告别Spark？大数据架构的十字路口与技术抉择

以 Apache Spark 为代表的通用计算引擎，是通常的组装式架构大数据平台的核心引擎组件。其中“批处理”场景有着最大的数据处理吞吐量，是大数据领域的核心系统。其对处理引擎的效能要求很高、但通常人们对它的时效性也有很高的容忍度——慢一些没关系，只要能在夜间跑完一天的任务即可，不影响第二天业务团队对数据的分析工作。然而当大数据团队也无法容忍一个通常可以高容忍的工具的时候，是时候重新审视了，毕竟我们身处一个数据智能爆炸的时代。

本文将从企业的视角出发，回顾 Spark 的发展历程，剖析其价值与短板，并以 5 年的前瞻视角，探讨分析 Spark 相关的替换升级决策。

在大数据技术的发展史上，Apache Spark 无疑是一个划时代的里程碑。作为继 Hadoop 之后最具影响力的开源大数据处理框架， Spark 彻底改变了企业处理海量数据的方式。

1.普惠分布式计算

Spark 的首要创新在于 RDD（弹性分布式数据集）概念的提出。在 Spark 出现之前，Hadoop MapReduce 将大数据处理牢牢锁定在磁盘 IO 的瓶颈上。每个 MapReduce 作业之间的数据都需要写入 HDFS，导致迭代计算效率极低。

// Spark RDD迭代计算示例 - PageRank算法 
var ranks = links.mapValues(v => 1.0) 
for (i <- 1 to 10) {
    val contribs = links.join(ranks).flatMap {
        case (url, (links, rank)) =>
            links.map(dest => (dest, rank  links.size))   
    }
    ranks = contribs.reduceByKey(_ + _).mapValues(0.15 + 0.85 * _) 
}
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2.广泛的应用场景和生态能力

Spark 体系的一个突出特点在于其集成了多个组件，以覆盖大数据处理中的多样化需求，主要包括：

• Spark Core：核心计算引擎，提供 RDD API 和分布式任务调度功能。
• Spark SQL：支持结构化数据处理和 SQL 查询。
• Spark Streaming：提供基于微批次的流处理能力。
• MLlib：分布式机器学习库。
• GraphX：用于图计算的引擎。

随着业务需求的演变和云原生技术的兴起，Spark架构的一些固有局限性开始凸显。

（图：TPC-DS 性能对比测试——云器Lakehouse 对比开源 Spark SQL 快约 10倍）

业界通过向量化引擎与软硬件协同优化，持续突破计算性能边界。当前基准测试表明，开源 Spark 与业界领先解决方案有约10倍的性能差距（参考 Databricks 引擎公布的测试https://www.databricks.com/product/photon，

和云器Lakehouse 公布的性能报告https://www.yunqi.tech/resource/blogs/lakehouse-performance）。

在交互式分析和即席查询场景下，Spark 的表现远不如专门的分析引擎：

• 启动延迟高：Spark 作业启动需要秒级甚至分钟级时间，不适合快速查询。
• 小查询效率低：Spark 为大数据处理优化，小规模数据查询存在较大开销。
• 优化器局限：Spark 的 Catalyst 优化器在复杂 SQL 和半结构化数据场景下效果有限。

号称“流批一体”，实则“批流分离”

实际应用中，Lambda 架构具体呈现为分别构建批处理和流处理两套独立系统：在 Spark 批处理引擎旁另辟一条 Flink 的流处理通道。某些厂商称之为“流批一体”，但实则两种计算模式不仅逻辑分离，存储和元数据管理也各自独立，这种割裂带来了显著问题：

• 代码重复：相同的业务逻辑需在批处理和流处理中分别实现一次，增加了开发工作量和维护负担；
• 数据一致性挑战：两套系统可能因处理时机或逻辑差异导致结果不一致，给数据治理和下游应用带来隐患；
• 运维复杂度：企业需同时维护和监控两套系统，DevOps 团队面临更高的资源调配和故障排查压力。

（图：常见 Lambda 数据平台架构图）

批处理向实时处理的改造难题

对于企业已有的批处理任务，向实时化改造的路径充满障碍：

• 代码语言的隔阂：Spark 的批处理（基于 RDD 或 DataFrame）和流处理（Spark Streaming 或 Flink）采用截然不同的抽象和不同的语法，开发者需重新适应流式思维，增加了学习成本。
• 状态管理的复杂：流处理引入了批处理中不存在的概念，如状态管理、水印（watermark）和迟到数据处理，这些要求对系统设计和容错能力提出了更高挑战。
• 测试与调试的困难：相比批处理的静态调试，流处理系统因其动态性和不确定性（如数据到达顺序）而更难测试和验证，增加了开发迭代的难度。

技术决策者面临的关键问题是：如何设计改造升级 Spark 的策略与路径？笔者尝试按照技术思考因素和业务价值因素整理如下：

1.1考虑批流融合 ETL 的实现路径

“流批一体”听起来很好，但它真的实现了计算模式的统一吗？在实际场景中，许多方案——比如常见的 Spark 搭配 Flink 或 Spark Streaming——是将批处理和流处理拼接在一起，底层仍是 Lambda 架构的两套逻辑。这种方式看似解决了实时性需求，却带来了数据冗余、指标不一致和高昂的维护成本。Flink 与批处理代码的范式差异让重构成本超出预期数倍。”问题的根源不在于引擎本身，而在于这种“流批一体”只是表面的整合，而非真正的融合。

相比之下，笔者主张“流批融合”的方案。它依托新的增量计算技术实现，让同一套代码逻辑无缝适配批处理和流处理，避免了 Lambda 架构的割裂。以云器Lakehouse 的通用增量计算为例，它支持标准 SQL 的完整语义，允许开发者将传统批处理任务通过简单调整（如将 INSERT OVERWRITE 改为 CREATE DYNAMIC TABLE）转为分钟级增量处理。

（图：Dynamic Table 应用示意图）

这种统一范式不仅消除了冗余，还确保了数据一致性。这正是我们需要重新审视差异的地方——笔者认为“一体化/融合”才是现代数据架构的方向。

1.2借助资源池化和弹性提高资源利用率

传统 Spark 集群的一个核心痛点是资源利用率低下。传统  Spark 集群（如 Spark on Yarn 固定集群）为了应对峰值负载，通常需要预先分配远超平均需求的固定资源，导致在非高峰时段，集群平均资源利用率可能仅为 20%-40%，造成大量计算和存储资源长期闲置。这种模式直接导致资源成本浪费，企业可能需要为 60%-80% 的未充分利用的资源持续付费，显著增加了总体拥有成本 (TCO)。

总结几个关键因素：

• 静态资源分配：Spark 作业通常需要预先分配固定资源，无法根据实际负载动态调整。
• 资源碎片化：不同规模的作业分散在集群中，导致大量资源碎片难以有效利用。
• 峰谷负载不平衡：业务负载的高峰期和低谷期资源需求差异巨大，静态集群无法灵活应对。

1. 资源池化：将计算资源抽象为统一资源池，多租户共享，消除资源孤岛，大幅提高整体利用率。
   
   
2. 弹性调度：根据实际工作负载动态分配资源，峰值自动扩容，低谷自动回收，确保资源使用始终匹配实际需求。

资源池化和弹性调度不仅带来成本节约，还能提供更有价值的业务能力：当面临突发业务需求时，系统可以快速扩展超出传统固定集群的处理能力，确保业务连续性。

对于跨多业务线的企业数据平台，资源池化还能实现更公平的资源分配和优先级管理，确保关键业务获得所需资源，同时避免单一业务线独占计算能力。

企业在规划数据平台时，往往低估了维护复杂系统的长期成本。尽管保持技术自主可控的观点有其道理，但现实是：并非所有组织都具备能力或必要性去运营一个复杂的 Spark 集群。就笔者所接触的企业中，了解到许多在 Spark 生产环境中每月至少遇到一次需专家干预的性能或稳定性问题，这揭示出自建架构的隐性负担。

维护 Spark 集群意味着什么？

对于大多数组织而言，关键问题不是"我们能否维护 Spark"，而是"维护 Spark 是否是最有价值的资源投入"。如果业务和数据资源的分析利用是企业核心竞争力，那么花费大量精力维护一整天 Spark + 生态系统是否是最佳的选择？选择托管服务或更自动化的替代方案可能更为明智，让宝贵的工程资源专注于业务创新而非基础设施维护。

然而，这并不意味着放弃技术掌控力。理想的替代方案应当在提供托管便利的同时，保留对企业的核心“数据”资产的管理，以及“无锁定”及无云锁定的技术方案。这个方向上，更推荐企业通过在数据湖和元数据的标准化上提升技术掌控，例如通过保持企业数据资产的质量，和可接入灵活的数据处理引擎，这样当 Spark 引擎无法达到业务所需的处理性能，可以无缝切换到更强的下一代引擎。关键是保证数据作为核心资产能够持续积累迭代，引擎可以换，数据不能换，这样的方案或是更优的架构选择。

下一个关键问题是：如何升级/替换现有 Spark 架构？以下是几种实用的技术路线，各有其适用场景和价值权衡。

对于那些已在 Spark 上投入大量开发资源的企业，替换底层执行引擎而保留上层 API 是一种务实选择。例如 Apache Velox 通过Spark的接口做加速提升性能是一种方案。

Velox 主要用于批处理优化，如下图所示，通过向量化计算加速批处理性能。

（图：Velox向量化批处理架构示意图）

但需要特别指出的是，通过这类方案来实现加速，并不是一个开箱即用的方案。业界的经验是需要对源代码做二次开发，开箱并不能确保 100% 可用。这类方向的探索更建议留给有资源和引擎自研能力的企业尝试。

适用场景：

• 已有大规模复杂批处理工作负载，希望实现引擎的替换。
• 短期内无法完全重构现有 Spark 代码的企业。
• 以成本优化为主要目标的场景。

相比前述的云原生引擎替换（性能提升但仍受限于批流分离），从 Spark 到云原生 Lakehouse 的整体升级是一条更彻底的转型路径。实现的 Kappa 架构的数据处理链路，如图所示：

它不仅保留了 Spark 的既有投资（如 SQL 兼容性），还通过以下关键能力实现了无缝过渡和全面提升：

• 批流融合的统一范式：Lakehouse 摒弃了 Spark 的 Lambda 架构拼装，通过增量计算和 Kappa 架构，让批处理和流处理共享同一代码逻辑。例如，企业可以将现有 Spark 批处理任务调整为分钟级增量处理，无需重写代码即可满足实时需求。
  
  
• 动态资源调度：基于 Kubernetes 的云原生设计，Lakehouse 按需分配计算和存储，峰值时自动扩展，低谷时回收资源。某零售企业迁移后，资源利用率从 Spark 的 35% 提升至 80%，成本降低近 50%。
  
  
• 自动化运维的解放：从 Spark 的手动调优转向自动化监控和故障恢复，运维负担显著减少。例如，日志分析和告警由平台接管，工程师无需半夜处理集群故障。
  
  
• 开放标准的未来保障：采用 Iceberg 等开放格式，Lakehouse 避免了供应商锁定，确保与生态系统的高效集成和长期可维护性。

基于上述分析，我们提供以下方案选择建议：

1. 对于短期内注重成本优化的企业：
1. 采用类似云器引擎替换 Spark 底层执行引擎
2. 保持上层 API 和代码不变，降低迁移风险
3. 获得立即可见的性能和成本改善
   
   
2. 对于面临业务实时化转型的企业：
1. 选择增量计算范式升级路径，彻底解决批流融合问题
2. 采用分阶段策略，先建立基础架构，再逐步迁移应用
3. 重点关注统一处理模型，降低长期维护成本
   
   
3. 对于大型复杂数据生态的企业：
1. 考虑混合策略，不同场景采用不同方案
2. 高价值实时场景优先采用增量引擎
3. 复杂批处理场景可先通过加速引擎优化
4. 制定 3-5 年技术演进路线图，避免短视决策

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