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大数据之Spark（一）
九、Spark（PySpark 3.2）
9.1、基本概念
定义：用于大规模数据处理的统一分析引擎
运行模式- 本地模式（单机）：一个独立进程，多个线程模拟spark运行时环境
- Standalone模式（集群）：各个角色独立进程组成集群环境
- YARN模式（集群）：各个角色运行在yarn容器内部组成集群环境
- k8s（容器集群）：各个角色运行在k8s容器内部组成集群环境
- 云服务
架构角色
- 资源管理层
- Master：集群管理者
- Worker：单机管理者
- 任务计算层
- 单任务管理者Driver：单个任务管理
- 单任务执行者Excutor：单个任务计算
9.2、各种模式部署
下载spark，地址：https://archive.apache.org/dist/spark/
下载anaconda，地址https://repo.anaconda.com/archive/
安装anacondash ./Anaconda3-2021.04-Linux-x86_64.sh修改环境变量
vim ~/.condarc清华源
channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud先logout再登录环境才能生效
创建虚拟环境
conda create -n pyspark python=3.8切换虚拟环境
conda activate pyspark解压spark
tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz配置spark环境变量
vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0 export SPARK_HOME=/export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 export PYSPARK_PYTHON=/export/soft/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoopvim /root/.bashrcexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java export PYSPARK_PYTHON=/export/soft/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.89.2.1、Local模式
启动一个JVM Process进程启动多个线程执行任务Task
cd /export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/bin ./pyspark
监控页面WebUI：http://hadoop100:40409.2.2、Standalone模式
spark自带的集群模式，Driver角色在运行时存在于Master进程内，Executor运行于Worker进程内
Standalone架构
- 主节点Master：管理整个集群资源，并托管运行各个任务的Driver
- 从节点Worker：管理每个节点的资源，分配对应资源来运行Executor（Task）
- 历史服务器（可选）：保存日志到HDFS，启动HistoryServer可查看应用运行相关信息
在其他两台服务器进行9.2.1操作
在主节点编辑/export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/conf目录下的work（先改名），增加Hadoop100，Hadoop101，Hadoop102节点
修改spark-env.sh（先改名）
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop export SPARK_MASTER_IP=hadoop100 export SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_WEBUI_PORT=8080 SPARK_WORKER_CORES=1 SPARK_WORK_MEMORY=1G export SPARK_WORKER_PORT=7078 SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081 export SPARK_HISTORY_OPTS=" -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop100:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enable=true"创建spark历史文件夹
hadoop fs -mkdir /sparklog hadoop fs -chmod 777 /sparklog修改spark-defaults.conf
spark.eventLog.enable true spark.eventLog.dir hdfs：//hadoop100:8020/sparklog/ spark.eventLog.compress true修改log4j.properties，将日志级别修改为WARN
启动history server
/export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/sbin/start-history-server.sh启动角色
/export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/sbin/start-all.shwebUI地址：http://192.168.132.100:8080/
启动集群客户端cd /export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/bin ./pyspark --master spark://hadoop100:7077执行代码
sc.parallelize([1,2,3,4,5]).map(lambda x:x*10).collect()
Spark程序运行层次结构**job、state、task区别：
- 一个spark程序被分成多个子任务job
- 每个job分成多个阶段state
- 每个state阶段分成多个task线程
各个端口区别
- 4040：一个运行Application运行过程中临时绑定的端口，来查看当前任务状态，程序运行完成后注销
- 8080：默认Standalone下Master的Web端口，用来查看当前Master集群状态
- 18080：默认是历史服务器的端口
9.2.3、yarn模式
无需部署spark 集群，只要找一台服务器当spark客户端将spark任务提交到集群
master由yarn的ResourceManager担任，work由yarn的NodeManager担任，
Driver角色运行在yarn容器内或提交任务的客户端进程中，Excutor运行在yarn容器中
注意spark-env.sh中要有如下配置：HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop运行命令
bin/pyspark --master yarn
spark on yarn有两种运行模式，一种是cluster模式，一种是client模式，两个模式区别在于Driver运行的位置-
cluster：Driver运行在yarn容器内部，和ApplicationMaster在一个容器（查看输入需要进入容器内部，比较麻烦）
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client（默认）：Driver运行在客户端进程中（通信成本较高，但查看输出、测试方便）
两种模式对照
cluster client Driver运行位置 yarn容器内 客户端进程内 通讯效率 高 低 日志查看 日志输出在容器内，查看不方便 日志输出在客户端的标准输出流中，方便查看 生产环境 推荐 不推荐 稳定性 稳定 受到客户端进程影响 client模式命令
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 --total-executor-cores 3 /export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/examples/src/main/python/pi.py 100控制台输出：Pi is roughly 3.152320
cluster模式命令
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 --total-executor-cores 3 /export/soft/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/examples/src/main/python/pi.py 100控制台不会输出，可通过查看yarn日志查看输出
客户端模式提交流程：
集群模式提交流程：
9.3、Spark编程基础
程序入口为SparkContext构建步骤：1、创建SaprkConf对象 2、基于SaprkConf创建SparkContext
测试wordcount
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount") sc = SparkContext(conf=conf) file_rdd = sc.textFile("hdfs://hadoop100:8020/input/words.txt") rdd_flat_map = file_rdd.flatMap(lambda x: x.split(" ")) withOne = rdd_flat_map.map(lambda x: (x, 1)) reslut = withOne.reduceByKey(lambda a, b: a + b) print(reslut.collect())wordcount原理
Python on spark执行原理
9.4、Spark Core
9.4.1、RDD定义
RDD-弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合
RDD特性
-
RDD有分区
RDD的分区是RDD数据存储的最小单位，一份RDD数据本质上分割成多个分区（分区是物理概念）
-
RDD的方法会作用在其所有分区上
-
RDD之间有依赖关系
-
kv型的RDD可以有分区器（可选）
-
RDD的分区规划会尽量靠近数据所在的服务器
尽量走本地读取，避免网络读取
9.4.2、RDD编程
9.4.2.1、RDD创建
1、通过并行化集合创建（本地对象转分布式RDD）
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print("默认分区数是硬件核心数",rdd.getNumPartitions()) rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 2) print("指定分区数", rdd.getNumPartitions()) #collect收集数据，将分布式对象收集成本地对象,分区数据发送到Driver print("rdd内容",rdd.collect())2、读取外部数据源（读取文件）
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) rdd = sc.textFile("/tmp/pycharm_project_337/data/input/words.txt") print("默认分区数", rdd.getNumPartitions()) print("rdd内容", rdd.collect())默认分区数与核心数无关
wholeTextFile小文件专用
9.4.2.2、RDD算子
分布式集合对象的API称为算子
分类：
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transformation算子
返回值仍然是RDD称为转换算子，懒加载，没有action算子时，transformation算子不生效
-
action算子
返回值不是rdd的算子
transformation算子**
-
map算子
将RDD数据一条条处理
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6]) #写法1： def add(data): return data*10 rdd_map = rdd.map(add) print(rdd_map.collect()) # 写法2： print(rdd.map(lambda x:x*5).collect()) -
flatmap算子
对rdd执行map操作，然后进行解除嵌套操作
list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] #解除嵌套后 list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]使用map获得嵌套的结果
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize(["hadoop spark hadoop","spark hadoop hadoop","flink spark hadoop"]) print(rdd.map(lambda x: x.split(" ")).collect())[[‘hadoop’, ‘spark’, ‘hadoop’], [‘spark’, ‘hadoop’, ‘hadoop’], [‘flink’, ‘spark’, ‘hadoop’]]
使用flatMap解除嵌套,无需传参
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize(["hadoop spark hadoop","spark hadoop hadoop","flink spark hadoop"]) print(rdd.flatMap(lambda x: x.split(" ")).collect())[‘hadoop’, ‘spark’, ‘hadoop’, ‘spark’, ‘hadoop’, ‘hadoop’, ‘flink’, ‘spark’, ‘hadoop’]
-
reduceByKey
针对kv型rdd，按照key分组聚合
rdd.reduceByKey(func) #func:(V,V)->V #接受2个参数（类型要一致），返回一个返回值，类型和传入要求一致from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',2),('b',2),('c',1)]) # reduceByKey的参数为迭代器，a为迭代结果，b为每条相同key的值 print(rdd.reduceByKey(lambda a,b:a+b).collect()) -
mapValues
rdd.mapValues(func) #func:(V)->U #传入参数是二元元组的value，这个方法只对value处理from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',2),('b',2),('c',1)]) # reduceByKey的参数为迭代器，a为迭代结果，b为每条相同key的值 print(rdd.mapValues(lambda x:x*10).collect()) -
groupBy
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',2),('b',2),('c',1)]) # groupBy参数：按谁分组返回谁 rdd_group_by = rdd.groupBy(lambda x: x[0]) print(rdd_group_by.map(lambda x: (x[0], list(x[1]))).collect()) -
filter
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) # filter参数：过滤方法返回bool，true保留，false丢弃 print(rdd.filter(lambda x: x%2==0).collect()) -
distinct
通过map、reduce去重
def distinct(self, numPartitions=None): """ Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD. Examples -------- >>> sorted(sc.parallelize([1, 1, 2, 3]).distinct().collect()) [1, 2, 3] """ return self.map(lambda x: (x, None)) \ .reduceByKey(lambda x, _: x, numPartitions) \ .map(lambda x: x[0])测试
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,4,5,2,3,4,5]) # filter参数：过滤方法返回bool，true保留，false丢弃 print(rdd.distinct().collect()) -
union
合并rdd但不去重
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,4,5,'a','c']) print(rdd.union(sc.parallelize([13,5,7,"2"])).collect()) -
join
只能用于二元元组
rdd.join(other_rdd)#内连接 rdd.leftOutJoin(other_rdd)#左外连接 rdd.rightOutJoin(other_rdd)#右外连接from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd1 = sc.parallelize([('a',1),('d',2),('b',2),('c',1)]) rdd2 = sc.parallelize([('a', 'aa'), ('d', 'dd')]) # 只能按照key关联，不能通过value关联 print(rdd1.join(rdd2).collect()) print(rdd1.leftOuterJoin(rdd2).collect()) -
intersection
求两个rdd的交集
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,4,5,'a','c']) print(rdd.intersection(sc.parallelize([13, 5, 7, "2"])).collect())-
glom
按照分区将数据嵌套
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,4,5,'a','c']) print(rdd.glom().collect()) -
groupByKey
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',2),('b',2),('c',1)]) rdd_group_by = rdd.groupByKey() print(rdd_group_by.map(lambda x: (x[0], list(x[1]))).collect()) -
sortBy
对rdd进行排序,只保证分区内有序，分区数设为1则全局有序
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('d',2),('b',2),('c',1),('e',3),('f',5)]) #对键排序 print(rdd.sortBy(lambda x: x[0], True,3).collect()) #对值排序 print(rdd.sortBy(lambda x: x[1], True, 3).collect()) -
sortByKey
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('d',2),('b',2),('c',1),('e',3),('f',5)]) #对键排序 print(rdd.sortByKey().collect())
action算子
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countBykey
按key计数
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) file_rdd = sc.textFile("../../data/input/words.txt") rdd = file_rdd.flatMap(lambda x: x.split(" ")).map(lambda x: (x, 1)) print(rdd.countByKey().items()) -
collect
将各个分区的数据都拉取到Driver形成list，会占用Driver内容，所以数据集不能太大
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reduce
对rdd数据按照自定义逻辑进行聚合
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) print(rdd.reduce(lambda a,b:a+b)) -
fold
和reduce一样，只不过聚合带有初始值
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6],3) print(rdd.fold(10,lambda a,b:a+b))分区内有初始值10，分区间也有初始值10
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first、take、top、count
first取出rdd第一个元素
take（n）取rdd的前n个元素
top对rdd降序取前n个（只能降序）
count返回rdd有多少个元素
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takeSample
参数1：取的数据是否可以重复，参数2：取几个数据，参数3：随机数种子（默认不写）
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6]) print(rdd.takeSample(True,3)) -
takeOrdered
对rdd进行排序取前n个
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,4,8,2,7,8,2,5]) print(rdd.takeOrdered(3)) print(rdd.takeOrdered(3,lambda x:-x)) -
foreach
对rdd每个元素执行逻辑操作，相比map没有返回值。由Excutor直接执行，不需要经过Driver，效率高
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,4,8,2,7,8,2,5],1) rdd.foreach(lambda x:print(x*10)) -
saveAsTextFile
将rdd数据写入到文件，支持本地和hdfs写出。由Excutor直接执行，不需要经过Driver，效率高
分区操作算子
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mapPartitions1.
mapPartitions一次传递的是一整个分区的数据，作为一个迭代器（一次性list）对象传入过来。一次操作一整个分区，map一次操作一条数据
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,4,8,2,7,8,2,5],3) def process(iter): result=list() for i in iter: result.append(i*10) return result print(rdd.mapPartitions(process).collect()) -
foreachPartition
类似mapPartitions
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,4,8,2,7,8,2,5],3) def process(iter): result=list() for i in iter: result.append(i*10) print(result) rdd.foreachPartition(process) -
partitionBy
对RDD进行自定义分区
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([('a',1),('d',2),('b',2),('c',1),('e',3),('f',5)]) def process(k): if'a'==k or 'b'==k:return 0 if 'c'==k:return 1 return 2 print(rdd.partitionBy(3, process).glom().collect()) -
repartiton（慎重使用）
对rdd分区执行重分区。修改分区会影响并行计算，分区增加很可能导致shuffle。尽量减少不增加分区。
from pyspark import SparkConf,SparkContext if __name__ == '__main__': conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) #单机对象转分布式对象 rdd = sc.parallelize([1,4,8,2,7,8,2,5],3) print(rdd.repartition(1).getNumPartitions()) print(rdd.repartition(5).getNumPartitions()) #建议使用 print(rdd.coalesce(1).getNumPartitions()) print(rdd.coalesce(5).getNumPartitions()) print(rdd.coalesce(5, True).getNumPartitions())
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