Spark学习-DAY3_spark能够一站式的进行处理问题,主要是用到hadoop里面的哪个资源管理工具

Spark环境搭建和使用方法

1.安装spark

spark运行在linux环境下，需要与其他环境配合使用（hadoop， Java）

注意：各环境之间需要版本匹配（Spark2.4.0  Java1.8  Hadoop2.7.1）

hadoop安装：

 Spark下载：

配置Spark的classpath

若需要使用HDFS中的文件，则在使用Spark前需要启动hadoop

Spark部署模式：

• spark单机模式：hadoop配置伪分布式
• spark集群模式
  Standalone模式：使用spark自带的集群资源管理器（效率比较低）
  YARN模式：由hadoop的YARN负责调度
  Mesos模式：使用Mesis调度底层cpu资源

2.在pyspark中运行代码

特性：

• pyspark提供了简单的方式来学习spark API
• pyspark提供了Python交互式执行环境
• pyspark可以以实时，交互的方式来分析数据

pyspark命令及常用的参数：

pyspark --master <master-url>

yarn-client：一般在调试程序的时候使用

yarn-cluster：将driver建在集群中的某个节点上，企业产品上线时使用

 3.开发Spark独立应用程序

• 编写程序
  目的：计算文本文件中包含’a‘的行数和’b‘的行数

  from pyspark import SparkConf, SparkContext
  conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")  # local模式
  sc = SparkContext(conf=conf)  # 生成名为sc的SparkContext
  logFile = "file:///usr/local/spark/README.md"  # 本地文件是file:///
  logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()  # 把文本文件加载进来生成RDD，文本文件中的每一行成为 
                                             # RDD中的一个元素
  numAs = logData.filter(lambda line:'a' in line).count()
  numBs = logData.filter(lambda line:'b' in line).count()
  print('Lines with a:%s, Lines with b:%s' % (numsAs, numBs))
  

• 在命令行执行如下：

  

• 也可以通过spark-submit提交：

  

  

   为了避免其他多余信息对运行结果干扰，可以修改log4j的日志信息显示级别：

  

 4.Spark集群搭建

步骤：

准备工作：搭建hadoop集群环境->安装Spark->配置环境变量->Spark配置->启动Spark集群->关闭Spark集群

搭建hadoop分布式集群环境：

 Spark+HDFS运行架构

安装步骤：

• 在Master节点上访问Spark官网下载Spark安装包
  
  配置

  

• 配置slaves文件
  
  配置spark-env.sh文件
  
  完成Spark和hadoop的挂接
  说明hadoop相关配置信息目录
  设置spark主节点的IP地址

  

• 将Master主机上的/usr/local/spark文件夹复制到各个节点上

  

• 在slave01，slave02节点上分别执行下面同样的操作

  

  基本上集群搭建完毕
• 在Master节点主机上运行

  

  在Master节点上启动从节点

  

  在Master主机测试环境

  

• 关闭Master节点

  

5.在集群上运行Spark应用程序

启动Spark集群

采用独立集群管理器

 2 > &1 | grep "Pi is roughly"表示抓取含有Pi isroughly 3.1415926，其他多余的行不显示

在集群中运行pyspark：

用户在独立集群管理Web界面查看应用的运行情况

在Master节点浏览器上运行http://master:8080/

采用Hadoop YARN管理器

 拷贝到浏览器中可以查看执行状态。

在集群中使用pyspark交互式环境运行

 参考：
（林子雨）Spark编程基础（Python版）