Spark大数据分与实践笔记（第二章 Spark基础-03）_重启spark

第二章 Spark基础

2.5 启动Spark-Shell

Spark-Shell是一个强大的交互式数据分析工具， 初学者可以很好的使用它来学习相关API，用户可以在命令行下使用Scala编写Spark程序，并且每当输入一条语句， Spark-Shell就会立 即执行语句并返回结果，Spark-Shell支持Scala和Python,如果需要进入Python语言的交互式执行环境，只需要执行"pyspark 命令即可。

2.5.1 运行Spark-Shell命令

在spark/bin目录中，执行"Spark-Shell"命令就可以进 入Spark-Shell交互式环境,具体执行命令如下。

bin/spark-shell --master <master-url>
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上述命令中，“–master”表示指定 当前连接的Master节点，用于指定Spark的运行模式， 可取的详细值如表所示。
表2-1 master-url参数列表

如需查询Spark-Shell的更多使用方式可以执行“–help命令“获取帮助选项列表,如图所示。

2.5.2 运行Spark Shell读取HDFS文件

2.5.2.1 先启动Hadoop

下面通过启动Spark-Shell,并组使用Scala语言开发单词计数的Spark程序,现有文本文件words.txt (读者需要在本地创建文件并上传至指定目录)在HDFS中的/spark/test路径下， 且文本内容如下。

hello hadoop
hello spark
hellp itcast
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如果使用Spark Shell来读取HDFS中的/spark/test/ words.txt文件，具体步骤如下:

2.5.2.2 整合Spark与HDFS

Spark加载HDFS上的文件,需要修改spark-env.sh配置文件，添加HADOOP_CONF_ DIR配置参数，指定Hadoop配置文件的目录，添加配置参数如下。

#指定HDFS配置文件目录
export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.7.4/etc/hadoop
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在Hadoop01上修改后，将该spark-env.sh配置文件分发给hadoop02和hadoop03。

2.5.2.3 启动Hadoop Spark服务

配置完毕后，启动Hadoop集群服务,并重新启动Spark集群服务，使配置文件生效。
（1） 要重启Hadoop，先要停掉Hadoop。

（2） 重启Hadoop。

（3） 查看jps

要先将它停了。

（4） 重启spark。

2.5.2.4 启动Spark-Shell编写程序

启动Spark-Shell交互式界面，执行命令如下。

bin/spark-shell --master local[2]
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执行上述命令, Spark-Shell启动成功后， 就会进入如图所示的程序交互界面。

SparkShell本身就是一个Driver, 它会初始化-个SparkContext对象为“sc”，用户可以直接调用。下面编写Scala代码实现单词计数，具体代码如下。

scala > sc.textFile("/spark/test/words.txt").
flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

res0: Array[(String, Int)] = Array((itcast,1), (hello,3), (spark,1), (hadoop,1))
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上述代码中，res0表示返回的结果对象， 该对象中是一个Array[ ](String, Int)]类型的集合, (itcast, 1)则表示"itcast"单词总计为1个。
2.5.2.5 退出Spark-Shell客户端
可以使用命令“:quit”退出Spark-Shell，如下所示。

scala > :quit
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也可以使用快捷键“Ctrl+D",退出Spark Shell。

2.6 本地数据文件的统计与分析

2.6.1 准备数据文件

1．在/usr/data目录下创建数据文件

文件内容如下：

2．启动Spark-Shell

2.6.2 任务1-统计学生人数

• 读取数据获取数据lines
  • val lines = sc.textFile(“url”)
• 通过分隔符将各列数据取出并生成map
  • val par=lines.map(row=>row.split(“,”)(0))
  • “,”为分隔符
  • 0代表第一列
• 去重
  • var distinct_par=par.distinct()
• 查看结果
  • distinct_par.count
    示例：
    

2.6.3 任务2-统计课程数

• 读取数据获取数据lines
  • val lines = sc.textFile(“url”)
• 通过分隔符将各列数据取出并生成map
  • val par=lines.map(row=>row.split(“,”)(1))
  • “,”为分隔符
  • 0代表第一列
• 去重
  • var distinct_par=par.distinct()
• 查看结果
  • distinct_par.count
    

2.6.4 任务3-统计Tom 同学的总成绩平均分是多少

• 读取数据获取数据lines
  • val lines = sc.textFile(“url”)
• 通过分隔符将取得条件满足的行生成数组
  • var pare=lines.filter(row=>row.split(“,”)(0)==“Tom”)
• 查看筛选后的数据结果
  • pare.foreach(println)
• 平均分的计算与统计
  • pare.map(row=>(row.s