Apache Spark vs Akka [关闭]答案

【问题标题】：Apache Spark vs Akka [closed]Apache Spark vs Akka [关闭]
【发布时间】：2015-05-19 06:30:53
【问题描述】：

能否请您告诉我 Apache Spark 和 AKKA 之间的区别，我知道这两个框架都旨在对分布式和并行计算进行编程，但我没有看到它们之间的联系或区别。

此外，我想获得适合每个人的用例。

【问题讨论】：

标签： apache-spark parallel-processing akka distributed-computing

【解决方案1】：

Apache Spark 实际上是基于 Akka 构建的。

Akka 是一个通用框架，用于在 Scala 或 Java 中创建反应式、分布式、并行和弹性并发应用程序。 Akka 使用 Actor 模型隐藏所有与线程相关的代码，并为您提供非常简单和有用的接口，以轻松实现可扩展和容错的系统。 Akka 的一个很好的例子是一个实时应用程序，它消费和处理来自手机的数据并将它们发送到某种存储。

Apache Spark（不是 Spark Streaming）是一个使用 map-reduce 算法的通用版本处理批处理数据的框架。 Apache Spark 的一个很好的例子是计算存储数据的一些指标，以更好地了解您的数据。数据会按需加载和处理。

Apache Spark Streaming 能够对近乎实时的小批量数据执行类似的操作和功能，就像数据已经存储时一样。

2016 年 4 月更新

从 Apache Spark 1.6.0 开始，Apache Spark 不再依赖 Akka 进行节点之间的通信。感谢@EugeneMi 的评论。

【讨论】：

反应式我的意思是您的应用程序将是事件驱动的，它将反应到事件。在 Akka 的情况下，这些事件是通过参与者之间的消息发送的。弹性是指您的应用程序将容忍故障，并且能够从故障中恢复。 Akka 追求“让它崩溃”的哲学。你可以在这里阅读更多：doc.akka.io/docs/akka/snapshot/scala/fault-tolerance.html
akka 流呢？它是引发流媒体的竞争对手吗？
我相信从 Spark 1.6 开始，Spark 不再使用 Akka - Akka 被 Netty 取代。无论如何，Spark 仅将 Akka 用于节点之间的通信，而不是处理。
嗨@EugeneMi，你是对的。我会相应地更新答案。
我认为这是一个很好的答案，但可以扩展一点：所有这一切都与选择 Akka vs Spark 无关，实际上，一旦您了解了上述内容（回答）。相反，两者真的很擅长互补。使用 Akka，您可以获得一个全局无状态、动态 运算符集群。使用 Spark，您可以获得一个全局状态、静态 运算符图。因此，您围绕 Akka 构建您的反应式基础设施，然后使用 Spark 向其添加专门的处理组件（聚合器、提取器、机器学习......）。

【解决方案2】：

Spark 用于数据处理，Akka 用于管理应用程序中的数据和指令流。

TL;DR

Spark 和 Akka 是两个不同的框架，具有不同的用途和用例。

在构建分布式或其他应用程序时，可能需要通过并行方法（例如使用线程）来调度和管理任务。想象一个有很多线程的巨大应用程序。那会有多复杂？

TypeSafe（现在称为 Lightbend）的 Akka 工具包允许您使用 Actor 系统（最初源自 Erlang），它为您提供了线程上的抽象层。这些参与者能够通过将任何东西作为消息传递来相互通信，并且可以并行执行操作，而不会阻塞其他代码。

Akka 为您提供了在分布式环境中运行 Actors 的方法，从而为您提供了一流的服务。

另一方面，Apache Spark 是一个用于无法手动处理的海量数据集的数据处理框架。 Spark 利用了我们所说的 RDD（或弹性分布式数据集），它是分布式列表，类似于传统数据结构上的抽象层，因此可以在不同节点上并行执行操作。

Spark 使用 Akka 工具包在不同节点之间调度作业。

【讨论】：

Actor System 并非来自 Erlang。这是它背后的数学模型。 Erlang 是在 Ericson 使用 Actor Model 作为模型开发的。 Akka 想在 JVM 上做同样的事情。

【解决方案3】：

Apache Spark：

Apache Spark™ 是用于大规模数据处理的快速通用引擎。

Spark 在内存中运行程序的速度比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，或者在磁盘上快 10 倍。

Spark 为我们提供了一个全面、统一的框架来管理具有各种性质不同的数据集（文本数据、图形数据等）以及数据源的大数据处理需求（批量与实时流数据）。

与 Hadoop 生态系统和数据源（HDFS、Amazon S3、Hive、HBase、Cassandra 等）很好地集成
可以在由 Hadoop YARN 或 Apache Mesos 管理的集群上运行，也可以在 Standalone 模式下运行
在 Scala、Java 和 Python 中提供 API，并正在支持其他语言（例如 R）
除了 Map 和 Reduce 操作之外，它还支持 SQL 查询、流数据、机器学习和图形数据处理。

我们应该将 Spark 视为 Hadoop MapReduce 的替代品，而不是 Hadoop 的替代品。

请查看infoQ 和toptal 文章以获得更好的理解。

Spark 的主要用例：

机器学习算法
交互式分析
流式传输数据

阿卡：来自Letitcrash

Akka 是一个事件驱动的中间件框架，用于在 Java 和 Scala 中构建高性能和可靠的分布式应用程序。 Akka 将业务逻辑与线程、锁和非阻塞 IO 等低级机制分离。使用 Akka，您可以轻松配置 Actor 的创建、销毁、调度和故障重启方式。

请查看这篇typesafe 文章，以更好地了解 Actor 框架。

Akka 提供基于主管层次结构的容错。每个 Actor 都可以创建其他 Actor，然后对其进行监督，从而决定是否应该恢复、重新启动、停用它们，或者是否应该升级问题。

看看Akka文章和SO questions

主要用例：

事务处理
并发/并行
模拟
批处理
游戏和投注
复杂的事件流处理

【讨论】：

【解决方案4】：

在 Apache Spark、Akka 或 Kafka 之间的选择很大程度上取决于部署它们的用例（特别是要设计的服务的上下文和背景）。其中一些因素包括延迟、音量、第 3 方集成以及所需处理的性质（如批处理或流式传输等）。我发现这个资源特别有帮助 - https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ca-2016/public/schedule/detail/47251

【讨论】：

您还可以查看 Dean Wampler 提供的类似资源：youtube.com/watch?v=hCckk1Nj51Y
是的，读起来很棒。