Spark核心之01：架构部署、sparkshell、程序模板

spark内存计算框架

一、主题 spark核心概念spark集群架构spark集群安装部署spark-shell的使用通过IDEA开发spark程序 二、要点 1. spark是什么

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.

spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎

spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 spark是基于内存计算框架，计算速度非常之快，但是它仅仅只是涉及到计算，并没有涉及到数据的存储，后期需要使用spark对接外部的数据源，比如hdfs。

2. spark的四大特性 2.1 速度快

运行速度提高100倍

Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。

spark比mapreduce快的2个主要原因

1、基于内存

（1）mapreduce任务后期再计算的时候，每一个job的输出结果会落地到磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这个时候就需要进行大量的磁盘io操作。性能就比较低。 （2）spark任务后期再计算的时候，job的输出结果可以保存在内存中，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这个时候就直接从内存中获取得到，避免了磁盘io操作，性能比较高

2、进程与线程

spark任务以线程的方式运行在Executor进程中

（1）mapreduce任务以进程的方式运行在yarn集群中，比如程序中有100个MapTask，一个task就需要一个进程，这些task要运行就需要开启100个进程。 （2）spark任务以线程的方式运行在进程中，比如程序中有100个MapTask，后期一个task就对应一个线程，这里就不在是进程，这些task需要运行，这里可以极端一点： 只需要开启1个进程，在这个进程中启动100个线程就可以了。 进程中可以启动很多个线程，而开启一个进程与开启一个线程需要的时间和调度代价是不一样。 开启一个进程需要的时间远远大于开启一个线程。

2.2 易用性

可以快速去编写spark程序通过 java/scala/python/R/SQL等不同语言 2.3 通用性

spark框架不在是一个简单的框架，可以把spark理解成一个==生态系统==，它内部是包含了很多模块，基于不同的应用场景可以选择对应的模块去使用 sparksql 通过sql去开发spark程序做一些离线分析 sparkStreaming 主要是用来解决公司有实时计算的这种场景 Mlib 它封装了一些机器学习的算法库 Graphx 图计算 2.4 兼容性

spark程序就是一个计算逻辑程序，这个任务要运行就需要计算资源（内存、cpu、磁盘），哪里可以给当前这个任务提供计算资源，就可以把spark程序提交到哪里去运行 standAlone 它是spark自带的独立运行模式，整个任务的资源分配由spark集群的老大Master负责 yarn 可以把spark程序提交到yarn中运行，整个任务的资源分配由yarn中的老大ResourceManager负责 mesos 它也是apache开源的一个类似于yarn的资源调度平台 ⭐️3. spark集群架构

Driver

它会执行客户端写好的main方法，它会构建一个名叫SparkContext对象 该对象是所有spark程序的执行入口

Application

就是一个spark的应用程序，它是包含了客户端的代码和任务运行的资源信息

⭐️ClusterManager

它是给程序提供计算资源的外部服务

standAlone 它是spark自带的集群模式，整个任务的资源分配由spark集群的老大Master负责 yarn 可以把spark程序提交到yarn中运行，整个任务的资源分配由yarn中的老大ResourceManager负责 mesos 它也是apache开源的一个类似于yarn的资源调度平台。

Master

它是整个spark集群的主节点，负责任务资源的分配

Worker

它是整个spark集群的从节点，负责任务计算的节点

Executor

它是一个进程，它会在worker节点启动该进程（计算资源）

Task

spark任务是以task线程的方式运行在worker节点对应的executor进程中 4. spark集群安装部署 事先搭建好zookeeper集群

1、下载安装包

archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.3/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7.tgzspark-2.3.3-bin-hadoop2.7.tgz

2、规划安装目录

/kkb/install

3、上传安装包到服务器

4、解压安装包到指定的安装目录

tar -zxvf spark-2.3.3-bin-hadoop2.7.tgz -C /kkb/install

5、重命名解压目录

mv spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 spark

6、修改配置文件

进入到spark的安装目录下对应的conf文件夹

vim spark-env.sh ( mv spark-env.sh.template spark-env.sh)

#配置java的环境变量 export JAVA_HOME=/kkb/install/jdk1.8.0_141 #配置zk相关信息 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node01:2181,node02:2181,node03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

vim slaves ( mv slaves.template slaves)

#指定spark集群的worker节点 node02 node03

7、分发安装目录到其他机器

scp -r /kkb/install/spark node02:/kkb/install scp -r /kkb/install/spark node03:/kkb/install

8、修改spark环境变量

vim /etc/profile

export SPARK_HOME=/kkb/install/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

9、分发spark环境变量到其他机器

scp /etc/profile node02:/etc scp /etc/profile node03:/etc

10、让所有机器的spark环境变量生效

在所有节点执行 source /etc/profile 5. spark集群的启动和停止 5.1 启动 1、先启动zk2、启动spark集群 可以在任意一台服务器来执行（条件：需要任意2台机器之间实现ssh免密登录） $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh在哪里启动这个脚本，就在当前该机器启动一个Master进程整个集群的worker进程的启动由slaves文件 后期可以在其他机器单独在启动master $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh

⭐️⭐️

(1) 如何恢复到上一次活着master挂掉之前的状态? 在高可用模式下，整个spark集群就有很多个master，其中只有一个master被zk选举成活着的master，其他的多个master都处于standby，同时把整个spark集群的元数据信息通过zk中节点进行保存。 后期如果活着的master挂掉。首先zk会感知到活着的master挂掉，下面开始在多个处于standby中的master进行选举，再次产生一个活着的master，这个活着的master会读取保存在zk节点中的spark集群元数据信息，恢复到上一次master的状态。整个过程在恢复的时候经历过了很多个不同的阶段，每个阶段都需要一定时间，最终恢复到上个活着的master的转态，整个恢复过程一般需要1-2分钟。 (2) 在master的恢复阶段对任务的影响? a）对已经运行的任务是没有任何影响 由于该任务正在运行，说明它已经拿到了计算资源，这个时候就不需要master。 b) 对即将要提交的任务是有影响 由于该任务需要有计算资源，这个时候会找活着的master去申请计算资源，由于没有一个活着的master,该任务是获取不到计算资源，也就是任务无法运行。 5.2 停止

在处于active Master主节点执行

$SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh

在处于standBy Master主节点执行

$SPARK_HOME/sbin/stop-master.sh 6. spark集群的web管理界面 当启动好spark集群之后，可以访问这样一个地址 http://master主机名:8080可以通过这个web界面观察到很多信息 整个spark集群的详细信息整个spark集群总的资源信息整个spark集群已经使用的资源信息整个spark集群还剩的资源信息整个spark集群正在运行的任务信息整个spark集群已经完成的任务信息

7. 初识spark程序 ⭐️7.1 普通模式提交 (指定活着的master地址) bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://node01:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 2 \ examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.3.jar \ 10 ####参数说明 --class：指定包含main方法的主类 --master：指定spark集群master地址 --executor-memory：指定任务在运行的时候需要的每一个executor内存大小 --total-executor-cores： 指定任务在运行的时候需要总的cpu核数 ⭐️7.2 高可用模式提交 (集群有很多个master） bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://node01:7077,node02:7077,node03:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 2 \ examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.3.jar \ 10 spark集群中有很多个master，并不知道哪一个master是活着的master，即使你知道哪一个master是活着的master，它也有可能下一秒就挂掉，这里就可以把所有master都罗列出来 --master spark://node01:7077,node02:7077,node03:7077 后期程序会轮训整个master列表，最终找到活着的master，然后向它申请计算资源，最后运行程序。 8. spark-shell使用 8.1 运行spark-shell --master local[N] 读取本地文件进行单词统计

–master local[N]

local 表示程序在本地进行计算，跟spark集群目前没有任何关系N 它是一个正整数，表示使用N个线程参与任务计算local[N] 表示本地采用N个线程计算任务

spark-shell --master local[2]

默认会产生一个SparkSubmit进程 sc.textFile("file:///home/hadoop/words.txt").flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).collect sc.textFile("file:///home/hadoop/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect 8.2 运行spark-shell --master local[N] 读取HDFS上文件进行单词统计

spark整合HDFS

在node01上修改配置文件 vim spark-env.sh export HADOOP_CONF_DIR=/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/etc/hadoop 分发到其他节点 scp spark-env.sh node02:/kkb/install/spark/conf scp spark-env.sh node03:/kkb/install/spark/conf

spark-shell --master local[2]

sc.textFile("/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect sc.textFile("hdfs://node01:8020/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect 8.3 运行spark-shell 指定集群中活着master 读取HDFS上文件进行单词统计

spark-shell --master spark://node01:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 4

–master spark://node01:7077 指定活着的master地址 –executor-memory 1g 指定每一个executor进程的内存大小 –total-executor-cores 4 指定总的executor进程cpu核数 sc.textFile("hdfs://node01:8020/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect //实现读取hdfs上文件之后，需要把计算的结果保存到hdfs上 sc.textFile("/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/out") 9. 通过IDEA开发spark程序

构建maven工程，添加pom依赖

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.3.3</version> </dependency> </dependencies> <build> <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory> <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory> <plugins> <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> <configuration> <args> <arg>-dependencyfile</arg> <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg> </args> </configuration> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <version>2.4.3</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> <configuration> <filters> <filter> <artifact>*:*</artifact> <excludes> <exclude>META-INF/*.SF</exclude> <exclude>META-INF/*.DSA</exclude> <exclude>META-INF/*.RSA</exclude> </excludes> </filter> </filters> <transformers> <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"> <mainClass></mainClass> </transformer> </transformers> </configuration> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build>

创建 src/main/scala 和 src/test/scala 目录

9.1 利用scala语言开发spark程序实现单词统计–本地运行 代码开发 package com.kaikeba import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //todo: 利用scala语言开发spark程序实现单词统计 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、构建sparkConf对象 设置application名称和master地址 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]") //2、构建sparkContext对象,该对象非常重要，它是所有spark程序的执行入口 // 它内部会构建 DAGScheduler和 TaskScheduler 对象 val sc = new SparkContext(sparkConf) //设置日志输出级别 sc.setLogLevel("warn") //3、读取数据文件 val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\\words.txt") //4、 切分每一行，获取所有单词 val words: RDD[String] = data.flatMap(x=>x.split(" ")) //5、每个单词计为1 val wordAndOne: RDD[(String, Int)] = words.map(x => (x,1)) //6、相同单词出现的1累加 val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey((x,y)=>x+y) //按照单词出现的次数降序排列 第二个参数默认是true表示升序，设置为false表示降序 val sortedRDD: RDD[(String, Int)] = result.sortBy( x=> x._2,false) //7、收集数据打印 val finalResult: Array[(String, Int)] = sortedRDD.collect() finalResult.foreach(println) //8、关闭sc sc.stop() } } 9.2 利用scala语言开发spark程序实现单词统计–集群运行 代码开发 package com.kaikeba import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //todo: 利用scala语言开发spark程序实现单词统计 object WordCountOnSpark { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、构建sparkConf对象 设置application名称 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCountOnSpark") //2、构建sparkContext对象,该对象非常重要，它是所有spark程序的执行入口 // 它内部会构建 DAGScheduler和 TaskScheduler 对象 val sc = new SparkContext(sparkConf) //设置日志输出级别 sc.setLogLevel("warn") //3、读取数据文件 val data: RDD[String] = sc.textFile(args(0)) //4、 切分每一行，获取所有单词 val words: RDD[String] = data.flatMap(x=>x.split(" ")) //5、每个单词计为1 val wordAndOne: RDD[(String, Int)] = words.map(x => (x,1)) //6、相同单词出现的1累加 val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey((x,y)=>x+y) //7、把计算结果保存在hdfs上 result.saveAsTextFile(args(1)) //8、关闭sc sc.stop() } } 打成jar包提交到集群中运行 spark-submit \ --master spark://node01:7077,node02:7077 \ --class com.kaikeba.WordCountOnSpark \ --executor-memory 1g \ --total-executor-cores 4 \ original-spark_class01-1.0-SNAPSHOT.jar \ /words.txt /out 9.3 利用java语言开发spark程序实现单词统计–本地运行 代码开发 package com.kaikeba; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; //todo: 利用java语言开发spark的单词统计程序 public class JavaWordCount { public static void main(String[] args) { //1、创建SparkConf对象 SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount").setMaster("local[2]"); //2、构建JavaSparkContext对象 JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf); //3、读取数据文件 JavaRDD<String> data = jsc.textFile("E:\\words.txt"); //4、切分每一行获取所有的单词 scala: data.flatMap(x=>x.split(" ")) JavaRDD<String> wordsJavaRDD = data.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { public Iterator<String> call(String line) throws Exception { String[] words = line.split(" "); return Arrays.asList(words).iterator(); } }); //5、每个单词计为1 scala: wordsJavaRDD.map(x=>(x,1)) JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOne = wordsJavaRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() { public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception { return new Tuple2<String, Integer>(word, 1); } }); //6、相同单词出现的1累加 scala: wordAndOne.reduceByKey((x,y)=>x+y) JavaPairRDD<String, Integer> result = wordAndOne.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception { return v1 + v2; } }); //按照单词出现的次数降序 (单词，次数) -->(次数,单词).sortByKey----> (单词，次数) JavaPairRDD<Integer, String> reverseJavaRDD = result.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() { public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> t) throws Exception { return new Tuple2<Integer, String>(t._2, t._1); } }); JavaPairRDD<String, Integer> sortedRDD = reverseJavaRDD.sortByKey(false).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() { public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> t) throws Exception { return new Tuple2<String, Integer>(t._2, t._1); } }); //7、收集打印 List<Tuple2<String, Integer>> finalResult = sortedRDD.collect(); for (Tuple2<String, Integer> t : finalResult) { System.out.println("单词："+t._1 +"\t次数："+t._2); } jsc.stop(); } }