利用 Apache Spark SQL 和 DataFrames 扩展关系数据库

 

无论怎样大肆宣传 NoSQL 数据库的出现，关系数据库都还将继续存在。原因很简单，关系数据库强制执行基本的结构和约束，并提供了很好的声明式语言来查询数据(我们都喜欢它)：SQL!

但是，规模一直是关系数据库的问题。21 世纪的大多数企业都拥有丰富的数据存储和仓库，并希望最大限度地利用大数据来获得可操作的洞见。关系数据库可能很受欢迎，但除非我们投资了适当的大数据管理策略，否则不能很好地对它们进行扩展。这包括考虑潜在的数据源，数据量，约束，模式，ETL(提取 - 转换 - 加载)，访问和查询模式等等!

 

 

Apache Spark 中的大规模数据科学

本文将介绍在关系数据库的强大功能方面取得的一些优秀进展，而对于“大规模”，会介绍 Apache Spark – Spark SQL 和 DataFrames 中的一些新组件。最值得注意的是，将涵盖以下主题：

关系数据库扩展的动机和挑战
了解 Spark SQL 和 DataFrames
目标
架构和功能
性能

人们努力地工作并投入时间在 ApacheShark 中构建新组件，我们关注他们的主要挑战和动机，以便能够大规模执行 SQL。我们还将研究 Spark SQL 和 DataFrames 的主要体系结构、接口、功能和性能基准。在本文最后，最重要的一点，我们将介绍一个分析入侵攻击的真实案例研究，基于KDD 99 CUP 数据，利用 Spark SQL 和 DataFrames，通过Databricks 云平台来平衡从而实现 Spark。

为大数据而扩展关系数据库的动机和挑战

关系数据存储易于构建和查询。此外，用户和开发人员通常更喜欢用类似人类的可读语言(如 SQL)编写易于解释的声明式查询。然而，随着数据的数量和多样性的增加，关系方法的伸缩性不足以构建大数据应用程序和分析系统。以下是一些主要挑战：

♦ 处理不同类型数据源，可以是结构化、半结构化和非结构化的;

♦ 建立各种数据源之间的 ETL 管道，这可能导致要开发大量特定的自定义代码，随着时间的推移会增加技术债务

♦ 能够执行基于传统商业智能(BI)的分析和高级分析(机器学习、统计建模等)，后者在关系系统中执行肯定具有挑战性

大数据分析并不是昨天才发明的!我们在 Hadoop 和 MapReduce 范式方面取得了成功，这很厉害但进展太慢，它为用户提供了一个低级的、程序化的编程接口，需要人们编写大量代码来进行非常简单的数据转换。然而，自从 Spark 的发布，它真正改变了大数据分析的方式，不需要再把重点放在内存计算、容错、高级抽象和易用性上。

 

 

从那时起，一些框架和系统，如 Hive、Pig 和 Shark(演变成 Spark SQL)，为大数据存储提供了丰富的关系接口和声明式查询机制。挑战在于，这些工具要么是基于关系的，要么是基于过程的，但是鱼和熊掌无法两者兼得。

然而，在现实世界中，大多数数据分析管道可能涉及到关系代码和过程代码的组合。如果强迫用户选择其中一个会最终让事情变得复杂，并增加用户在开发、构建和维护不同应用程序和系统方面的工作量。Apache Spark SQL 建立在前面提到的 SQL on Spark(称为 Shark)的基础上，它不强制要求用户在关系 API 或过程 API 之间进行选择，而是试图让用户无缝地混合使用它们，来对大数据进行大规模的数据查询、检索和分析。

了解 Spark SQL 和 DataFrame

Spark SQL 本质上试图用两个主要组件弥合我们之前提到的两个模型(关系模型和过程模型)之间的差距。

♦ Spark SQL 提供了一个 DataFrame API，可以对外部数据源和 Spark 的内置分布式集合进行大规模的关系操作!

♦ 为了支持大数据中各种各样的数据源和算法，Spark SQL 引入了一种名为 Catalyst 的新型可扩展优化器，可以轻松地为机器学习等高级分析添加数据源、优化规则和数据类型。

从本质上讲，Spark SQL 利用 Spark 的强大功能在大数据上大规模地执行分布式的、健壮的内存计算。Spark SQL 提供了最先进的 SQL 性能，并且兼容 Apache Hive(一种流行的大数据仓库框架)支持的所有现有结构和组件，包括数据格式、用户定义函数(UDF)和 Metastore。除此之外，它还有助于从大数据源和企业数据仓库(如 JSON，Hive，Parquet 等)中提取各种数据格式，并执行关系和过程操作的组合，以实现更复杂的高级分析。

目标

让我们看一下有关 Spark SQL 的一些有趣的事实，包括它的使用、采用和目标，其中一些我将再次从“ Spark 中的关系数据处理 ”的优秀原始论文中复制过来。Spark SQL 于 2014 年 5 月首次发布，现在可能是 Spark 中最活跃的组件之一。Apache Spark 绝对是大数据处理最活跃的开源项目，有数百个贡献者。

除了作为一个开源项目，Spark SQL 已经开始得到主流行业的采用，并部署在了非常大规模的环境中。Facebook 有一个关于“ Apache Spark @Scale：一个 60TB+ 的生产用例 ” 的优秀案例研究，他们正在为实体排名做数据准备，其 Hive 的工作过去需要几天时间并面临许多挑战，但 Facebook 成功地使用 Spark 进行扩展并提高了性能。接下来让我们看看他们在这次旅程中遇到的有趣挑战!

另一个有趣的事实是，三分之二的 Databricks 云(运行 Spark 的托管服务)客户在其他编程语言中使用了 Spark SQL。在本系列的第二部分中，我们还将展示使用 Spark SQL on Databricks 的实际案例研究。

Spark SQL 的主要目标是由它的创建者所定义的：

♦ 无论是在 Spark 程序(在本机 RDD 上)还是在外部数据源上，都使用对程序员友好的 API 来支持关系处理

♦ 使用已建立的 DBMS 技术提供高性能

♦ 轻松支持新的数据源，包括半结构化数据和易于查询联合的外部数据库

♦ 使用高级分析算法(如图形处理和机器学习)进行扩展

架构和功能

现在我们来看看 Spark SQL 和 DataFrames 的主要功能和架构。这里需要牢记围绕着 Spark 生态系统的一些关键概念，随着时间的推移这个生态一直在不断发展。

 

 

RDD(弹性分布式数据集)可能是 Spark 所有成功案例背后的最大贡献者。它基本上是一种数据结构，或者更确切地说是分布式存储器的抽象，它允许程序员在大型分布式集群上执行内存计算，同时保留容错等方面的特性。还可以并行化大量计算和转换，并跟踪转换的整个过程，这有助于有效地重新计算丢失的数据。此外，Spark 使用驱动程序和执行程序的概念，如下图所示。

 

 

通常可以从文件、数据库读取数据，并行化现有集合甚至转换来创建 RDD。通常，转换是将数据转换为不同方面和维度的操作，具体取决于我们想要整理和处理数据的方式。它们也会被延迟地评估，这意味着即使定义了转换，在执行动作之前也不会计算结果，通常需要将结果返回到驱动程序(然后它会计算所有应用的转换!)。

 

 

既然已经了解了 Spark 工作原理的架构，那么让我们更深入地了解 Spark SQL。通常，Spark SQL 在 Spark 之上作为库运行，正如我们在图中看到的那样，它覆盖了 Spark 生态系统。下图详细介绍了 Spark SQL 的典型体系结构和接口。

 

 

该图清楚地显示了各种 SQL 接口，通过 JDBC/ODBC 或命令行控制台来访问，集成到 Spark 支持的编程语言中的 DataFrame API(我们将使用 Python)。DataFrame API 非常强大，允许用户最终混合程序代码和关系代码!诸如 UDF(用户定义函数)之类的高级函数可以在 SQL 中使用，BI 工具也可以使用它。

Spark DataFrames 非常有趣，可以帮助我们利用 Spark SQL 的强大功能，并根据需要结合其过程式范例。Spark DataFrame 基本上是具有相同模式的行(行类型)的分布式集合，它基本上是被组织成一些命名列的Spark 数据集。这里需要注意的是，数据集是 DataFrame API 的扩展，它提供了一种 * 类型安全的、面向对象的编程接口。* 它们仅在 Java 和 Scala 中可用，因此我们将专注于 DataFrame。

 

 

DataFrame 等同于关系数据库中的表(但在引擎盖下具有更多优化)，并且还可以以类似于 Spark(RDD)中的“本机”分布式集合的方式进行操作。Spark DataFrames 有一些有趣的属性，例如：

与 RDD 不同，DataFrame 通常会跟踪 schema 并支持各种关系操作，从而实现更优化的执行。

DataFrame 可以通过表来构建，就像大数据基础结构中现有的 Hive 表一样，甚至可以从现有的 RDD 来构建。

DataFrames 可以使用直接 SQL 查询操作，也可以使用 DataFrame DSL(特定领域语言)，以及使用各种关系运算符和变换器，例如 where 和 groupBy。

此外，每个 DataFrame 也可以被视为行对象的 RDD，允许用户调用过程化的 Spark API，例如 map。

最后，与传统的 Dataframe API(Pandas)不同，Spark DataFrames 具有延迟性，因为每个 DataFrame 对象都代表一个逻辑计划来计算数据集，但在用户调用特殊的“输出操作”(如 save)之前，不会执行任何操作。

这应该让您对 Spark SQL、数据框架、基本特性、概念、体系结构和接口有了足够的了解。下面让我们看一下性能基准来完成这一部分。

性能

在没有正确优化的情况下发布一个新特性是致命的，构建 Spark 的人做了大量的性能测试和基准测试!让我们看看一些有趣的结果，下面描述了展示一些结果的第一个图。

 

 

在这些实验中，他们使用 AMPLab 的大数据基准测试比较了 Spark SQL 与 Shark 和 Impala 的性能，后者使用了 Pavlo 等人开发的网络分析工作负载。基准测试包含带不同参数的四种类型查询，这些查询具有执行扫描、聚合、连接和基于 UDF 的 MapReduce 作业。使用列式 Parquet 格式压缩后，数据集包含了 110GB 的数据。我们看到，在所有查询中，Spark SQL 比 Shark 快得多，通常与 Impala 竞争。Catalyst 优化器负责这个压缩，降低了 CPU 开销(后面会简要介绍这一点)。此功能使 Spark SQL 在许多查询中与基于 C ++ 和 LLVM 的 Impala 引擎竞争，与 Impala 的最大差距在于Query 3a中 Impala 选择更好的 join 计划，查询的选择性使得其中一个表非常小。

下面的图表显示了 DataFrames 和常规 Spark API 以及 Spark + SQL 的一些性能基准。

 

Spark DataFrames vs. RDD 和 SQL

 

最后，下图显示了不同语言中 DataFrames 与 RDD 的一个很好的基准测试结果，从而为优化的 DataFrames 提供了一个有趣的视角。

 

比较 Spark DataFrames 和 RDD

 

性能秘诀：Catalyst 优化器

为什么 Spark SQL 如此快速和优化?原因是因为新的可扩展优化器 Catalyst，基于 scala 中的函数式编程结构。虽然不会在这里详细介绍 Catalyst，但值得一提的是，它有助于优化 DataFrames 的操作和查询。

 

 

Catalyst 的可扩展设计有两个目的：

可以轻松地为 Spark SQL 添加新的优化技术和功能，尤其是解决大数据、半结构化数据和高级分析方面的各种问题

易于优化器的扩展 – 例如，通过添加定制于数据源的规则，可以将过滤或聚合推送到外部存储系统，或支持新的数据类型

Catalyst 支持基于规则和基于成本的优化。虽然可扩展优化器在过去已经被提出，但它们通常需要一种复杂的特定于域的语言来指定规则。通常，这会导致显著的学习曲线和维护负担。相比之下，Catalyst 使用 Scala 编程语言的标准特性，例如模式匹配，让开发人员使用完整的编程语言，同时仍然使规则易于指定。

 

 

Catalyst 的核心包含了一个通用库，用于表示树状结构并应用规则来操作它们。在这个框架的顶部，包含关系查询处理(例如，表达式、逻辑查询计划)的库，以及处理查询执行的不同阶段的若干规则：分析、逻辑优化、物理规划和代码生成，以将查询的部分编译成 Java 字节码。

关于作者

Dipanjan(DJ)Sarkar – Dipanjan(DJ)Sarkar 是 RedHat 的数据科学家、出版作家、顾问和培训师。他曾在多家创业公司以及英特尔等财富 500 强公司做过顾问和合作。他主要致力于利用数据科学、机器学习和深度学习来构建大规模智能系统。他拥有数据科学和软件工程专业的技术硕士学位。他也是自学者和大规模开放在线课程的狂热支持者。

查看英文原文：Scaling relational databases with Apache Spark SQL and DataFrames

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