Spark基础入门_saprk sc

作者：喵喵爱编程 | 2024-07-12 22:51:42

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saprk sc

Apache Spark是一个用于实时处理的开源集群计算框架。它是Apache软件基金会中最成功的项目。 Spark已成为大数据处理市场的领导者。今天，Spark被亚马逊，eBay和雅虎等主要厂商采用。许多组织在具有数千个节点的集群上运行Spark。

MR的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效。第一种是迭代式的算法。比如机器学习中ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。MR这种模式不太合适，即使多MR串行处理，性能和时间也是一个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘，MR显然不擅长。

spark安装
配置：
slaves


hadoop-senior01.zhangbk.com
hadoop-senior02.zhangbk.com

spark-env.sh


SPARK_MASTER_HOST=hadoop-senior03.zhangbk.com
SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=7077 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://ns1/spark-history"

vi spark-defaults.conf


spark.master                     spark://hadoop-senior01.zhangbk.com:7077
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://ns1/spark-history
spark.eventLog.compress true

创建目录 hdfs dfs -mkdir /spark-history

由于是Hadoop集群HA，所以需将hdfs-site.xml 拷贝到./conf目录下传输到其他节点

启动spark


  sbin/start-all.sh
  sbin/start-history-server.sh

登陆web页面
http://192.168.159.21:8080

执行第一个spark程序


bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop-senior01.zhangbk.com:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar \
100

参数说明：
--class CLASS_NAME Your application's main class (for Java / Scala apps)
--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

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]

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

启动Spark shell


bin/spark-shell \
--master spark://hadoop-senior01.zhangbk.com: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cluster模式，如果spark是单节点，并且没有指定slave文件，这个时候如果打开spark-shell
默认是local模式
Local模式是master和worker在同同一进程内
Cluster模式是master和worker在不同进程内
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

在Spark shell中编写WordCount程序
在Spark shell中用scala语言编写spark程序

sc.textFile("hdfs://ns1/spark/input/RELEASE").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://ns1/spark/output/out1")

说明：
sc是SparkContext对象，该对象是提交spark程序的入口
textFile("hdfs://ns1/spark/input/RELEASE")是从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://ns1/spark/output/out1")将结果写入到hdfs中

IDEA中编写WordCount程序


package com.zhangbk.spark
 
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.slf4j.LoggerFactory
 
object WordCount {
  val logger = LoggerFactory.getLogger(WordCount.getClass)
 
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
 
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_,
        1).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
 
 
    logger.info("=========================completed================================")
 
    sc.stop()
  }
}

配置pom.xml


<!-- wordcount 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.zhangbk</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>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>2.2-beta-5</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>com.zhangbk.spark.WordCount</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>
 
 
<!-- spark 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">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
    <groupId>com.zhangbk</groupId>
    <artifactId>spark</artifactId>
    <packaging>pom</packaging>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <modules>
        <module>wordcount</module>
    </modules>
 
    <properties>
        <mysql.version>6.0.5</mysql.version>
        <spring.version>4.3.6.RELEASE</spring.version>
        <spring.data.jpa.version>1.11.0.RELEASE</spring.data.jpa.version>
        <log4j.version>1.2.17</log4j.version>
        <quartz.version>2.2.3</quartz.version>
        <slf4j.version>1.7.22</slf4j.version>
        <hibernate.version>5.2.6.Final</hibernate.version>
        <camel.version>2.18.2</camel.version>
        <config.version>1.10</config.version>
        <jackson.version>2.8.6</jackson.version>
        <servlet.version>3.0.1</servlet.version>
        <net.sf.json.version>2.4</net.sf.json.version>
        <activemq.version>5.14.3</activemq.version>
        <spark.version>2.1.1</spark.version>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <hadoop.version>2.5.0</hadoop.version>
    </properties>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.6.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <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>
 
        </plugins>
        <pluginManagement>
            <plugins>
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                    <version>2.2-beta-5</version>
                    <executions>
                        <execution>
                            <id>make-assembly</id>
                            <phase>package</phase>
                            <goals>
                                <goal>single</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
    </build>
</project>

执行WordCount程序


bin/spark-submit \
--class com.zhangbk.spark.WordCount \
--master spark://hadoop-senior01.zhangbk.com:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
spark-jars/wordcount-jar-with-dependencies.jar \
hdfs://ns1/spark/input/RELEASE \
hdfs://ns1/spark/output/out5

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