Spark 入门_event log directory

一、 Spark概述

1.1 1.1 什么是Spark

官网：http://spark.apache.org

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。

目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析 过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分 别管理的负担。

大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处：1、软件栈中所有的程序库和高级组件 都可以从下层的改进中获益。2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运 行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。

Spark的内置项目如下：

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 SQL 方言(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(ML)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。
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已应用于凤巢、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。

1.2 Spark特点

快
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中的。

易用
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

1.3 Spark的用户和用途

我们大致把Spark的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。也就对应的有两种人群：数据科学家和工程师。

数据科学任务
主要是数据分析领域，数据科学家要负责分析数据并建模，具备 SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验，以及一定的使用 Python、 Matlab 或 R 语言进行编程的能力。

数据处理应用
工程师定义为使用 Spark 开发 生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对处理的处理和转换等任务。

二、 Spark集群安装

2.1 集群角色

从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点，Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。

从Spark程序运行的层面来看，Spark主要分为驱动器节点和执行器节点。

2.2 机器准备

准备两台以上Linux服务器，安装好JDK1.8

2.3 下载Spark安装包

上传解压安装包
上传spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz安装包到Linux上
解压安装包到指定位置
tar -xf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/modules

2.4 配置Spark【Standalone】

Spark的部署模式有Local、Local-Cluster、Standalone、Yarn、Mesos，我们选择最具代表性的Standalone集群部署模式。

进入到Spark安装目录
cd /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf

将slaves.template复制为slaves
将spark-env.sh.template复制为spark-env.sh
修改slave文件，将work的hostname输入：

修改spark-env.sh文件，添加如下配置：

将配置好的Spark文件拷贝到其他节点上

Spark集群配置完毕，目前是1个Master，2个Work，linux01上启动Spark集群
/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh

启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://linux01:8080/

到此为止，Spark集群安装完毕.

注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX

2.5 配置Job History Server【Standalone】

进入到Spark安装目录
cd /opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf

将spark-default.conf.template复制为spark-default.conf

修改spark-default.conf文件，开启Log：

【注意：HDFS上的目录需要提前存在】

修改spark-env.sh文件，添加如下配置：

在HDFS上创建好你所指定的eventLog日志目录。

spark-defaults.conf

spark.eventLog.enabled  true
spark.eventLog.dir       hdfs://master01:9000/directory
spark.eventLog.compress true
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spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000
-Dspark.history.retainedApplications=3
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://linux01:9000/directory"
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参数描述：
spark.eventLog.dir：Application在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下；

spark.history.ui.port=4000 调整WEBUI访问的端口号为4000

spark.history.fs.logDirectory=hdfs://master01:9000/directory 配置了该属性后，在start-history-server.sh时就无需再显式的指定路径，Spark History Server页面只展示该指定路径下的信息

spark.history.retainedApplications=3 指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。

将配置好的Spark文件拷贝到其他节点上

/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh

启动后执行：【别忘了启动HDFS】

/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-history-server.sh

到此为止，Spark History Server安装完毕.

如果遇到Hadoop HDFS的写入权限问题：
org.apache.hadoop.security.AccessControlException
解决方案： 在hdfs-site.xml中添加如下配置，关闭权限验证

<property>
            <name>dfs.permissions</name>
            <value>false</value>
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2.6 配置Spark HA【Standalone】

集群部署完了，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单：

Spark集群规划：master01，master02是Master；slave01，slave02，slave03是Worker

安装配置Zookeeper集群，并启动Zookeeper集群
停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh，在该配置文件中删掉SPARK_MASTER_IP并添加如下配置

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
 -Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
 -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3
 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
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1.在 master01节点上修改spark-env.sh配置文件
2.将配置文件同步到所有节点。
3.在master01上执行sbin/start-all.sh脚本，启动集群并启动第一个master节点，然后在master02上执行sbin/start-master.sh启动第二个master节点。
4.程序中spark集群的访问地址需要改成：
spark://master01:port1,master02:port2

2.7 配置Spark【Yarn】

修改Hadoop配置下的yarn-site.xml:

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                <value>master01</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
        <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
</configuration>
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修改Spark-env.sh 添加：

让Spark能够发现Hadoop配置文件

HADOOP_CONF_DIR=/opt/modules/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/opt/modules/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
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启动spark history server：

可以查看日志。

三、 执行Spark程序

3.1 执行第一个spark程序（standalone）

/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://linux01:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
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参数说明：
–master spark://master01:7077 指定Master的地址
–executor-memory 1G 指定每个executor可用内存为1G
–total-executor-cores 2 指定每个executor使用的cup核数为2个
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI

3.2 执行第一个spark程序（yarn）

/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100
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3.3 Spark应用提交

一旦打包好,就可以使用bin/spark-submit脚本启动应用了. 这个脚本负责设置spark使用的classpath和依赖,支持不同类型的集群管理器和发布模式:

./bin/spark-submit \
  --class <main-class>
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  ... # other options
  <application-jar> \
  [application-arguments]
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一些常用选项:
1) –class: 你的应用的启动类 (如 org.apache.spark.examples.SparkPi)
2) –master: 集群的master URL (如 spark://23.195.26.187:7077)
3) –deploy-mode: 是否发布你的驱动到worker节点(cluster) 或者作为一个本地客户端 (client) (default: client)*
4) –conf: 任意的Spark配置属性， 格式key=value. 如果值包含空格，可以加引号“key=value”. 缺省的Spark配置
5) application-jar: 打包好的应用jar,包含依赖. 这个URL在集群中全局可见。 比如hdfs:// 共享存储系统， 如果是 file:// path， 那么所有的节点的path都包含同样的jar.
6) application-arguments: 传给main()方法的参数

Master URL 可以是以下格式：
查看Spark-submit全部参数：

3.4 启动Spark Shell

spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。

3.4.1 启动Spark shell

/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell \
–master spark://master01:7077 \
–executor-memory 2g \
–total-executor-cores 2
注意：
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。

Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可

3.4.2 在Spark shell中编写WordCount程序

首先启动hdfs

将Spark目录下的RELEASE文件上传一个文件到hdfs://linux01:9000/RELEASE
~/opt/modules/hadoop-2.7.3/bin/hdfs dfs -put ./RELEASE /

在Spark shell中用scala语言编写spark程序

sc.textFile("hdfs://linux01:9000/RELEASE").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://linux01:9000/out")

使用hdfs命令查看结果

hdfs dfs -cat hdfs://master01:9000/out/p*

说明：
sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
textFile(hdfs://master01:9000/RELEASE)是hdfs中读取数据
flatMap(_.split(” “))先map在压平
map((_,1))将单词和1构成元组
reduceByKey(+)按照key进行reduce，并将value累加
saveAsTextFile(“hdfs:// master01:9000/out”)将结果写入到hdfs中

3.5 在IDEA中编写WordCount程序

spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖。

1.创建一个项目

2.选择Maven项目，然后点击next

3.填写maven的GAV，然后点击next

4.填写项目名称，然后点击finish

6.配置Maven的pom.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <parent>
            <artifactId>spark</artifactId>
            <groupId>com.atguigu</groupId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </parent>
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

        <artifactId>wordcount</artifactId>

        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.scala-lang</groupId>
                <artifactId>scala-library</artifactId>
                <version>${scala.version}</version>
                <scope>provided</scope>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
                <scope>provided</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-client</artifactId>
                <version>${hadoop.version}</version>
                <scope>provided</scope>
            </dependency>

            <!-- Logging -->
            <dependency>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
                <version>${slf4j.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-api</artifactId>
                <version>${slf4j.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                <version>${slf4j.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>log4j</groupId>
                <artifactId>log4j</artifactId>
                <version>${log4j.version}</version>
            </dependency>
            <!-- Logging End -->
        </dependencies>
        <build>
            <finalName>wordcount</finalName>
            <plugins>
                <plugin>
                    <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                    <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                    <version>3.2.2</version>
                    <executions>
                        <execution>
                            <goals>
                                <goal>compile</goal>
                                <goal>testCompile</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                    <version>3.0.0</version>
                    <configuration>
                        <archive>
                            <manifest>
                                <mainClass>com.atguigu.spark.WordCount</mainClass>
                            </manifest>
                        </archive>
                        <descriptorRefs>
                            <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                        </descriptorRefs>
                    </configuration>
                    <executions>
                        <execution>
                            <id>make-assembly</id>
                            <phase>package</phase>
                            <goals>
                                <goal>single</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
            </plugins>
        </build>


    </project>
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7.将src/main/scala设置成源代码目录。

8.添加IDEA Scala（执行此操作后，pom文件中不用添加scala依赖，应为已经以lib库的方式加入）

9.新建一个Scala class，类型为Object

10.编写spark程序

package com.atguigu.spark

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.slf4j.LoggerFactory

/**
  * Created by wuyufei on 31/07/2017.
  */
object WordCount {

  val logger = LoggerFactory.getLogger(WordCount.getClass)

  def main(args: Array[String]) {
    //创建SparkConf()并设置App名称
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
    //创建SparkContext，该对象是提交spark App的入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_, 1).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
    //停止sc，结束该任务

    logger.info("complete!")

    sc.stop()
  }

}
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11.使用Maven打包：首先修改pom.xml中的main class

12.点击idea右侧的Maven Project选项，点击Lifecycle,选择clean和package，然后点击Run Maven Build

13.选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上

14.首先启动hdfs和Spark集群
启动hdfs
/opt/modules/hadoop-2.7.3/sbin/start-dfs.sh
启动spark
/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh

15.使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）

/opt/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit\
   --class WordCount\
   --master spark://linux01:7077\
   --executor-memory 1G \
   --total-executor-cores 2 \
   wordcount-jar-with-dependencies.jar\
   hdfs://linux01:9000/calllog.csv\
   hdfs://linux01:9000/out
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16.查看程序执行结果
hdfs dfs -cat hdfs://linux01:9000/out/part-*

3.6 在IDEA中本地调试WordCount程序

本地Spark程序调试需要使用local提交模式，即将本机当做运行环境，Master和Worker都为本机。运行时直接加断点调试即可。如下：

如果本机操作系统是windows，如果在程序中使用了hadoop相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：

出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是用到了hadoop相关的服务，解决办法是将附加里面的hadoop-common-bin-2.7.3-x64.zip解压到任意目录。

在IDEA中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME变量

3.7 在IDEA中远程调试WordCount程序

通过IDEA进行远程调试，主要是将IDEA作为Driver来提交应用程序，配置过程如下：

修改sparkConf，添加最终需要运行的Jar包、Driver程序的地址，并设置Master的提交地址：

然后加入断点，直接调试即可：

3.8 Spark核心概念

每个Spark应用都由一个驱动器程序(driver program)来发起集群上的各种 并行操作。驱动器程序包含应用的 main 函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这 些分布式数据集应用了相关操作。 


驱动器程序通过一个 SparkContext 对象来访问 Spark。这个对象代表对计算集群的一个连 接。shell 启动时已经自动创建了一个 SparkContext 对象，是一个叫作 sc 的变量。

驱动器程序一般要管理多个执行器(executor)节点。