Apache Spark局限性有哪些

這篇文章給大家介紹Apache Spark局限性有哪些，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

Apache Spark是行業中流行和廣泛使用的大數據工具之一。Apache Spark已成為業界的熱門話題，并且如今非常流行。但工業正在轉移朝向apache flink。

Apache Spark簡介

Apache Spark是為快速計算而設計的開源，閃電般快速的集群計算框架。Apache Spark擴展了MapReduce模型，以有效地將其用于多種計算，包括流處理和交互式查詢。Apache Spark的主要功能是內存中的群集計算，可以提高應用程序的處理速度。

Spark計劃用于涵蓋各種工作負載，例如迭代算法，批處理應用程序，流和交互式查詢。除了支持這些工作負載，它還減少了維護不同工具的管理障礙。

Apache Spark框架的核心組件

Apache Spark框架由負責Spark功能的主要五個組件組成。這些組成部分是–

Spark SQL和數據框架–在頂部，Spark SQL允許用戶運行SQL和HQL查詢以處理結構化和半結構化數據。

SparkStreaming – Spark流傳輸有助于處理實時流數據，即日志文件。它還包含用于處理數據流的API

MLib機器學習– MLib是具有機器學習功能的Spark庫。它包含各種機器學習算法，例如回歸，聚類，協作過濾，分類等。

GraphX –支持圖形計算的庫稱為GraphX。它使用戶能夠執行圖操作。它還提供了圖形計算算法。

Apache Spark Core API –它是Spark框架的內核，并提供了一個執行Spark應用程序的平臺。

下圖清楚地顯示了Apache Spark的核心組件。

Apache Spark的局限性

用戶在使用它時必須面對Apache Spark的一些限制。本文完全側重于Apache Spark的限制以及克服這些限制的方法。讓我們詳細閱讀Apache Spark的以下限制以及克服這些Apache Spark限制的方法。

1.沒有文件管理系統

Apache Spark中沒有文件管理系統，需要與其他平臺集成。因此，它依賴于Hadoop等其他平臺或任何其他基于云的文件管理系統平臺。這是Apache Spark的主要限制之一。

2.不進行實時數據處理

Spark不完全支持實時數據流處理。在Spark流中，實時數據流被分為幾批，稱為Spark RDD（彈性分布式數據庫）。在這些RDD上應用諸如join，map或reduce等操作來處理它們。處理后，結果再次轉換為批次。這樣，Spark流只是一個微批處理。因此，它不支持完整的實時處理，但是有點接近它。

3.昂貴

在談論大數據的經濟高效處理時，將數據保存在內存中并不容易。使用Spark時，內存消耗非常高。Spark需要巨大的RAM來處理內存。Spark中的內存消耗非常高，因此用戶友好性并不高。運行Spark所需的額外內存成本很高，這使Spark變得昂貴。

4.小文件發行

當我們將Spark與Hadoop一起使用時，存在文件較小的問題。HDFS附帶了數量有限的大文件，但有大量的小文件。如果我們將Spark與HDFS一起使用，則此問題將持續存在。但是使用Spark時，所有數據都以zip文件的形式存儲在S3中。現在的問題是所有這些小的zip文件都需要解壓縮才能收集數據文件。

僅當一個核心中包含完整文件時，才可以壓縮zip文件。僅按順序刻錄核心和解壓縮文件需要大量時間。此耗時的長過程也影響數據處理。為了進行有效處理，需要對數據進行大量改組。

5.延遲

Apache Spark的等待時間較長，這導致較低的吞吐量。與Apache Spark相比，Apache Flink的延遲相對較低，但吞吐量較高，這使其比Apache Spark更好。

6.較少的算法

在Apache Spark框架中，MLib是包含機器學習算法的Spark庫。但是，Spark MLib中只有少數幾種算法。因此，較少可用的算法也是Apache Spark的限制之一。

7.迭代處理

迭代基本上意味著重復使用過渡結果。在Spark中，數據是分批迭代的，然后為了處理數據，每次迭代都被調度并一個接一個地執行。

8.窗口標準

在Spark流傳輸中，根據預設的時間間隔將數據分為小批。因此，Apache Spark支持基于時間的窗口條件，但不支持基于記錄的窗口條件。

9.處理背壓

背壓是指緩沖區太滿而無法接收任何數據時，輸入/輸出開關上的數據累積。緩沖區為空之前，無法傳輸數據。因此，Apache Spark沒有能力處理這種背壓，但必須手動完成。

10.手動優化

使用Spark時，需要手動優化作業以及數據集。要創建分區，用戶可以自行指定Spark分區的數量。為此，需要傳遞要固定的分區數作為并行化方法的參數。為了獲得正確的分區和緩存，應該手動控制所有此分區過程。

盡管有這些限制，但Apache Spark仍然是流行的大數據工具之一。但是，現在已經有許多技術取代了Spark。Apache Flink是其中之一。Apache Flink支持實時數據流。因此，Flink流比Apache Spark流更好。

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