Spark入门

1.Spark概述

2.Spark特点

3.RDD概述

什么是Spark

回顾：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

Hadoop与Spark历史

 Hadoop与Spark框架对比

Driver

Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：

    将用户程序转化为作业（job）

    在Executor之间调度任务(task)

    跟踪Executor的执行情况

    通过UI展示查询运行情况

Executor

Spark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独时启动，并且始终伴随着整个Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。

Executor有两个核心功能：

    负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程

    它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

Master & Worker

Spark集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master和Worker，这里的Master是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于Yarn环境中的RM, 而Worker呢，也是进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，由Master分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于Yarn环境中NM。

 ApplicationMaster

Hadoop用户向YARN集群提交应用程序时,提交程序中应该包含ApplicationMaster，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container，运行用户自己的程序任务job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。

说的简单点就是，ResourceManager（资源）和Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。

 Spark内置模块

Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。

Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。

Spark GraphX：主要用于图形并行计算和图挖掘系统的组件。

集群管理器：Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器（Cluster Manager）上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。

 Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

Spark特点

1.5 Spark 运行环境

① local 本地模式(单机) - 不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境

    学习测试使用。

    分为 local 单线程和 local-cluster 多线程。

② standalone 独立集群模式

    学习测试使用。

    典型的 Mater/slave 模式。

③ standalone-HA 高可用模式

    生产环境使用

    基于 standalone 模式，使用 zk 搭建高可用，避免 Master 是有单点故障的。

④ on yarn 集群模式

    生产环境使用

    运行在 yarn 集群之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。

    好处：计算资源按需伸缩，集群利用率高，共享底层存储，避免数据跨集群迁移。

⑤ on mesos 集群模式

    国内使用较少

    运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。

⑥ on cloud 集群模式

    中小公司未来会更多的使用云服务

    比如 AWS 的 EC2，使用这个模式能很方便的访问 Amazon 的 S3。

部署Spark集群大体上分为两种模式：单机模式与集群模式

大多数分布式框架都支持单机模式，方便开发者调试框架的运行环境。但是在生产环境中，并不会使用单机模式。因此，后续直接按照集群模式部署Spark集群。

下面详细列举了Spark目前支持的部署模式。

（1）Local模式：在本地部署单个Spark服务

（2）Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）

（3）YARN模式：Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。（国内最常用）

（4）Mesos模式：Spark使用Mesos平台进行资源与任务的调度。（国内很少用）

 Spark安装

（1）scala环境搭建

解压、改名

[root@kb129 install]# tar -xvf ./scala-2.12.10.tgz -C ../soft/

[root@kb129 soft]# mv ./scala-2.12.10/ scala212

配置环境变量

[root@kb129 soft]# vim /etc/profile

#SCALA_HOME
export SCALA_HOME=/opt/soft/scala212
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

[root@kb129 soft]# source /etc/profile

（2）spark安装部署

解压、改名

[root@kb129 install]# tar -xvf ./spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C ../soft/

[root@kb129 soft]# mv ./spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/ spark312

拷贝配置文件，编辑

[root@kb129 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh

[root@kb129 conf]# cp workers.template workers

[root@kb129 conf]# vim /etc/profile

#SPARK_HOME

export SPARK_HOME=/opt/soft/spark312

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

[root@kb129 conf]# source /etc/profile

[root@kb129 conf]# vim ./workers

[root@kb129 conf]# vim ./spark-env.sh

末尾追加

export SCALA_HOME=/opt/soft/scala212

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180

export SPARK_HOME=/opt/soft/spark312

export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop313

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=192.168.142.129

export SPARK_DRIVER_MEMORY=2G

export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G

export SPARK_LOCAL_DIRS=/opt/soft/spark312

[root@kb129 conf]# spark-shell

data 类型为RDD（分布式数据集）

RDD算子

collect收集完装到数组中，数组函数如下

glom

 什么是RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD 以及调用RDD 操作进行求值。每个RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala 中任意类型的对象， 甚至可以包含用户自定义的对象。RDD 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD 允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD 支持两种操作:transformation操作和action操作。RDD 的转化操作是返回一个新的RDD 的操作，比如map()和filter()，而action操作则是向驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作。比如count() 和first()。

Spark 采用惰性计算模式，RDD 只有第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。Spark 可以优化整个计算过程。默认情况下，Spark 的RDD 会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。如果想在多个行动操作中重用同一个RDD ， 可以使用RDD.persist() 让Spark 把这个RDD 缓存下来。

RDD特性

repartition和coalesce的区别

两个都能调整分区数,但repartition的底层依然是调用了coalesce

coalesce的语法: coalesce(num,shuffle=False) 默认不启动shuffle

repartition的语法: repartition(num) 默认启动shuffle

repartition中将shuffle改成了ture,且参数不可修改

因此,repartition常用于增加分区,coalesce常用于减小分区

关键就在于shuffle是否启动

重新分区的根本是通过hash取模后再分区,因此必须通过shuffle

分区数据重新分区时会出现1个分区数据分配到其他多个分区的情况,也就形成了「宽依赖」

减小分区的根本是将1个分区完整归类到另一个分区中,属于1对1的情况,也就形成「窄依赖」

实现WordCount

Hdfs 上传一个文本

Spark-shell

sc.textFile("hdfs://kb129:9000/kb23/tmp/*txt").flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_).collect

Java实现WordCount （Maven quickStart）

导入依赖

配置Log4j

新建resources修改文件名为log4j.properties

修改为ERROR

新建Scala object

运行打印结果

补充一个方法（简单版本）

新建一个

val a =
 sc.parallelize(Array(("zhangsan", 100, 88, 80), ("lisi", 80, 66, 99), ("wangwu", 99, 80, 100),("zhangli",1,2,3)))

实现找到张姓同学的最高分

方法一：reduce

首先使用filter过滤，得到张姓同学，然后再进行reduce

val rdd = a.filter(x => x._1.startsWith("zhang")).map(x => (x._1, x._2 + x._3 + x._4))
println(rdd.reduce((x, y) => if (x._2 > y._2) x else y))

方法二：reduceByKey

a.filter(x=>x._1.startsWith("zhang"))
 .map(x=>("zhang",(x._1, x._2 + x._3 + x._4)))
 .reduceByKey((x,y)=>if(x._2>y._2) x else y)
 .map(x=>x._2).collect.foreach(println)

方法三：sortBy

a.filter(x=>x._1.startsWith("zhang")).map(x=>(x._1,x._2+x._3+x._4)).sortBy(x=> - x._2).take(1).foreach(println)

方法四：max

println(a.filter(x => x._1.startsWith("zhang")).map(x => (x._2 + x._3 + x._4, x._1)).max)

方法五： groupBy + 自定义函数

a.filter(x => x._1.startsWith("zhang")).map(x => (x._1, x._2 + x._3 + x._4)).groupBy(x => x._1.substring(0, 5))
 .map(x => {
   var name = "";
   var sumscore = 0;
   val itor = x._2.iterator;
   for (elem <- itor) {
     if (elem._2 > sumscore) {
       sumscore = elem._2;
       name = elem._1
     }
   };
   (name, sumscore)
 }
 ).collect.foreach(println)

五种方式对应结果