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Azure Synapse Analytics 中的 Apache Spark
Apache Spark 是并行处理框架，支持使用内存中处理来提升大数据分析应用程序的性能。 Azure Synapse Analytics 中的 Apache Spark 是 Apache Spark 在云中的一种 Microsoft 实现。 使用 Azure Synapse 可以在 Azure 中轻松创建和配置无服务器 Apache Spark 池。 Azure Synapse 中的 Spark 池与 Azure 存储和 Azure Data Lake Generation 2 存储兼容。 因此，可以使用 Spark 池来处理 Azure 中存储的数据。
什么是 Apache Spark
Apache Spark 提供用于内存中群集计算的基元。 Spark 作业可以将数据加载和缓存到内存中并重复地对其进行查询。 内存中计算的速度要比基于磁盘的应用程序快得多。 Spark 还与多种编程语言相集成，使你可以像处理本地集合一样处理分布式数据集。 无需将所有内容构造为映射和化简操作。 可以从 Apache Spark for Synapse 视频中了解详细信息。
Azure Synapse 中的 Spark 池提供完全托管的 Spark 服务。 下面列出了在 Azure Synapse Analytics 中创建 Spark 池的优势。
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 速度和效率 | 当节点数少于 60 个时，Spark 实例的启动时间大约为 2 分钟；当节点数超过 60 个时，启动时间大约为 5 分钟。 在默认情况下，将在运行最后一个作业后的 5 分钟后关闭实例，除非笔记本连接使该实例保持活动状态。 |
| 容易创建 | 可以使用 Azure 门户、Azure PowerShell 或 Synapse Analytics .NET SDK，在 Azure Synapse 中快速创建新的 Spark 池。 请参阅 Azure Synapse Analytics 中的 Spark 池入门。 |
| 易于使用 | Synapse Analytics 包含派生自 nteract 的自定义笔记本。 可以使用这些笔记本执行交互式数据处理和可视化。 |
| REST API | Azure Synapse Analytics 中的 Spark 包含 Apache Livy（基于 REST-API 的 Spark 作业服务器，用于远程提交和监视作业）。 |
| 支持 Azure Data Lake Storage Generation 2 | Azure Synapse 中的 Spark 池可以使用 Azure Data Lake Storage Generation 2 和 BLOB 存储。 有关 Data Lake Storage 的详细信息，请参阅 Azure Data Lake Storage 概述。 |
| 与第三方 IDE 集成 | Azure Synapse 为 JetBrains 的 IntelliJ IDEA 提供一个 IDE 插件，该插件可用于创建应用程序并将其提交到 Spark 池。 |
| 预先加载的 Anaconda 库 | Azure Synapse 中的 Spark 池预装了 Anaconda 库。 Anaconda 提供将近 200 个用于机器学习、数据分析、可视化效果和其他技术的库。 |
| 可伸缩性 | Azure Synapse 中的 Apache Spark 池可启用“自动缩放”，由此可根据需要添加或删除节点以缩放池。 此外，由于所有数据都存储在 Azure 存储或 Data Lake Storage 中，因此可以关闭 Spark 池而不丢失任何数据。 |
Azure Synapse 中的 Spark 池默认包含可在这些池中使用的以下组件：
- Spark Core。 包括 Spark Core、Spark SQL、GraphX 和 MLlib。
- Anaconda
- Apache Livy
- nteract 笔记本
Spark 池体系结构
Spark 应用程序在池中作为一组独立的进程运行，由主计划（被称为驱动程序计划）中的 SparkContext 对象进行协调。
SparkContext 能够连接到可在不同应用程序之间分配资源的群集管理器。 该群集管理器为 Apache Hadoop YARN。 连接后，Spark 将获取池中节点上的执行程序，这些执行程序是为应用程序运行计算和存储数据的进程。 然后，它将应用程序代码（由传递到 SparkContext 的 JAR 或 Python 文件定义）发送到执行程序。 最后，SparkContext 将任务发送到执行程序来运行。
SparkContext 在节点上运行用户的主函数，并执行各种并行操作。 然后，SparkContext 收集操作的结果。 节点从/向文件系统读取和写入数据。 节点还将已转换的数据作为弹性分布式数据集 (RDD) 缓存在内存中。
SparkContext 连接到 Spark 池，并负责将应用程序转换为有向无环图 (DAG)。 该图由在节点上的执行程序进程内运行的各个任务构成。 每个应用程序获取自己的执行程序进程，这些进程在整个应用程序持续时间内保留，并以多个线程运行任务。
Azure Synapse Analytics 中的 Apache Spark 用例
Azure Synapse Analytics 中的 Spark 池可实现以下重要方案：
- 数据工程/数据准备
Apache Spark 包含许多语言功能，用于支持准备和处理大量数据的工作，使这些数据能够创造更大的价值并可由 Azure Synapse Analytics 中的其他服务使用。 这是通过多种语言（C#、Scala、PySpark、Spark SQL）以及为处理和连接而提供的库实现的。
- 机器学习
Apache Spark 随附 MLlib - 构建在 Spark 基础之上的、可从 Azure Synapse Analytics 中的 Spark 池使用的机器学习库。 Azure Synapse Analytics 中的 Spark 池还包含 Anaconda - 一种 Python 分发版，带有用于数据科学（包括机器学习）的各种包。 当这些与内置的笔记本支持相结合时，你将获得一个用于创建机器学习应用程序的环境。
- 数据的流模式
Synapse Spark 支持 Spark 结构化流式处理，前提是你运行的是受支持的 Azure Synapse Spark 运行时版本。 支持所有作业存在七天。 这适用于批处理和流式处理作业，通常，客户使用Azure Functions 自动执行重启过程。
从哪里开始
请通过以下文章来详细了解 Azure Synapse Analytics 中的 Apache Spark：
注意
某些 Apache Spark 官方文档依赖于使用 Spark 控制台，但该控制台在 Azure Synapse Spark 中不可用。 请改用笔记本或 IntelliJ 体验。
后续步骤
通过这篇概述，你已大致了解了 Azure Synapse Analytics 中的 Apache Spark。 请继续阅读下一篇文章，了解如何在 Azure Synapse Analytics 中创建 Spark 池：