Horizontally Scalable Relational Databases with Spark

Citus是一个开源的分布式数据库扩展，它使得PostgreSQL能够水平扩展以处理大规模的并行查询。在Spark Summit 2017上，Cody Koeninger的分享《Horizontally Scalable Relational Databases with Spark》主要探讨了如何利用Citus和Apache Spark结合，来构建可水平扩展的关系型数据库系统，以及这一结合如何解决大数据处理中的挑战。

Citus与Spark的结合

1. 数据处理能力互补：Citus通过将PostgreSQL分片到多个节点上，实现了数据的水平扩展，特别适合于处理复杂的SQL查询和事务处理。而Spark则擅长于大规模数据处理、实时流处理以及机器学习任务。两者的结合可以实现从数据存储、处理到分析的一体化解决方案。

2. 数据共享与交互：Citus可以直接作为Spark的数据源，允许Spark直接访问和操作Citus管理的分布式数据。这样，用户可以在Spark中执行复杂的ETL（提取、转换、加载）作业，或者进行大数据分析，同时利用PostgreSQL的ACID特性保证数据一致性。

3. 性能优化：通过将部分计算下推到Citus层，减少数据在网络间传输的量，可以显著提升整体处理速度。例如，对于涉及多表联接的复杂查询，可以在Citus层面先完成部分联接操作，再将结果集传给Spark进一步处理。

Spark SQL + HDFS的痛点及解决方案

痛点：

1. 数据迁移成本：传统关系型数据库到HDFS的数据迁移可能需要大量时间和资源。
2. SQL兼容性与复杂查询：虽然Spark SQL提供了丰富的SQL支持，但在处理某些特定的SQL特性和复杂查询时，可能不如原生RDBMS高效。
3. 事务处理与一致性：HDFS本身不支持事务处理，这对于需要严格事务一致性的应用是一大挑战。

解决方案：

1. 使用Citus作为中间层：Citus可以作为Spark与传统RDBMS之间的桥梁，既保留了PostgreSQL的SQL能力和事务处理能力，又可以通过Spark进行大数据分析，减少了数据迁移的复杂度。
2. 数据湖与数据仓库融合：通过Apache Hive或Delta Lake等技术，在Hadoop生态系统内提供更完善的SQL支持和事务处理能力，实现数据湖与数据仓库功能的融合。
3. 智能缓存与索引策略：利用Spark的DataFrame API和Citus的分布式索引，优化查询性能，减少不必要的数据读取，提高整体处理效率。

综上所述，Cody Koeninger的分享展示了如何通过Citus和Spark的集成，克服传统关系型数据库在处理大规模数据时的局限性，同时也解决了Spark SQL与HDFS在实际应用中遇到的一些痛点，为构建高性能、高可用的大数据平台提供了新的思路和实践路径。