据估计，到2017年底，90%的CPU cycles 将会致力于移动硬件，移动计算正在迅速上升到主导地位。Spark为此重新设计了Spark体系结构，允许Spark在移动设备上运行Spark。

Spark为现代化数据中心和大数据应用进行设计和优化，但是它目前不适合移动计算。在过去的几个月中，Spark社区正在调研个可以在移动设备上运行架构的可行性，这篇文章将会和大家分享Spark社区的研究结果。

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　　这个结构设计需要满足以下条件：

　　该系统必须支持

　　（1）、支持在Android和iOS上运行Spark；

　　（2）、便利SoLoMo (social, local, mobile) 应用程序的发展；

　　（3）、保持源代码的向后兼容性

　　（4）、在一个Spark集群上兼容不同的手机设备。

　　好支持

　　（1）、支持在Windows phones上运行Spark；

　　（2）、通过J2ME支持其他功能手机。

编译和运行

　　目前Android Runtime (ART) 目前支持用Scala编写的应用程序，可以看这篇文章Scala IDE article on Android development。

　　然而，iOS内置并不支持JVM，但是幸运的是，经过多个社区的共同努力，支持运行Java程序：

　　（1）、使用RoboVM，一个预先编译器（ahead-of-time (AOT) compiler）和库，使得我们可以使用Java编写iOS应用程序l；

　　（2）、使用Scala和LLVM来编译Spark 的Scala代码，终会变成LLVM字节码。鉴于Apple公司对LLVM项目的强烈支持，我们相信这个可以达到很高的性能；

　　（3）、而且Swift语言和Scala语言很类似，所以我们绝对可以将Scala语言编写的项目转换成Swift语言，然后使用XCode来编译项目；

　　（4）、使用 Scala.js将Spark代码编译成JavaScript（可以参照这里http://www.scala-js.org/），然后使得我们可以在支持JavaScript引擎的软件（比如Safari）上运行Spark。

　　以上四个选项，应该首选第四个，因为他不仅支持iOS系统，而且还会支持其他的系统。所以我们可以在iOS和Android系统上使用JavaScript引擎来运行Spark程序，在服务器上，Spark可以在Node.js上运行。

性能优化

　　JavaScript引擎是具有创造性的领域之一，所以我们完全有理由相信，JavaScript引擎可以迅速地提高自己的表现性能。然而，移动设备上的JavaScript引擎看起来比台式机上的要落后，比如，移动设备上的JavaScript引擎不支持SIMD。我们可以将Spark对SIMD依赖的部分，我们可以进行选择性的重写，然后产生LLVM字节码。

网络和线协议

　　Spark的网络传输是基于Netty的，而这个又依赖于 java.nio或者Linux epoll。虽然Android ART 内置就支持java.nio，但是我们需要重写Netty，使得我们可以在iOS上使用kqueue。除此之外，目前社区还不清楚是否低级别的网络原语（比如zero-copy）是否可以在JavaScript中使用，我们需要更密切地与苹果和谷歌合作，以改善JavaScript对移动网络的更好支持。

　　一个可行的选择是使用grpc（它是Google开发的开源高性能RPC库），grpc内置就支持在所有通用平台上（Java, Objective C等等）使用HTTP/2。

　　在调试方面，JSON应该是超过任何现有的二进制格式的首选线串行协议。

真正的本地调度和DAGScheduler

　　为了更好地支持Spark的 local,social和mobile特性，社区将RDD本地性域用GPS坐标代替。本地调度可重构来真正的支持本地性，这是在服务器上永远与不可能实现的。

　　为了保证源码的兼容性，社区保留了旧的接口，并引入了新的本地性接口：

01

class RDD {

02

  @deprecate(“2.0”, “use getPreferredTrueLocations”)

03

  def getPreferredLocations(p: Partition): Seq[String]

04

05

  /**

06

   * Returns the preferred locations for executing task on partition

07

   * `p`. Concrete implementations of RDD can use this to enable

08

   * locality scheduling.

09

   */

10

  def getPreferredTrueLocations(p: Partition): Seq[LatLong]

11

}

为移动平台扩展TaskContext

　　TaskContext为Spark tasks提供了上下文信息（比如 job IDs, attempt IDs），这些在服务器上运行的Job就已经足够了。但是在移动设备上，还有其他的信息，比如GPS位置，ongoing calls等，这些上下文信息对优化taks的处理很有用，而且不会影响到 smartphone/tablet用户的用户体验。比如来了一个电话，一个新的task可能会被暂停，直到这个电话结束，这样用户的通话质量就不会受到影响。

iPhone和Android的基本引擎

　　社区已经使用iPhone创建了几个proof-of-concepts，来更好地了解手机平台的复杂性。下面就是原型的截图。

　　本文开头的截图显示了在iPhone上运行 Spark Streaming NetworkWordCount 实例。它使用sockets来从运行在Amazon EC2上的服务器上接收数据。同样地，我们也在Android上运行这个实例，下面就是在Android模拟器上运行的截图：

　　本文翻译自：https://databricks.com/blog/2015/04/01/spark-2-rearchitecting-spark-for-mobile.html.后一节（Prototyping Machine Learning Application）本文未翻译，感兴趣的同学可以到里面去看看。

转载自过往记忆（http://www.iteblog.com/）

本文链接地址: 《Spark 2.0：将支持在手机设备上运行Spark》（http://www.iteblog.com/archives/1316）