9月1日，由工业和信息化部指导，中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，数据中心联盟承办的“2016可信云大会”在京隆重召开。在9月2日下午的大数据分论坛上，Hulu大数据架构组负责人董西城发表了题为《Spark2.0新特性与展望》的演讲。
Hulu大数据架构组负责人 董西城
以下是演讲实录：
大家好，我叫董西城，今天很高兴跟大家分享Spark2.0。我我现在是就职于美国的一家公司，做正版的美剧和电影。主要的市场是在北美。我之前写过Hadoop的技术内幕这本书，主要工作是围绕Hadoop和Spark方面。
今天主要介绍的是Spark2.0，我会从以下几个角度给大家剖析Spark2.0。
首先简单介绍Spark，第二部分是会给大家谈谈当前Spark在互联网公司的应用，都做什么。第三部分是Spark2.0里面新的一些特性。
第一部分，Spark2.0的简介。
Spark主要是原自于Mapreduce，是美国的一些大学的博士一些大数据的研究，首先是Mapreduce有一些局限性，它受限，你要实现复杂的功能，要做很多的工作。大家从名字上也可以看出来，Mapreduce的优点是写起程序来非常简单，缺点是太简单了，以至于写复杂的程序要做大量的工作。第二个是性能，十年前磁盘是比较廉价的，内存是比较昂贵的，那时候很多的观念都是基于磁盘上设计一些都是，而Mapreduce是这样做的，很多的设计理念是基于磁盘进行的。所以导致他的性能非常低效。而到今天已经发生了变化了，磁盘已经成为过去了，所以在这块做了一些尝试，想尽可能的在内存上做一些工作，优化框架。
另外一个背景是多种框架并存。当研究Mapreduce的这些人，在设计Mapreduce的时候，发现了当时多种框架是并存的，当时有三种并行计算的场景，第一个是批处理，比如说我要产生一个报表，明天看到就可以了。最典型的是批处理，当时简单的是Mapreduce/Hive，第二个是交互式处理，最典型的是impala/presto，第三种是实时处理，典型的是storm。像阿里巴巴有个滚动的大屏幕，要实时的统计截至1点的时候交易量是多少，那是实时的统计，实时的汇总交易数据，做一个汇总展示，这是一个实时数据，有一笔记录我就做一个汇总。这是多种框架并存的局面。
如果你们公司每一种应用场景都需要的话，你可能至少要有三套系统，有三个集群，这样的话管理起来，运行起来非常的麻烦。是不是能设计一套系统解决这三个场景，而且他们是一套，这样的话学习起来都是统一的，接口都是统一的，维护起来也是统一的。而不是说你要搭建三套，每一套都需要单独学习，因为它由不同的生态构成的。这样的话，你需要三个系统，这三个系统是完全的不同的方式，你的学习成本和运维成本都会非常高。
那么我们做了一个尝试，Spark的特点，一个是非常的高效，统计上看，比Mapreduce快10到100倍，从数据上可以看到，Mapreduce是非常慢的框架。快多少倍取决于具体的场景。为什么这么高效呢？第一，它是DAG的引擎，而Mapreduce也可以把它看成DAG的引擎，但是是非常简单的，它只有两个，点和边。如果想做非常复杂的运算，是非常非常大量的作业。如果你用Mapreduce做的话这个要做四个作业，这个是通过存储不不同的Mapreduce作业衔接在一起的。而通用的DAG引擎，所有的数据都不需要落在这种文件系统里，直接可以通过流式的，或者是其它的方式衔接起来。这是Spark的一个核心的设计理念。
第二个，它可以充分的使用内存。SparK提供了充分使用内容的能力，可以把数据处理完之后做落到磁盘上或者是其它地方，是非常灵活的。实际上，如果你不想用内存，可以关掉，这个时候可以做一些简单的运算。
另外是易用的，提供了四种编程语言，代码量也比Mapreduce要小2到5倍。现在有一个趋势，就是还是编程语言越来越受欢迎，鄙视说Scala，python。
第三个是与Hadoop集成，可以读写hdfs/hbase，与YARN集成。
Spark核心理念，一个是RDD，弹性分布式数据集，对分布式数据抽象，你可以采用其它方式来实现，也是没有问题的。在RDD上，如果把这个数据转成RDD后，它提供了丰富的编程接口。比说有map，filter等等，有多少个结点都可以扩展。
Spark还有个非常强大的方式，就是部署方式非常的灵活，你可以运行在本地，也可以运行在standalone上，也可以部署在mesos/yarn。
Spark是一个生态系统，很多人不会编程，你可以用Spark SQL处理，你只要会写SQL就OK了。你有图的数据，做图计算，可以使用Graphx，如果你想做距离的分类，推荐等等，有一个Mllib，这样的话，你直接利用这里提供的就OK了，Spark是一个生态系统，是一个软件站。不同的软件会解决不同的问题，比如说是不是我只用SQL就行了，不好意思，有一些机器学习算法不可能只用SQL来表达，大数据，包括人工智能，这些机器学习，深度学习已经越来越流行。这块是SQL解决不了的，很多必须要用APR来写，当然更多的是做一些实时统计，这种可以Spark SQL。随着大数据地发展，很多很多的数据处理都逐渐的流式化，所以streaming也越来越受欢迎。
接下来我们看一下Spark在互联网上的应用。
这是做了一个汇集，首先第一个是腾讯，它用Spark做什么呢？一个产品是广点通，这里面有一个推荐的功能，这里主要是用Spark实现算法，就是迭代，直到得到这个模型就停止了。在腾讯内部得到了广泛的应用。另外是日志分析，现在转移到了SparkSQL，这是实现的一些算法，预测用户的广告点击概率，计算两个好友间的共同好友数。
阿里巴巴有哪些应用呢？主要是在搜索和广告业务里用到了Spark。之前他们的很多算法都是用Mahoout来实现的，它是非常低效的。阿里巴巴的量非常的大，需要很长的时间。有了Spark后，可以把这个做的非常的高效。另外就是图算法，阿里巴巴有一些图像化的数据，可以用graphx来分析用户的关联关系。
第三个是优酷土豆，他们也是来解决Mapreduce存在的一些问题，比如说性能问题，迭代计算上的性能比较低效等等。他们最后把它应用在极其机器学习图计算等等。Spark大的优势就是用在机器学习领域，比如说做一个人的关系的挖掘，比如说SQL肯定解决不了，Mapreduce非常低效，这个时候你必须得自己写一些算法来实现。
接下来我们看看Spark2.0，它是最近发布的一个版本，有重大的改进。我们看看到底做了哪些改进。
首先看性能方面，首先是它的SQL计算方面用到了datooFrame中的算子性能优化2到10倍。另外是向量化计算，提供Parquet扫描吞吐率，还有提升了ORC读写性能。另外产品优化器是CATALYST。
在功能方面，在三个关键组建里做了大量优化和功能上的改进。一个是执行优化方面做了工作，这是突出的优化项目，优化的计划，支持sprk SQL2003，机器学习方面做了重大的改进。
首先是SparkSQL，是基于SQL的引擎，当然不仅仅支持SQL还支持DSL，。它不是类型安全的，缺乏函数式编程能力，在1.6和2.0里面增加了新的编程方式，是DATASET它是类型安全的，面向对象编程方式，支持非结构化数据，JAVA与SCALA统一了接口，性能极和了序列化框架。在这里，做了非常重大的改进，比如说编码，之前你如果用Spark写程序的话，用JAVA表示的话，可能是几十个字节，Spark里做了大量的优化，比如说编码之后只占少量，Spark做了非常大的改进。
给大家看一个例子，在现在绝大部分人用比较典型的RGD来写程序，认为非常的简单，都非常容易。的确是非常方便，但是现在看来不够更进阶，比如说很多人看了这个不知道他做什么。但是跟你后面的程序一眼就可以看出来。Spark2.0里面可以把写程序变得这么简单。Dataframes是非常简捷的，相当于SQL。另外是SparkSQL在执行上做了大量的优化。提出了未来五年的计划，主要是在优化CPU和memory做了优化，怎么样提高CPU的计算，怎么样充分的利用CPU的资源，它提出了三方面的优化，一个是关于对象的表示，对心的序列号方面做了优化，它是用JAVA写的，对象内存开销比较大，序列号的开销也比较大，这有一系列的问题。这个方面的优化，想用类C语言的方式来表示JAVA的对象，JAVA允许你用二进制的方式来表达，而且它的内存完全是自己管理，实现了一整套管理的序列化机制。
第二个是cache-aware，可以尽可能的合理使用CPU的cache，宣布实现了数据结构的算法。
第三个是可去除条件检查，尖沙虚函数调度等。
它的目标是逼近物理性能的极限，渣干机器可以利用的资源加速计算。
第三个优化是对SQL的支持，现在已经支持准的SQL2003，可跑通所有的TPC-DS查询。对SQL的支持花了越来越多的力气，在不久的将来可能对SQL的支持会越来越好。对SQL的支持是很多用户的需求，也是期望。所以Spark支持了。
第二个是Spark structured，每个小时我们要启动一个Spark作业，来处理前一个小时的用户日志或者是用户行为，这个时候这个作业要有一个调度引擎，这时候要加一个调度器来实现这个功能。如果你处理完前一个小时的数据，下一个小时处理的时候，有可能跑来前一个小时的日志，比如说发生的过程中可能有延迟的问题，Spark streaming可以很好的解决这个问题，是结构化的数据，这个批处理程序，你只要给一下这个源就可以，整体的实现体是一模一样的，这样的话实现了批处理流式计算，一个代码既可以跑流式计算，也可以跑批处理。它提供了很多的设置，来对接不同的数据源，比如说对接各种各样的程序引擎。
另外，可以跟一个静态数据做一个连接，另外也可以做交互式查询，通过接口来查询流式计算统计的结果。这是Spark streaming跟其它的流式计算做的对比，在一致性上，在API上，对事物的支持上，对交互式的支持上等等，它自己跟前一带的Spark streaming，跟Hadoop，跟STORM等做了对比。
第三个模块，在2.0里做了大量的优化，一个是ML pipeline，它实现了所有的模型都可以替换，可以持久化到磁盘。基于Dataframe的API，它可以自动做大量的优化，使用传统的传统关系数据库里的一些优化机制，自动的优化。
另外，它有一个非常重要的功能，一个是实现了广义线性模型，第二个是支持python和api第三个是模型持久化能第四个是pipieline定制化。它可以很好的把组建结合在一起，训练做完之后有哪种评估模型对训练的做一个评估，然后做一个打分等等，所有的东西都做成了组建，你可以插拔的方式来做。
前面我把Spark2.0做了介绍。这是今天的所有内容。Spark2.0已经发布，但是远不成熟，因为改进的东西太多太多了，按照传统的经验，至少调到2.1，2.2，2.3才可以。