选择语言
英特尔??傲腾? 长期内存是Intel在2019年宣布的一款革命性的产品，英特尔??傲腾? 长期内存是一种全新的内存类型，其架构设计旨在从数据中心中罗致更多价值，重构数据中心内存/存储条理结构 。差别于古板的DRAM，英特尔??傲腾? 长期内存集大容量、经济性和长期性于一身，能够支持数据中心多个应用场景 。九州酷游官网基于英特尔??傲腾? 长期内存做了大宗的应用场景解决计划，笼罩大数据剖析、数据库、云与虚拟化、漫衍式存储等应用场景 。为了资助用户通过越发无邪的架构来实现立异型的应用，助力企业实现性能突破，九州酷游官网宣布了基于英特尔??傲腾? 长期内存手艺的Spark应用计划 。
Apache Spark是专为大规模数据处置惩罚而设计的快速通用的盘算引擎，常用来构建大型、低延迟的数据剖析应用程序 。Spark 一个主要特点在于，其能够在内存中举行盘算，这使得其数据剖析效率往往高于其它盘算引擎，可是，服务器内存资源的限制也使得其性能的扩展保存着一定的瓶颈，在超大规模负载中无法充分验展其使用内存举行盘算的性能优势 。为相识决此问题，九州酷游官网在 Spark 计划验证中使用英特尔? 傲腾? 长期内存取代古板的 DRAM 内存，实现了数倍的性能提升，被证实可以作为 Spark 内存扩展的优先计划 。
Spark 搭载了高效的 DAG 执行引擎，可以通过基于内存来高效处置惩罚数据流 。与Hadoop 的 MapReduce 相比，Spark 基于内存的运算要快 100 倍以上，基于硬盘的运算也要快10 倍以上，这使得其能够在大数据情形下关于数据举行实时处置惩罚 。同时，其高容错性和高可伸缩性也使得其成为大数据安排的突出优势，用户可以将 Spark 安排在大宗廉价的硬件之上，形成集群，知足低本钱下的高性能盘算需求 。
在目今的应用情形下，Spark 可以用于批处置惩罚、交互式盘问（Spark SQL）、实时流处置惩罚（Spark Streaming）、机械学习（Spark MLlib）、图形盘算（GraphX）等负载，这些差别类型的处置惩罚都可以在统一个应用中无缝使用 。正是由于 Spark 具备上述优势，以是其普遍应用于云盘算、物联网、机械学习等前沿领域的超大型数据集快速剖析处置惩罚之中 。
显然，高性能的数据剖析是 Spark 的一个主要优势，要提升性能，除了可以在软件优化方面入手之外，还可以从硬件角度举行思量：由于 Spark 依赖内存举行盘算，以是内存的速率、容量关于盘算效率至关主要，若是数据量凌驾了集群内存能容纳的最大值，部分数据就会落在相对低速的磁盘上，这导致Spark数据处置惩罚能力无法充分验展 。
扩展内存容量是一个较量简朴、直接的要领，可是问题同样保存 。首先，服务器内存插槽有限，且一样平常支持128GB 的 DRAM 内存，这决议了单台服务器扩展的总内存容量受到严酷限制；其次，若是接纳增添服务器节点的方法举行扩展，这些增添的服务器节点不但意味着采购本钱的增添，也会带来不菲的空间、运维本钱 。再加上企业级的大容量 DRAM 内存自己就价钱腾贵，使得许多企业的 Spark 系统遭受着重大的本钱压力 。
由于介质、手艺等缘故原由限制，在现有的手艺条件下古板 DRAM 内保存容量与本钱上很难实现质的突破，以是，寻找立异的存储介质与架构也就成为了 Spark 系统性能扩展的主要偏向 。在较量英特尔? 傲腾? 长期内存与 DRAM 内存之后，九州酷游官网决议实验接纳英特尔? 傲腾? 长期内存来举行 Spark 内存池扩展 。
九州酷游官网选择英特尔? 傲腾? 长期内存的缘故原由不难明确 。首先，英特尔? 傲腾? 长期内存提供了行业领先的高吞吐率、低延时、高服务质量和超高的耐用性，可以提供靠近内存的延迟，并支持快速缓存和快速存储，对应用举行加速 。
其次，英特尔? 傲腾? 长期内存的单装备容量抵达512GB ，远超DRAM 内存的128GB，这使得其可以将系统内存扩展至6TB（不包括系统自身内存） 。并且，英特尔? 傲腾? 内存的单位容量价钱要远低于DRAM 内存，这些特征支持企业在数据中心安排更大、更经济的数据集，在大型内存池中获得新的洞察 。
在本计划中，九州酷游官网使用英特尔? 傲腾? 内存作为 Spark 系统的存储介质，以解决服务器内存缺乏的问题 。英特尔? 傲腾? 内存有App Direct 模式和内存模式两种模式 。本次测试接纳App Direct 模式 ，App Direct 具有数据长期化、高容量、高可用性、显著加速存储速率等特点，是现在英特尔? 傲腾? 内存主要使用模式（两种计划的对好比图1所示） 。
图1
为了验证英特尔? 傲腾? 长期内存的使用关于 Spark 系统性能的影响，九州酷游官网基于英特尔? 傲腾? 内存与 DRAM 内存，并划分针对Spark SQL测试与Spark K-Means测试设置了对例如案（接纳相同的硬件设置和组网方法），两套计划的成内情当，因此可以直观的反应出两套计划的性能价钱比 。
图2
首先举行的是 Spark SQL 单机测试（测试效果如图3）与集群测试（测试效果如图4）可以发明，英特尔? 傲腾? 内存计划的单机性能是DRAM计划的7.33倍，集群性能是 DRAM 计划的6.05倍 。
图3
图4
接下来九州酷游官网举行了 Spark K-Means单机测试（测试效果如图5）与集群测试（测试效果如图6） 。测试效果显示，在单机情形下，英特尔? 傲腾? 内存计划在训练方面的性能是DRAM计划的13.74倍，整体性能是DRAM计划的3.93倍；集群情形下，英特尔? 傲腾? 内存计划在训练方面的性能是DRAM计划的10.76倍，整体性能是 DRAM 计划的3.99倍 。
图5
图6
效果：英特尔? 傲腾? 内存显著提升 Spark 计划性能与本钱效益
以上测试显示，在 Spark 系统的构建历程中，若是需要处置惩罚的数据量高于服务器内存资源，那么基于英特尔? 傲腾? 长期内存的设置计划性能将远超 DRAM 内存计划 。这是由于凌驾服务器内存池容纳能力的数据会落在低速的磁盘上，从而导致处置惩罚速率的降低，而英特尔? 傲腾? 内存不但可以提供速率靠近 DRAM 内存的快速存储器，并且可支持的内存池总容量远超 DRAM 内存，这能够让 Spark 缓存更多的数据，从而充分验展 Spark 的数据高速处置惩罚优势 。
尤为主要的是，英特尔? 傲腾? 内保存单位本钱上显著低于 DRAM 内存，这能够资助企业有用控制Spark 系统的TCO 。在大型的 Spark 应用实践中，英特尔? 傲腾? 内存作为内存扩展计划，可以资助企业在牢靠的性能目的下，有用控制服务器节点数目以及内存采购本钱，从而实现性能与本钱效益的平衡 。
