深入对比数据科学工具箱: SparkR vs Sparklyr
背景介绍
SparkR 和 Sparklyr 是两个基于 Spark 的R语言接口，通过简单的语法深度集成到R语言生态中。SparkR 由 Spark 社区维护，通过源码级别更新 SparkR 的最新功能，最初从2016年夏天的1.5版本开始支持，从使用上非常像Spark Native。Sparklyr 由 RStudio 社区维护，通过深度集成 RStudio 的方式，提供更易于扩展和使用的方法，更强调统计特性与机器学习，实现本地与分布式代码的一致性，通常会比 SparkR 延迟1-2个版本，从使用上看接近于dplyr。
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整体对比
由于 SparkR 与 Sparklyr 都是 Spark API 的封装，故二者在计算性能上没有显著差异。
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深度对比
文档
两者文档相对来说 Sparklyr 更加丰富一些，其中包含了业界/学界大量案例，但以中文版较少。SparkR 由第三方提供了中文版文档。
SparkR 文档：http://spark.apachecn.org/docs/cn/2.3.0/structured-streaming-programming-guide.html
Sparklyr 文档：https://spark.rstudio.com
安装便利性
SparkR: 从官网下载。
Sparklyr:
sparklyr::spark_install(version = "2.3.0", hadoop_version = "2.7")
不依赖于Spark版本，spark 2.X 完美兼容1.X。
Spark 环境配置需要注意的问题：
下载和 Hadoop 对应版本号的发行版，具体可以通过 sparklyr::spark_available_versions() 查询可用的spark版本
JAVA_HOME/SPARK_HOME/HADOOP_HOME 是必须要指定的环境变量，建议使用 JDK8/spark2.x/hadoop2.7
yarn-client/yarn-cluster 模式需要设置环境变量
Sys.setenv("HADOOP_CONF_DIR"="/etc/hadoop/conf")连接 Hive 需要提供 Hive 链接配置, 在 spark-connection 初始化时指定对应 hive-site.xml 文件
由于不同发行版本的 Hadoop/Yarn 集群略有差异，环境 Setup 问题可以留言讨论。
Spark 初始化
SparkR:
Sys.setenv("SPARKR_SUBMIT_ARGS"="--master yarn-client sparkr-shell")
sc <- SparkR::sparkR.session(enableHiveSupport = T,
sparkHome = "/data/FinanceR/Spark")
Sparklyr:
sc <- sparklyr::spark_connect(master = "yarn-client",
spark_home = "/data/FinanceR/Spark",
version = "2.2.0",
config = sparklyr::spark_config())
数据IO
以写Parquet文件为例,同理你可以用 SparkR::write.*()/sparklyr::spark_write_*() 等写入其他格式文件到HDFS上,比如 csv/text。
什么是 Parquet 文件？ Parquet 是一种高性能列式存储文件格式，比CSV文件强在内建索引，可以快速查询数据，目前普遍应用在模型训练过程。
SparkR：
df <- SparkR::as.DataFrame(faithful)
SparkR::write.parquet(df,path= "/user/FinanceR",mode="overwrite",partition_by = "dt")
Sparklyr:
df <- sparklyr::copy_to(sc,faithful,"df")
sparklyr::spark_write_parquet(df,path="/user/FinanceR",mode="overwrite",partition_by = "dt")
数据清洗
dplyr 集成 spark/mysql 需要用到远程处理模式。它要求先定义数据源表，再通过一系列dplyr操作惰性求值，直到执行 head() 或者 collect() 等触发函数，才会执行计算过程，并将数据返回。如此设计是因为大数据集如果立即处理是无法优化数据处理流程的，通过惰性求值的方式，系统会在远程机器上自动优化数据处理流程。
以统计计数为例：
从 db.financer_tbl 表中给 b 列 +2 后赋值为 a，过滤出 a > 2 条件下，每个 key 对应出现的次数并按照升序排序，最后去除统计缺失值。
SparkR:
library(SparkR)
library(magrittr)
remote_df = SparkR::sql("select * from db.financer_tbl limit 10") # 定义数据源表
remote_df %>%
mutate(a = df$b + 2) %>%
filter("a > 2")%>%
group_by("key")%>%
count()%>%
withColumn("count","cnt")%>%
orderBy("cnt",decrease = F)%>%
dropna() ->
pipeline
pipeline %>% persist("MEM_AND_DISK") # 大数据集 缓存在集群上
pipeline %>% head() # 小数据 加载到本地
Sparklyr:
library(sparklyr)
library(dplyr)
# 在 mutate 中支持 Hive UDF
remote_df = dplyr::tbl(sc,from = "db.financer_tbl") # 定义数据源表
# 或者 remote_df = dplyr::tbl(sc,from = dplyr::sql("select * from db.financer_tbl limit 10")) #
remote_df %>%
mutate(a = b+2) %>% # 在 mutate 中支持 Hive UDF
filter(a > 2)%>%
group_by(key)%>%
summarize(count = n())%>%
select(cnt = count)%>%
order_by(cnt)%>%
arrange(desc(cnt))%>%
na.omit() ->
pipeline
pipeline %>% sdf_persist() # 大数据集 缓存在集群上
pipeline %>% head() %>% collect() # 小数据 加载到本地
SQL
SparkR:
df <- SparkR::sql('SELECT * FROM financer_tbl WHERE dt = "20180318"')
Sparklyr:
由于 Sparklyr 通过 dplyr 接口操作，所以，所有数据操作几乎和 MySQL 完全一样，学习成本≈0。
df <- sc %>%
dplyr::tbl(dplyr::sql('SELECT * FROM financer_tbl WHERE dt = "20180318"'))
sc %>% DBI::dbGetQuery('SELECT * FROM financer_tbl WHERE dt = "20180318" limit 10') # 直接将数据 collect 到本地, 与操作MySQL完全一样
df %>% dbplyr::sql_render() # 将 pipeline 自动翻译为 SQL
# SELECT * FROM financer_tbl WHERE dt = "20180318"
分发R代码
分发机制：
系统会将本地依赖文件压缩打包上传到HDFS路径上，通过 Spark 动态分发到执行任务的机器上解压缩。 执行任务的机器本地独立的线程、内存中执行代码，最后汇总计算结果到主要节点机器上实现R代码的分发。
SparkR:
#SparkR::dapply/SparkR::gapply/SparkR::lapply
func <- function(x){x + runif(1) } # 原生R代码
SparkR::gapplyCollect(x = df, func = func,group = "key")
Sparklyr:
func <- function(x){x + runif(1) } # 原生 R代码
sparklyr::spark_apply(x = df,packages=T,name = c("key","value"),func =func,group = "key")
SparkR 手动通过 spark.addFile 加载本地依赖，而 Sparklyr 打包本地 R 包只需通过 package = TRUE 参数即可，最大化减少学习成本。
流式计算
什么是流式计算? 流式计算是介于实时与离线计算之间的一种计算方式，以亚秒级准实时的方式小批量计算数据，广泛应用在互联网广告、推荐等场景。
SparkR:
stream <- SparkR::read.stream(
source = "kafka",
"kafka.bootstrap.servers" = "a1.financer.com:9092,
a2.financer.com:9092",
"subscribe" = "binlog.financer.financer")
stream %>%
SparkR::selectExpr( "CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") %>%
SparkR::selectExpr("get_json_object(value,'$.data') as data") %>%
SparkR::selectExpr("get_json_object(data,'$.ORDERID') as orderid"
,"get_json_object(data,'$.USERID') as userid"
,"get_json_object(data,'$.TS') as ts"
) %>%
SparkR::withWatermark("ts", "5 minutes") %>%
SparkR::createOrReplaceTempView("financer")
"
select userid,window.start as ts,count(1) as cnt
from financer
group by userid, window(ts, '5 seconds')
" %>%
SparkR::sql() %>%
SparkR::write.stream("console",outputMode = "complete") ->
query
Sparklyr: 暂时不支持流式计算，功能开发中。
图计算
什么是图计算? 图计算是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 通常，在图计算中，基本的数据结构表达就是：
G = （V，E，D）
V = vertex （顶点或者节点）
E = edge （边）
D = data （权重）
SparkR: 不直接支持 Graph Minining。
Sparklyr: 通过拓展程序，graphframes 实现图挖掘，比如Pagerank、LPA等。
下面是一个通过 graphframes 实现 Pagerank 的例子：
library(graphframes)
# 复制 highschool 数据集到到 spark
highschool_tbl <- copy_to(sc, ggraph::highschool, "highschool")
# 通过 dplyr 初始化节点列表
vertices_tbl <- sdf_bind_rows(
highschool_tbl %>% distinct(from) %>% transmute(id = from),
highschool_tbl %>% distinct(to) %>% transmute(id = to)
)
# 初始化边列表 create a table with <source, destination> edges
edges_tbl <- highschool_tbl %>% transmute(src = from, dst = to)
gf_graphframe(vertices_tbl, edges_tbl) %>%
gf_pagerank(reset_prob = 0.15, max_iter = 10L, source_id = "1")
深度学习
SparkR 不直接支持 Deep Learnig。Sparklyr 通过拓展程序 Rsparkling 实现深度学习，比如 Anto-Encoder。
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总结
目前，SparkR 仅在实时计算上领先于 Sparklyr，在图计算、机器学习、深度学习等领域已经被拉开差距，在大多数场景下，Sparklyr将是一个更好的选择，在不久的将来，Sparklyr也将集成Streaming模块，届时将全面覆盖SparkR功能。
相比于 pandas 和 pyspark，R 和 SparkR 的差异更小，并且如果你已经掌握了 dplyr 操作 mysql 的方法，学习 Sparklyr 将变得十分容易，因为他们共用同一套数据处理的语法，使用spark几乎只有参数配置的学习成本， 更多 Sparklyr 教程可见 Sparklyr 官网 spark.rstudio.com 以及 Sparklyr 使用手册: https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/translations/chinese/sparklyr-cheatsheet_zh_CN.pdf
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参考资料
https://eddjberry.netlify.com/post/2017-12-05-sparkr-vs-sparklyr/
https://github.com/rstudio/sparklyr/issues/502
https://databricks.com/session/r-and-spark-how-to-analyze-data-using-rstudios-sparklyr-and-h2os-rsparkling-packages
https://github.com/kevinykuo/sparklygraphs
http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/deep-learning.html
https://github.com/rstudio/graphframes
作者：朱俊辉
审稿：郎大为、黄俊文、朱雪宁
点击查看原文链接：https://cosx.org/2018/05/sparkr-vs-sparklyr/ 或“阅读原文”
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