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摘要
本文提出了分布式内存抽象的概念——弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性，并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错，RDD提供了一种高度受限的共享内存，即RDD是只读的，并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如此，RDD仍然足以表示很多类型的计算，包括MapReduce和专用的迭代编程模型（如Pregel）等。我们实现的RDD在迭代计算方面比Hadoop快20多倍，同时还可以在5-7秒内交互式地查询1TB数据集。
无论是工业界还是学术界，都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据，如MapReduce和Dryad。这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度、容错以及负载均衡，使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集。
大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。DAG数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。
尽管非循环数据流是一种很强大的抽象方法，但仍然有些应用无法使用这种方式描述。我们就是针对这些不太适合非循环模型的应用，它们的特点是在多个并行操作之间重用工作数据集。这类应用包括：（1）机器学习和图应用中常用的迭代算法（每一步对数据执行相似的函数）；（2）交互式数据挖掘工具（用户反复查询一个数据子集）。基于数据流的框架并不明确支持工作集，所以需要将数据输出到磁盘，然后在每次查询时重新加载，这带来较大的开销。
我们提出了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets）。它支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。与分布式共享内存系统需要付出高昂代价的检查点和回滚机制不同，RDD通过Lineage来重建丢失的分区：一个RDD中包含了如何从其他RDD衍生所必需的相关信息，从而不需要检查点操作就可以重构丢失的数据分区。尽管RDD不是一个通用的共享内存抽象，但却具备了良好的描述能力、可伸缩性和可靠性，但却能够广泛适用于数据并行类应用。
第一个指出非循环数据流存在不足的并非是我们，例如，Google的Pregel[21]，是一种专门用于迭代式图算法的编程模型；Twister[13]和HaLoop[8]，是两种典型的迭代式MapReduce模型。但是，对于一些特定类型的应用，这些系统提供了一个受限的通信模型。相比之下，RDD则为基于工作集的应用提供了更为通用的抽象，用户可以对中间结果进行显式的命名和物化，控制其分区，还能执行用户选择的特定操作（而不是在运行时去循环执行一系列MapReduce步骤）。RDD可以用来描述Pregel、迭代式MapReduce，以及这两种模型无法描述的其他应用，如交互式数据挖掘工具（用户将数据集装入内存，然后执行ad-hoc查询）。
Spark是我们实现的RDD系统，在我们内部能够被用于开发多种并行应用。Spark采用Scala语言[5]实现，提供类似于DryadLINQ的集成语言编程接口[34]，使用户可以非常容易地编写并行任务。此外，随着Scala新版本解释器的完善，Spark还能够用于交互式查询大数据集。我们相信Spark会是第一个能够使用有效、通用编程语言，并在集群上对大数据集进行交互式分析的系统。
我们通过微基准和用户应用程序来评估RDD。实验表明，在处理迭代式应用上Spark比Hadoop快高达20多倍，计算数据分析类报表的性能提高了40多倍，同时能够在5-7秒的延时内交互式扫描1TB数据集。此外，我们还在Spark之上实现了Pregel和HaLoop编程模型（包括其位置优化策略），以库的形式实现（分别使用了100和200行Scala代码）。最后，利用RDD内在的确定性特性，我们还创建了一种Spark调试工具rddbg，允许用户在任务期间利用Lineage重建RDD，然后像传统调试器那样重新执行任务。
本文首先在第2部分介绍了RDD的概念，然后第3部分描述Spark API，第4部分解释如何使用RDD表示几种并行应用（包括Pregel和HaLoop），第5部分讨论Spark中RDD的表示方法以及任务调度器，第6部分描述具体实现和rddbg，第7部分对RDD进行评估，第8部分给出了相关研究工作，最后第9部分总结。
本部分描述RDD和编程模型。首先讨论设计目标（2.1），然后定义RDD（2.2），讨论Spark的编程模型（2.3），并给出一个示例（2.4），最后对比RDD与分布式共享内存（2.5）。
我们的目标是为基于工作集的应用（即多个并行操作重用中间结果的这类应用）提供抽象，同时保持MapReduce及其相关模型的优势特性：即自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD比数据流模型更易于编程，同时基于工作集的计算也具有良好的描述能力。
在这些特性中，最难实现的是容错性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：即数据检查点和记录数据的更新。我们面向的是大规模数据分析，数据检查点操作成本很高：需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源（在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量，而存储到磁盘则会拖慢应用程序）。所以，我们选择记录更新的方式。但是，如果更新太多，那么记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列转换记录下来（即Lineage），以便恢复丢失的分区。
虽然只支持粗粒度转换限制了编程模型，但我们发现RDD仍然可以很好地适用于很多应用，特别是支持数据并行的批量分析应用，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，因为这些程序通常都会在很多记录上执行相同的操作。RDD不太适合那些异步更新共享状态的应用，例如并行web爬行器。因此，我们的目标是为大多数分析型应用提供有效的编程模型，而其他类型的应用交给专门的系统。
RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称之为转换，如map、filter、groupBy、join。
RDD不需要物化。RDD含有如何从其他RDD衍生（即计算）出本RDD的相关信息（即Lineage），据此可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。
在Spark中，RDD被表示为对象，通过这些对象上的方法（或函数）调用转换。
定义RDD之后，程序员就可以在动作中使用RDD了。动作是向应用程序返回值，或向存储系统导出数据的那些操作，例如，count（返回RDD中的元素个数），collect（返回元素本身），save（将RDD输出到存储系统）。在Spark中，只有在动作第一次使用RDD时，才会计算RDD（即延迟计算）。这样在构建RDD的时候，运行时通过管道的方式传输多个转换。
程序员还可以从两个方面控制RDD，即缓存和分区。用户可以请求将RDD缓存，这样运行时将已经计算好的RDD分区存储起来，以加速后期的重用。缓存的RDD一般存储在内存中，但如果内存不够，可以写到磁盘上。
另一方面，RDD还允许用户根据关键字（key）指定分区顺序，这是一个可选的功能。目前支持哈希分区和范围分区。例如，应用程序请求将两个RDD按照同样的哈希分区方式进行分区（将同一机器上具有相同关键字的记录放在一个分区），以加速它们之间的join操作。在Pregel和HaLoop中，多次迭代之间采用一致性的分区置换策略进行优化，我们同样也允许用户指定这种优化。
本部分我们通过一个具体示例来阐述RDD。假定有一个大型网站出错，操作员想要检查Hadoop文件系统（HDFS）中的日志文件（TB级大小）来找出原因。通过使用Spark，操作员只需将日志中的错误信息装载到一组节点的内存中，然后执行交互式查询。首先，需要在Spark解释器中输入如下Scala命令：
lines = spark.textFile("hdfs://...")
errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR"))
errors.cache()
第1行从HDFS文件定义了一个RDD（即一个文本行集合），第2行获得一个过滤后的RDD，第3行请求将errors缓存起来。注意在Scala语法中filter的参数是一个闭包。
这时集群还没有开始执行任何任务。但是，用户已经可以在这个RDD上执行对应的动作，例如统计错误消息的数目：errors.count()
用户还可以在RDD上执行更多的转换操作，并使用转换结果，如：
// Count errors mentioning MySQL:
errors.filter(_.contains("MySQL")).count()
// Return the time fields of errors mentioning HDFS as an array (assuming time is field
// number 3 in a tab-separated format):
errors.filter(_.contains("HDFS")).map(_.split(‘\t‘)(3)).collect()
使用errors的第一个action运行以后，Spark会把errors的分区缓存在内存中，极大地加快了后续计算速度。注意，最初的RDD lines不会被缓存。因为错误信息可能只占原数据集的很小一部分（小到足以放入内存）。
最后，为了说明模型的容错性，图1给出了第3个查询的Lineage图。在lines RDD上执行filter操作，得到errors，然后再filter、map后得到新的RDD，在这个RDD上执行collect操作。Spark调度器以流水线的方式执行后两个转换，向拥有errors分区缓存的节点发送一组任务。此外，如果某个errors分区丢失，Spark只在相应的lines分区上执行filter操作来重建该errors分区。
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