前言

在当今这个数据无处不在的时代，企业和组织正以前所未有的速度产生和积累着海量数据。如何从这些浩瀚的数据海洋中挖掘出有价值的信息，以驱动业务增长和创新，成为了每个决策者面临的重大课题。在这场数据革命中，Apache Spark凭借其卓越的性能、灵活性以及丰富的数据处理能力，已成为大数据处理领域中一颗璀璨的明星。而随着云计算技术的飞速发展，云原生、Serverless的计算模式正逐渐成为新的趋势，为企业带来了前所未有的便捷与效率。

在此背景下，阿里云推出的EMR Serverless Spark，作为一款专为大规模数据处理与分析打造的全托管Serverless计算产品，正引领着这场变革。它不仅继承了Spark的强大基因，更融合了云原生的弹性与自动化，让数据工程师和数据科学家能够摆脱繁琐的基础设施管理，专注于数据价值的挖掘与实现。

本文旨在通过深入浅出的分析与实操，揭示EMR Serverless Spark如何在各应用场景中大放异彩，周周将从最佳实践出发，探讨其在数据处理效率、成本控制、易用性以及与现有技术生态的融合等方面的独特优势。同时，通过第一手的用户体验评测，展现其如何简化数据处理全生命周期的工作流程，助力企业快速构建数据驱动的决策体系。

Spark

对于没有接触过大数据方面的朋友来说，可能不是很了解Spark，这里先简要介绍一下，了解的可以跳过这一段直接看后面。

基本简介

Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（即Hadoop、Spark、Storm）。

Spark作为大数据计算平台的后起之秀，在2014年打破了Hadoop保持的基准排序（Sort Benchmark）纪录，使用206个节点在23分钟的时间里完成了100TB数据的排序，而Hadoop则是使用2000个节点在72分钟的时间里完成同样数据的排序。也就是说，Spark仅使用了十分之一的计算资源，获得了比Hadoop快3倍的速度。新纪录的诞生，使得Spark获得多方追捧，也表明了Spark可以作为一个更加快速、高效的大数据计算平台。

Spark与Hadoop区别

Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。

Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题。相比于MapReduce，Spark主要具有如下优点：

• Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；

• Spark提供了内存计算，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率；

• Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。

Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销，因而，Spark更适合于迭代运算比较多的数据挖掘与机器学习运算。使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源，因为每次迭代都需要从磁盘中写入、读取中间数据，IO开销大。而Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据。

在实际进行开发时，使用Hadoop需要编写不少相对底层的代码，不够高效。相对而言，Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-5倍。更重要的是，Spark提供了实时交互式编程反馈，可以方便地验证、调整算法。

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。此外，Hadoop可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark对硬件的要求稍高一些，对内存与CPU有一定的要求。

Spark 四大特点

运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍。

容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过Spark Shell进行交互式编程。

通用性强：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算。

运行模式多样：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。

EMR Serverless Spark

E-MapReduce（以下简称："EMR"）Serverless Spark 版是开源大数据平台 E-MapReduce 基于 Spark 提供的一款全托管、一站式的数据计算平台。它为用户提供任务开发、调试、发布、调度和运维等全方位的产品化服务，显著简化了大数据计算的工作流程，使用户能更专注于数据分析和价值提炼。点此一键到达。

产品特性

对比开源Spark，阿里云EMR Serverless Spark最大的特点就是具有产品级特性。

云原生极速计算引擎

• 内置Fusion Engine (Spark Native Engine)，相对开源版本性能提升200%。

• 内置Celeborn（Remote Shuffle Service），支持PB级Shuffle数据，计算资源总成本最高下降30%。

Fusion Engine 是阿里云自主研发的高性能计算引擎，它专门针对Apache Spark进行了深度优化。Fusion Engine的核心目标在于提升大数据处理的性能和效率，为用户提供超越开源Spark版本的计算体验。根据阿里云的官方信息，Fusion Engine能够将Spark的性能提升至开源Spark的2倍甚至更高，达到3倍，这对于需要大量迭代计算和数据处理的任务尤其有益。而Celeborn则是集成在Fusion Engine中的一个关键组件，专注于提升Spark在数据Shuffle阶段的性能和效率，通过改进Shuffle机制来减少数据溢出风险，降低写放大问题，并优化Shuffle Read过程中的网络传输效率，减少小包传输导致的网络问题和减轻磁盘与CPU的负载。它提供了如hash模式的Shuffle writer支持，以适应不同的并发需求。

开放化的数据湖架构

• 支持计算存储分离，计算可弹性伸缩，存储可按量付费。

• 对接OSS-HDFS，完全兼容HDFS的云上存储，无缝平滑迁移上云。

• 中心化的DLF元数据，全面打通湖仓元数据。

阿里云EMR Serverless Spark的开放化数据湖架构，通过创新技术实现了数据管理与分析的新范式。它不仅支持计算与存储的分离，允许用户独立弹性扩展计算资源，同时享受按量付费的存储服务，极大地优化了成本效益。该架构无缝对接OSS-HDFS，确保与HDFS的全面兼容，不仅简化了向云端的迁移路径，还保障了数据存储的高效与可靠。更核心的是，通过集中化的DLF元数据管理，有效联通了数据湖与数据仓库的元数据，为用户提供了一个统一、透明的数据访问层，促进了跨系统数据共享与洞察挖掘的便利性，加速了数据驱动决策的进程。

一站式的开发体验

• 提供作业开发、调试、发布、调度等一站式数据开发体验。

• 内置版本管理、开发与生产隔离，满足企业级开发与发布标准。

Serverless的资源平台

• 开箱即用，无需手动管理和运维云基础设施。

• 弹性伸缩，秒级资源弹性与供给。

• 按量付费，按实际计算资源量付费，进一步降低计算总成本。

经典应用场景

本场景涵盖了大数据处理的全链路，从数据采集接入到数据存储（统一数据湖），通过Serverless Spark实现高性能的弹性计算处理，支持多种数据应用如数据报表、数据科学项目，以及与实时计算Flink版和DataWorks集成，形成一个灵活高效、易于管理的大数据开发和运维体系，适用于企业级的数据分析和业务决策支持。

EMR Serverless Spark实践及应用体验

基础环境配置

进入EMR Serverless Spark控制台界面，选择【Spark】：

分别按要求新建DLF和OSS，最后选择为基础版即可：

点击【免费开通数据湖构建】

点击【立即开通】

进入到DLF控制台中

选择【需要启用数据湖构建服务访问外部数据源的权限】

启用数据湖构建服务访问外部数据源的权限，需要进行AliyunDLFWorkFlowDefaultRole的角色授权，点击同意授权。

接下来开始创建OSS服务。

如果有OSS资源，此处会显示已具备该服务；如果未有OSS资源，但是之前开通过OSS服务，此处也会显示已具备，点击刷新后即可进入下方主界面：

如果没有OSS资源可以直接领取：

点击进入OSS控制台，单击Bucket列表，创建Bucket，为以防万一，此处地域最好选择和DLF中一致！

创建完毕后如下所示：

再次回到E-MapReduce Serverless Spark创建界面，选择我们刚刚创建的两个资源：

完成新建，等待启动完毕：

待到启动完毕后，点击工作空间名称，进入工作空间的管理界面：

左侧就是EMR Serverless Spark的基本功能，主要分为任务开发和任务管理两大模块。

快速入门

这里我们先简单做个测试，体验一下创建并发布开发任务。

在【任务目录】页签下，单击【新建】。

在新建任务对话框中，输入名称（例如test），类型使用默认的SparkSQL，然后单击确定。

创建后如下所示：

比如说我创建一个students表，并指定以Parquet格式存储，按照data_date字段进行分区，然后再插入几行数据。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (
  name VARCHAR(64),
  address VARCHAR(64)
)
USING PARQUET
PARTITIONED BY (data_date STRING);


INSERT OVERWRITE TABLE students PARTITION (data_date = '${ds}') VALUES
  ('Ashua Hill', '456 Erica Ct, Cupertino'),
  ('Brian Reed', '723 Kern Ave, Palo Alto');

点击连接至SQL Compute：

确认创建：

创建成功后，点击运行即可：

执行之后，在数据目录下可以看到新增的表及对应字段：

我们再选择默认的数据库之后，可以点击发布，发布之后才能被加入工作流调度中，也就是下面的流程编排：

下面我们再创建一个test1，用来统计数量，具体方式与上文一致：

这里对上一个SQL语句的结果进行计数统计：

SELECT COUNT(1) FROM students;

执行一次后同样点击发布。

当以上两个都发布完成后，进入到【任务编排】页面，单击【创建工作流】。

填写名称为count_student，点击下一步，进入工作流画布界面：

点击【添加节点】：

此时，在任务来源下可以看到我们发布的两个任务：

依次创建两个节点，在创建第二个节点时，上游节点需选择为第一个节点：

效果如下：

点击发布工作流,可在任务编排页面下查看其运行状态

点击工作流名称，进入工作流实例列表页面，点击手动执行一次，即可看到如下所示结果：

同时，点击【工作流实例图】，可查看到工作流如下：

除此之外，在下方的运维管理中，还可以对工作空间及队列的计算单元（CU）消耗的直观监控，并支持按照时间维度进行筛选与分析。

体验及建议

前面其实也是说明了一下EMR Serverless Spark和自建Spark，值得肯定的是，EMR Serverless Spark确实是具有一定优势的，比较明显的两点是：

• 业务敏捷性增强：不再需要自己维护基础设施了，并且在业务需求波动较大的场景下，Serverless 架构能够自动适应负载变化，无需手动调整集群规模。这意味着在业务高峰期，系统能够自动扩容以应对激增的数据处理需求，而在业务低谷期则自动缩减资源，避免了资源浪费，保证了成本效率。

• 开发者体验提升：EMR Serverless Spark 与阿里云生态系统的紧密集成，简化了数据处理的全链路流程，从数据接入、处理、存储到分析，开发者能够在一个统一的平台上完成所有操作，极大地提升了开发效率。

但是在跟随文档操作和学习时，通过文档给出的入门案例和最佳实践是不太能够让用户直接体验到EMR Serverless Spark的强大之处的，感觉都是一些比较基础的内容，缺乏深入场景的实践和挑战性问题的解决示例，也没有办法打开用户的思路，所以我认为在产品文档的优化上还有很大的进步空间，建议增加典型的实战案例和最佳实践的示例，尤其是那些结合特定业务场景的，将能显著提升学习效率和实际应用的指导性。

对于产品功能的话是基本满足预期的，本身确实还是比较易用，尤其是对新手友好，快速上手门槛低。

这里再顺带提一下，本人目前使用maxcompute偏多，个人感觉从数据分析角度考虑maxcompute的综合能力比EMR Serverless Spark还是要强一些，并且好用一些，不过这也可能是因为我平常基本没有用到实时数据流处理等场景。所以，这里我也有一个设想，在某些情况下，如果与MaxCompute配合使用，应该可以实现大数据批处理与交互式查询的互补，为用户提供更加灵活的数据处理选项。

当然，除此之外，EMR Serverless Spark也可以结合OSS、Flink等产品，构建一个强大的数据处理和分析生态。

与OSS的结合

• 数据湖构建：OSS作为低成本、高可靠的云存储服务，常被用作数据湖的存储层。EMR Serverless Spark可以直接读取和写入OSS中的数据，支持大规模数据的存储和分析，无需额外的数据迁移步骤。结合Paimon等表格式，可以在OSS之上构建数据湖，实现数据的统一管理和分析。

• 数据入湖与出湖：利用OSS-HDFS服务，可以无缝桥接OSS与Hadoop生态系统，使得Spark作业能够高效访问OSS存储的数据，实现数据的快速入湖。处理后的数据也可以直接输出至OSS，便于后续的分析或分发

与Flink的结合

• 流批一体：EMR Serverless Spark可以与实时计算Flink版相结合，基于Paimon实现流批一体的数据处理架构。在处理大规模实时数据流的同时，也能够进行批处理分析，实现数据处理的统一视图，简化数据架构。

• 事件驱动：在某些场景下，可以通过Flink捕获实时事件数据，触发EMR Serverless Spark进行批处理或复杂分析，实现低延迟的数据处理和业务响应。这种结合可以支持实时数据处理与离线分析的无缝衔接，满足多样化的业务需求。