Spark下载与入门_spark download

1 下载Spark

下载和解压缩，首选下载预编译版本的Spark，访问：Spark download，选择包类型为：“Pre-built for Apache Hadoop 3.2 and later"，然后直接下载Spark包：spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz。下载好后，对包进行解压缩，并且进入到spark目录中：

cd ~
tar -xf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
cd spark-3.1.2-bin-hadoop3.2
ls
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从中我们可以看到基本文件目录如下：

• README.md : 包含用来入门Spark的简单的使用说明
• bin : 包含可以用来和Spark进行各种方式的交互的一系列可执行文件
• python, R ： 不同语言的包程序
• examples: 包含一些可以查看和运行的Spark程序，对学习Spark的API有帮助
• …

2 Spark中的Python shell

Spark带有交互式的shell，可以作即时数据分析。若打开Python版本的Spark shell，也就是PySpark Shell， 进入Spark目录然后输入：

bin/pyspark
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若打开Scala版本的shell，输入：

bin/spark-shell
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稍等片刻，就可以进行交互式的编程了。在Spark中，我们通过对分布式数据集的操作来表达我们的计算意图，这些计算会自动地在集群上并行进行。这样的数据集被称为弹性分布式数据集 （resilient distributed dataset) 简称RDD。RDD是spark对分布式数据和计算的基本抽象。我们先来使用shell从本地文本文件创建一个RDD来作一些简单的即时统计。

创建一个名为lines的RDD，统计RDD中元素个数（行数），输出RDD中的第一个元素（第一行）。

3 Spark核心概念

每个spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。而在上面的例子里，实际的驱动器程序就是Spark shell本身。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，是一个叫做sc的变量。一旦有了SparkContext，就可以用它创建RDD。上面我们调用了sc.textFile()来创建一个代表文件中各行文本的RDD, 我们可以在这些行上进行各种操作。要执行这些操作，驱动器程序一般要管理多个执行器(executor)节点，若果我们再集群上运行count()操作，那么不同的节点会统计文件的不同部分的行数。如下展示了spark如何在一个集群上运行：

我们有很多用来传递函数的API，可以将对应操作运行在集群上。比如，刷选出文件中包含某个特定单词的行：

Spark API最神奇的地方就在于像filter这样基于函数操作也会在集群上并行执行。

4 独立应用

在Python中，可以把应用写成Python脚本，但是需要使用Spark自带的bin/spark-submit脚本来运行。spark-submit脚本会帮我们引入Python程序的Spark依赖。这个脚本为Spark的PythonAPI配置好了运行环境，只需要如下那样运行脚本即可：

bin/spark-submit my_script.py
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一旦完成了应用与spark的连接，接下来就需要在程序中导入spark包并且创建SparkContext。可以先创建SparkConf对象来配置应用，然后基于这个SparkConf创建一个SparkContext对象。基于python语言的初始化spark如下：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")
sc = SparkContext(conf=conf)
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创建SparkContext的最基本方法，只需传递两个参数：集群URL，告诉Spark如何连接到集群上。在这个例子上，我们使用的是local，让spark运行在单机单线程上而无需连接到集群。应用名：当连接到一个集群时，这个值可以帮助在集群管理器的用户界面中找到自己的应用。

5 总结

Spark编程的核心概念：通过一个驱动器程序创建一个SparkContext和一系列RDD，然后进行并行操作。