Spark本身的这些缺陷得不到及时处理，将会严重影响 Spark的普及和发展。在本土大数据平台软件公司星环信息科技(上海)有限公司(以下简称"星环科技")推出一系列关于Spark的大数据平台产品之后，这些难题已能够迎刃而解。
星环科技推出的交互式分析引擎名叫Inceptor,从下往上有三层架构，最下面是一个分布式缓存(Transwarp Holodesk),可建在内存或者SSD上，中间层是Apache Spark计算引擎层，最上层包括SQL’99和PL/SQL编译器、统计算法库和机器学习算法库，提供完整的R语言访问接口。
Transwarp Inceptor对Spark进行了大量的改进，具有高性能、稳定性好、功能丰富、易管理等特征，可以切实解决Spark本身存在的难题，具体而言，星环Inceptor具有以下几点优势：
高性能
首先，支持高性能Apache Spark作为缺省执行引擎，可比原生的Hadoop Map/Reduce快;其次，通过建立独立于Spark的分布式列式缓存层，可以有效防止GC的影响，消除Spark的性能波动，同时在列式缓存上实现索引机制，进一步提高了执行性能;再次，在SQL执行计划优化方面，实现了基于代价的优化器(cost based optimizer)以及多种优化策略，性能可以比原生Spark快数倍;最后通过全新的方法解决数据倾斜或者数据量过大的问题，使得处理超大数据量时也游刃有余。
更强的SQL支持
Inceptor提供ANSI SQL’99语法支持以及PL/SQL过程语言扩展，并且可以自动识别HiveQL、SQL’99和PL/SQL语法，在保持跟Hive兼容的同时提供更强大的SQL支持。由于现有的数据仓库应用大都基于SQL’99，而且国内客户大量使用PL/SQL，因此Inceptor可以支持复杂的数据仓库类分析应用，也使得从原有数据库系统迁移到Hadoop更为容易，可以帮助企业建立高速可扩展的数据仓库和数据集市。
基于R 的数据挖掘与机器学习
Inceptor中包含了专业用于数据挖掘的R语言执行引擎，并且扩展了R语言，支持多种分布式数据挖掘算法，包括统计算法和机器学习算法;也支持在 R 中调用SQL语句，通过Spark访问分布式内存数据。这些功能使得用户可以真正在全量数据上进行机器学习或数据挖掘，而再也不用使用采样的方法，精准度得到很大提高。
多租户/动态集群创建/自由切换计算引擎
YARN的引入使得统一资源管理成为可能，Inceptor缺省采用星环改进后的YARN，有效支持多个Spark或Map/Reduce集群，Inceptor的每一条SQL都可以通过简单的提示(hint)来指定执行引擎使用Spark或Map/Reduce。而通过YARN管理所有资源后，可以具备以下优势：
(1)统一集群，统一的HDFS和YARN集群，多个计算引擎共存并且访问同一份数据，避免创建隔离的多个集群，减少数据拷贝或者远程访问，提高效率，也可降低维护成本。
(2)动态部署，可以动态创建和销毁Spark集群，灵活部署业务。适合对非7x24不间断业务(例如周期性统计业务)的动态部署。
(3)资源隔离，通过YARN的资源隔离和配额管理，可以避免使用同一个Spark集群使用单一调度算法时出现的计算资源争抢现象，保证每项业务都能顺利完成。星环科技的 YARN支持对计算资源和内存资源的管理能力，避免占用内存资源多的Spark或Map/Reduce集群之间争抢内存资源。
(4)资源共享，在申请资源配额后，如果当前用户的资源紧张或受限，可以动态调配其他用户的闲置资源加入，当其他用户使用时再归还。
高性价比
Inceptor支持混合存储体系(内存/闪存/磁盘)，Holodesk列式存储可以存放在速度较快的闪存SSD上或者更快的内存中。内存、SSD和机械硬盘的速度比是100:10:1，而同样容量的内存、SSD、硬盘的价格比也是100:10:1。采用为SSD优化的Inceptor之后，实际测试发现，采用SSD替代大容量昂贵的内存作为缓存，性能没有明显的下降，因此可以用同样的价格买到容量大10倍的SSD作为缓存，一方面可以提供跟纯内存缓存接近的性能，另一方面也可比纯内存数据库处理更大的数据。
对于广大用户而言，在选择Spark及大数据软件时，高性能、高兼容性和高性价比的技术无疑是用户的最爱，而星环Spark不仅可以实现三者的有机结合，更在此基础上实现功能扩展，为用户提供更加全面优质的服务，从而更能打动用户的芳心。
星环科技作为一家高科技大数据创业公司，致力于大数据基础软件的研发。星环科技目前掌握的企业级Hadoop和Spark核心技术在国内独树一帜，其产品Transwarp Data Hub (TDH)的整体架构及功能特性堪比硅谷同行，在业界居于领先水平，性能卓越，可处理从GB到PB级别的数据。星环科技的核心开发团队参与部署了国内最早的Hadoop集群，并在中国的电信、金融、交通、政府等领域的落地应用拥有丰富经验，是中国大数据核心技术企业化应用的开拓者和实践者。
目前，星环科技正处于高速发展时期，相信在未来，随着星环Spark以及相关大数据基础软件的普及，整个大数据领域将迈向新的发展高度。
作者:王玉圆
来源：IT168
原文链接：如何构建企业级Hadoop/Spark分析平台