是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架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。

Spark的历史

Apache Spark是一个大数据处理框架，其历史可以追溯到2009年，当时它诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室。最初，Spark只是一个实验性的项目，代码量非常少，属于轻量级的框架。然而，随着大数据和机器学习领域的快速发展，Spark逐渐受到了广泛的关注和应用。

在2010年，伯克利大学正式开源了Spark项目，这为其后续的快速发展奠定了基础。随着越来越多的开发者和公司开始使用Spark，它的生态系统也逐渐丰富起来，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件的加入，使得Spark成为了一个功能强大的大数据处理框架。

2013年，Spark成为了Apache软件基金会下的顶级项目，这也标志着Spark进入了高速发展的阶段。在这个阶段，Spark的社区活跃度非常高，吸引了大量的第三方开发者贡献代码和优化算法，从而使得Spark的性能和功能得到了不断提升。

随着时间的推移，Spark在大数据领域的应用越来越广泛，成为了大数据处理领域的领导者之一。现在，Spark已经被广泛应用于数据仓库、实时数据流处理、机器学习、图形计算等多个领域，并且还在不断扩展其应用范围。

总之，Apache Spark的历史充满了发展和创新，其从轻量级框架逐渐演变成为功能强大的大数据处理框架，为大数据和机器学习领域的发展做出了重要贡献。

spark的特点

Spark是一种快速、通用、易用、代码简洁、可扩展的大数据处理引擎，具有以下特点：

速度快：Spark利用内存计算和DAG（有向无环图）执行引擎等技术，使得处理大规模数据时具有非常高的速度。
通用性强：Spark支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、机器学习、图形处理等，可以处理多种数据类型和来源。
可扩展性好：Spark可以方便地水平扩展，支持在分布式环境下运行，能够处理海量数据。
容错性强：Spark支持数据的弹性分布式数据集(RDD)，可以在节点发生故障时进行数据重建和恢复。
易于使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，提供了丰富的API和库，使得开发人员可以更加便捷地使用Spark进行大数据处理。
生态系统完善：Spark的生态系统包含了众多组件，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等，这些组件可以相互协作，提供了完整的大数据解决方案。

Spark高级组件架构

spark的组件

spark的框架中包含多个紧密的组件，这些组件分别承担以下作用：

SparkSQL是Apache Spark用于处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame，并且可以作为分布式SQL查询引擎来使用，SparkSQL是一个功能强大、易于使用的分布式SQL查询引擎，它提供了统一的数据访问方式、Hive集成和标准连接等特性，使得用户可以方便地进行大数据处理和分析。
Spark Streaming是Apache Spark的一个扩展模块，用于实时数据流的处理。它是一个流式处理框架，可以对来自各种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ或TCP sockets等）的实时数据流进行高效、容错的处理。
Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，它提供了许多常见的机器学习算法和工具，用于数据挖掘和预测分析。MLlib的设计目标是使机器学习算法易于使用和扩展，同时保持高性能。
Spark GraphX 是 Apache Spark 的一个分布式图处理框架，它基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘的简洁易用且丰富的接口，极大地方便了对分布式图处理的需求。
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。

Spark生态圈

Spark生态圈以Spark Core为核心，从HDFS、Amazon S3和HBase等持久层读取数据，以Mesos、YARN和自身携带的Standalone为Cluster Manager调度Job，完成Spark应用程序的计算。这些应用程序可以来自于不同的组件，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等。

Scala

什么是Scala？

Scala是一门多范式的编程语言，并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。它是一种面对对象的语言。每个值、每一个函数都是一个对象，所以Scala具有非常强的面对对象编程的特性，如封装、继承和多态性。

同时，Scala也是一门函数式的编程语言，它支持嵌套，代表每一位程序员都可以用它来写出具有简洁性、可读性和可组合性，适合编写高效、可维护的代码

Scala与Spark的关系

Scala与Spark的关系非常密切，可以说是Spark的主要编程语言之一。Spark是由Scala编写的，并且Spark的API也是用Scala编写的。因此，使用Scala编写Spark应用程序可以更加直接、高效和简洁。同时，Scala还支持与其他编程语言的互操作性，为开发人员提供了更加灵活的应用场景选择。

二、下载Spark与Scala安装包

Spark官网地址

Scala官网地址

我这里使用的是Linux搭建，下载后缀名为.rgz，如果是在其他系统搭建，请下载对应版本。

选择好你需要的版本，保存到本地。推荐保存到除C盘以外任何盘

三、spark＋Scala搭建

注：在搭建前需要有java，Hadoop的集群支持，我这里使用的是已经搭建好了的。没有搭建的朋友可以跟着我的这篇文章搭建。Hadoop集群搭建https://blog.csdn.net/qq_49513817/article/details/136525399?spm=1001.2014.3001.5501

Scala部署安装步骤

将文件上传至root下的Downloads并解压Scala到opt下

tar -zxvf /root/Downloads/scala-2.12.15.tgz -C/opt/

配置Scala的安装路径，并将其添加到系统的环境变量中

vim /etc/profile


export SCALA_HOME=/usr/local/soft/scala-2.12.12
export PATH=$PATH:${SCALA_HOME}/bin

刷新profile，使配置后的环境变量生效

source /etc/profile

验证scala


scala -version
scala

出现最后一个箭头指出的Scala即成功。

spark部署与安装

和Scala一样，将文件上传至root下的Downloads并解压Spark到opt下

tar -zxvf /root/Downloads/spark.tgz -C/opt/

配置Spark的安装路径，并将其添加到系统的环境变量中


vim /etc/profile
 
export SPARK_HOME=/opt/spark-3.2.1
export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin
export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/sbin

刷新profile，使配置后的环境变量生效

source /etc/profile

先复制一下spark中conf的spark-env.sh.template与workers.template并更名


cp /opt/spark-3.2.1/conf/spark-env.sh.template /opt/spark-3.2.1/conf/spark-env.sh
cp /opt/spark-3.2.1/conf/workers.template /opt/spark-3.2.1/conf/workers

添加spark-env.sh文件中的环境变量直接添加到文件结尾即可


vim /opt/spark-3.2.1/conf/spark-env.sh
 
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.12.15
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_171
export SPARK_MASTER_IP=BigData01
export SPARK_WOKER_CORES=2
export SPARK_WOKER_MEMORY=2g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/HadoopHA
#export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
#export SPARK_MASTER_PORT=7070

其中SCALA_HOME、JAVA_HOME、HADOOP_CONF_DIR分别对应Scala、Java、Hadoop的路径，SPARK_MASTER_IP是自己的主机ip，SPARK_WOKER_CORES是每个节点能使用的内核数量，SPARK_WOKER_MEMORY是工作节点赋予的内存大小

修改从节点ip 修改为自己的另外两个节点ip


vim /opt/spark-3.2.1/conf/workers
 
BigData02
BigData03

分发文件到自己的另外两个节点


scp -r /opt/spark-3.2.1/ BigData02:/opt/
scp -r /opt/spark-3.2.1/ BigData03:/opt/

分别在另外两个节点上上设置环境变量并刷新


vim /etc/profile
 
export SPARK_HOME=/opt/spark-3.2.1
export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin
export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/sbin
 
 
source /etc/profile

启动集群


主节点下：
cd /opt/spark-3.2.1/sbin/
 ./start-all.sh
三个节点分别：
jps

在主节点上出现Master 在s1上出现Worker在s2上出现Worker

在浏览器上输入自己的ip:8080查看

至此、Spark搭建成功

拓展、Spark与MapReduce的区别

Spark框架与MapReduce框架

虽然Spark框架与MapReduce框架都是用于处理大规模数据的分布式计算框架，但它们之间存在一些关键的区别。

数据处理方式：MapReduce采用批量处理的方式，将输入数据分割成小块进行并行处理。这意味着它需要将中间结果写入磁盘，然后在下一阶段读取这些结果进行计算。相比之下，Spark采用基于内存的数据处理方式，可以在内存中对数据进行操作，避免了磁盘I/O的性能瓶颈，从而大大提高了计算速度。
运行速度：由于Spark将中间结果缓存在内存中，减少了数据在磁盘和内存之间的交换，因此其运行速度通常比MapReduce更快。这在迭代算法、交互式查询等场景中尤为明显，Spark在这些场景下能够更好地发挥优势。
容错性：Spark的容错性较高，它采用了DAG（有向无环图）的分布式并行计算模型，能够自动检测并恢复失败的任务，确保计算的正确性和可靠性。而MapReduce的容错性相对较低，需要手动处理失败的任务。
编程模型：MapReduce的编程模型相对简单，只提供了map和reduce两种操作。而Spark提供了更丰富的操作类型，包括转换和行动操作两大类，这使得Spark在编程上更加灵活和通用。
适用范围：MapReduce适合对静态数据进行离线批处理操作，例如日志分析、网页排名等。而Spark适合对实时流式数据进行实时计算、交互式查询、机器学习等高级应用。然而，需要注意的是，Spark在处理实时流式数据时，需要更多的内存来实现快速处理。

综上所述，Spark框架与MapReduce框架在数据处理方式、运行速度、容错性、编程模型和适用范围等方面存在明显的区别。选择使用哪个框架取决于具体的应用场景和需求。

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