借助真实案例和代码样本，本文作者展示了如何将Sparke和MySQL结合起来，创造数据分析上的强大工具。 Apache Spark是一个类似Apache Hadoop的集群计算框架，在Wikipedia上有大量描述：Apache Spark是一个开源集群计算框架，出自加州大学伯克利分校的AMPLab，后被捐赠给了Apache软件基金会。 相对于Hadoop基于磁盘的两段式MapReduce规范，Spark基于内存的多段式基元在特定应用上表现要优出100倍。Spark允许用户程序将数据加载到集群内存中反复查询，非常适合机器学习算法。 
与流行的看法相反，Spark不需要将所有数据存入内存，但会使用缓存来加速操作（就像MySQL那样）。Spark也能独立运行而无需Hadoop，并可以运行在单独一台服务器上（甚至笔记本或台式机上），并充分利用所有CPU内核。开启它并使用分布式模式真的很简单。先打开master，在同一个节点上运行slave：
然后在任何额外的节点上运行Spark worker（确定向/etc/hosts 添加了hostname或者使用DNS）：
在很多任务中MySQL（开箱即用的）表现并不太好。MySQL的限制之一在于：1次查询=1个CPU内核。也就是说，即便你有48个速度飞快的内核，外加一个大型数据集可用，也无法充分利用所有的计算能力，相反Spark却能充分使用CPU内核。
MySQL与Spark的另一差异在于：
l MySQL使用所谓的“写时模式（schema on write）”——需要将数据转化到MySQL中，如果未包含在MySQL里，就无法使用sql来查询。
l Spark（还有Hadoop/Hive）使用“读时模式（schema on read）”——比如在一个压缩txt文件顶部使用表格结构（或者其他支持的输入格式），将其看作表格；然后我们可以用SQL来查询这个“表格”。
也就是说，MySQL负责存储+处理，而Spark只负责处理，并可直接贯通数据与外部数据集（Hadoop、Amazon S3，本地文件、JDBC MySQL或其他数据集）的通道。Spark支持txt文件（压缩的）、SequenceFile、其他Hadoop输入格式和Parquet列式存储。相对Hadoop来说，Spark在这方面更为灵活：例如Spark可以直接从MySQL中读取数据。
向MySQL加载外部数据的典型管道（pipeline）是：
1、 解压缩（尤其是压缩成txt文件的外部数据）；
2、用“LOAD DATA INFILE”命令将其加载到MySQL的存储表格中；
3、只有这样，我们才能筛选/进行分组，并将结果保存到另一张表格中。
这会导致额外的开销；在很多情况下，我们不需要“原始”数据，但仍需将其载入MySQL中。
相反，我们的分析结果（比如聚合数据）应当存在MySQL中。将分析结果存在MySQL中并非必要，不过更为方便。假设你想要分析一个大数据集（即每年的销售额对比），需要使用表格或图表的形式展现出来。由于会进行聚合，结果集将会小很多，将其存在MySQL中与很多标准程序一同协作处理将会容易许多。
一个有趣的免费数据集是Wikipedia的页数（从2008年启用后到现在，压缩后大于1TB）。这个数据可以下载（压缩空间确定txt文件），在AWS上也是可用的（有限数据集）。数据以小时聚合，包括以下字段：
l项目（比如en，fr等，通常是一种语言）
l页头（uri），采用urlencode编码
l请求数
l返回内容的大小
（数据字段编译到了文件名中，每小时1个文件）
我们的目标是：找出英文版wiki中每日请求数位居前10的页面，不过还要支持对任意词的搜索，方便阐释分析原理。例如，将2008到2015年间关于“Myspace”和“Facebook”的文章请求数进行对比。使用MySQL的话，需要将其原封不动的载入MySQL。所有文件按内置的日期编码分布。解压的总大小大于10TB。下面是可选的步骤方案（典型的MySQL方式）：
1、解压文件并运行“LOAD DATA INFILE”命令，将其录入临时表格：
2、“插入到”最终的表格，进行聚合：
3、通过url解码标题（可能用到UDF）。
开销很大：解压并将数据转化为MySQL格式，绝大部分都会被丢弃，作为损耗。
根据我的统计，整理6年来的数据需耗时超过1个月，还不包括解压时间，随着表格逐渐变大、索引需要更新所带来的加载时间折损。当然，有很多办法可以加速这一过程，比如载入不同的MySQL实例、首先载入内存表格再集合成InnoDB等。
不过最简单的办法是使用Apache Spark和Python脚本（pyspark）。Pyspark可以读出原始的压缩txt文件，用SQL进行查询，使用筛选、类似urldecode函数等，按日期分组，然后将结果集保存到MySQL中。
下面是执行操作的Python脚本：
在脚本中用到了Spark来读取原始压缩文件（每次一天）。我们可以使用目录作为“输入”或者文件列表。然后用弹性分布式数据集（RDD）转化格式；Python包含lambda函数映射和筛选，允许我们将“输入文件”分离并进行筛选。
下一步是应用模式（declare fields）；我们还能使用其他函数，比如用urllib.unquote来解码标题（urldecode）。最终，我们可以注册临时表格，然后使用熟悉的SQL来完成分组。
该脚本可以充分利用CPU内核。此外，即便不使用Hadoop，在分布式环境中运行也非常简易：只要将文件复制到SparkNFS/外部存储。
该脚本花了1个小时，使用了三个box，来处理一个月的数据，并将聚合数据加载到MySQL上（单一实例）。我们可以估出：加载全部6年的（聚合）数据到MySQL上需要大约3天左右。
你可能会问，为什么现在要快得多（而且实现了同样的实例）。答案是：管道不同了，而且更为有效。在我们起初的MySQL管道中，载入的是原始数据，需要大约数月时间完成。而在本案例中，我们在读取时筛选、分组，然后只将需要的内容写入MySQL。
这里还有一个问题：我们真的需要整个“管道”吗？是否可以简单地在“原始”数据之上运行分析查询？答案是：确实有可能，但是也许会需要1000个节点的Spark集群才能奏效，因为需要扫描的数据量高达5TB（参见下文中的“补充”）。
#p#
通过使用group_res.write.jdbc(url=mysql_url, table=”wikistats.wikistats_by_day_spark”, mode=”append”) ，Spark会启动多线程插入。
Spark提供了web接口，方便对工作进行监控管理。样例如下：运行wikistats.py application：
结果：使用Parquet分列格式与MySQL InnoDB表格
Spark支持Apache Parquet分列格式，因此我们可以将RDD存储为parquet文件（存入HDFS时可以保存到目录中）：
我们将管道结果（聚合数据）存入Spark。这次使用了按天分区（“mydate=20080101”），Spark可以在这种格式中自动发现分区。得到结果后要进行查询。假设我们想要找到2018年1月查询最频繁的10大wiki页面。可以用MySQL进行查询（需要去掉主页和搜索页）：
请注意，我们已经使用了聚合（数据汇总）表格，而不是“原始”数据。我们可以看到，查询花了1小时22分钟。由于将同样的结果存入了Parquet（见脚本）中，现在可以在Spark-SQL中使用它了：
这将用到spark-sql的本地版本，而且只用到1个主机。
耗时大约20分钟，比之前更快。
Apache Spark是分析和聚合数据的好办法，而且非常简便。我喜欢Spark与其他大数据还有分析框架的原因在于：
l开源与积极开发
l不依赖工具，例如输入数据与输出数据不一定非要借助Hadoop
l独立模式，启动迅速，易于部署
l大规模并行，易于添加节点
l支持多种输入与输出格式；比如可以读取/写入MySQL（Java数据库连接驱动）与Parquet分列格式
但是，也有很多缺点：
l技术太新，会有一些bug和非法行为。很多错误难以解释。
l需要Java；Spark 1.5仅支持Java 7及以上版本。这也意味着需要额外内存——合情合理。
l你需要通过“spark-submit”来运行任务。
我认为作为工具，Apache Spark十分不错，补足了MySQL在数据分析与商业智能方面的短板。
