示例

counts = sc.textFile("tos://...")\
  .flatMap(lambda line: line.split(" "))\
  .map(lambda word: (word, 1))\
  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.save("")

@ray.remote
def add(x, y):
    return x + y

@ray.remote
class Counter(object):
    ...

result_id = add.remote(1, 2)
result = ray.get(result_id)

计算模式

• RDD：是一个不可变的分布式数据集
• DAG调度：用于管理任务的执行顺序：
  • 不同阶段之间的数据传输通常需要进行序列化和反序列化，带来额外的开销
  • 批量同步执行模式：可能导致资源利用率不高，特别是在处理大规模数据时。

• 编程抽象：Task、Actor。因此Ray 由于处在底层，因而其自由度较高
• 流式执行模式，可以在不同阶段之间进行流水线处理，提高执行速度和资源利用率，降低延迟

简介

Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，专为大规模数据处理而设计。

Ray 是一个灵活的分布式计算框架，适用于并行任务和高并发场景。

设计理念

旨在加速分布式大数据任务的执行，克服Hadoop MapReduce的性能限制。

简化分布式计算，提供易于使用的API进行分布式任务的执行。

适用场景

大规模数据处理：适用于批处理和流处理任务，能够高效处理TB级甚至PB级的数据。
数据分析和ETL：广泛用于数据清洗、转换和加载（ETL）操作，以及复杂的数据分析任务。
机器学习：通过MLlib库支持大规模机器学习任务，适合需要处理大量数据的模型训练和预测。

并行和分布式计算：适用于高并发和计算密集型任务，能够高效调度和执行并行任务。
机器学习和强化学习：通过Ray Tune和RLlib库支持超参数调优和大规模强化学习任务。特别是在需要利用GPU加速的深度学习场景。
模型部署和在线推理：通过Ray Serve库支持高效的模型部署和实时推理，适合需要低延迟响应的应用。

易用性和灵活性

丰富的API：支持多种编程语言（如Scala、Java、Python和R）。Spark的API设计较为全面，涵盖了数据处理的各个方面。虽然它确实支持Python，但这种支持有点次要，可能会带来性能权衡。
数据集的抽象：提供有RDD、DataFrame和Dataset等概念，便于进行强大的数据处理能力，但有一定的学习成本。
学习曲线：对于熟悉Hadoop生态系统的用户来说，学习Spark相对容易。

简洁的API：Ray提供了通用的API，包括task、actor和object。设计简洁，上手快，适合快速开发和原型制作。
Pythonic：对于Python开发者来说，Ray的API易于理解和使用。

计算模型

基于RDD和DAG调度：任务通常是同步执行的。这种同步执行方式在某些情况下可能会导致资源利用率不如Ray高。

基于actor模型：多个任务可以在同一个集群上异步执行。这意味着任务不需要等待其他任务完成，可以同时进行，从而更高效地利用集群资源。

性能特点

批处理优化：适合大规模数据集的高吞吐量批处理。
延迟：相比Ray，Spark在低延迟需求下可能不是最优选择。

低延迟：在需要快速响应的实时应用中表现出色。
高吞吐量：能够处理大量数据的并行操作。

元数据管理

集中式： Spark使用更集中的元数据管理方法，有时可能会成为超大型应用的瓶颈。

分散式：Ray使用分散式元数据管理系统，提高了性能和可靠性。这种设计使Ray能够更有效地扩展，并消除了单点故障。

容灾能力

通过RDD的血统信息提供容错能力，能够从节点故障中恢复数据。

使用分散的元数据管理，提高了性能和可靠性，减少了单点故障的风险。

资源管理

拥有成熟的资源调度能力，如动态资源分配。
可以运行在多种集群管理器上，如YARN、Mesos和Kubernetes。

提供细粒度的资源控制，允许用户指定确切的资源需求。
支持创建自定义资源类型，提供在异构集群设置中的灵活性。

生态系统

成熟的生态系统：包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，适用于大规模数据处理、实时流处理和机器学习。

快速发展的生态系统：包括Ray Tune、Ray Serve、RLlib和Ray Data，适用于分布式计算、超参数调优、模型部署和强化学习。

社区与支持

成熟社区：拥有大量的用户和开发者，以及丰富的文档和教程。
商业支持：许多公司提供Spark的商业支持和服务。

活跃社区：虽然相对较新，但社区活跃，发展迅速。
开源支持：主要由开源社区驱动，提供支持和文档。