Spark基础解析（一）

1、 Spark概述

1.1 什么是Spark

1.2Spark内置模块

Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。

Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。

集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。

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。

1.3 Spark特点

2、 Spark运行模式

2.1 Spark安装地址

1．官网地址

http://spark.apache.org/

2.2 重要角色

2.2.1 Driver（驱动器）

Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操作代码的执行。如果你是用spark shell，那么当你启动Spark shell的时候，系统后台自启了一个Spark驱动器程序，就是在Spark shell中预加载的一个叫作 sc的SparkContext对象。如果驱动器程序终止，那么Spark应用也就结束了。主要负责：
1）把用户程序转为任务
2）跟踪Executor的运行状况
3）为执行器节点调度任务
4）UI展示应用运行状况

2.2.2 Executor（执行器）

Spark Executor是一个工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。主要负责：
1）负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；
2）通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

2.3 Local模式

2.3.1 概述

2.3.2 安装使用

1）上传并解压spark安装包
[wxn@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/
[wxn@hadoop102 module]$ mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 spark
2）官方求PI案例
[wxn@hadoop102 spark]$
（1）基本语法
bin/spark-submit
–class
–master
–deploy-mode
–conf =
… # other options

[application-arguments]
（2）参数说明：
–master 指定Master的地址，默认为Local
–class: 你的应用的启动类 (如 org.apache.spark.examples.SparkPi)
–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)*
–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”
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
application-arguments: 传给main()方法的参数
–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

3）结果展示
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI
4）准备文件
[wxn@hadoop102 spark]$ mkdir input
在input下创建3个文件1.txt和2.txt，并输入以下内容
hello wxn
hello spark
5）启动spark-shell

[wxn@hadoop102 spark]$ bin/spark-shell
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
23/09/29 08:50:52 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
23/09/29 08:50:58 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
Spark context Web UI available at http://192.168.9.102:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1538232253312).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.1.1
      /_/
         
Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_144)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala>

开启另一个CRD窗口
[wxn@hadoop102 spark]$ jps
3627 SparkSubmit
4047 Jps
可登录hadoop102:4040查看程序运行

6）运行WordCount程序

scala>sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (wxn,3), (hbase,6))

scala>

可登录hadoop102:4040查看程序运行

7）WordCount程序分析
提交任务分析：

数据流分析：
textFile(“input”)：读取本地文件input文件夹数据；
flatMap(.split(" "))：压平操作，按照空格分割符将一行数据映射成一个个单词；
map((,1))：对每一个元素操作，将单词映射为元组；
reduceByKey(+)：按照key将值进行聚合，相加；
collect：将数据收集到Driver端展示。

2.4 Standalone模式

2.4.1 概述

构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。

2.4.2 安装使用

1）进入spark安装目录下的conf文件夹
[wxn@hadoop102 module]$ cd spark/conf/
2）修改配置文件名称
[wxn@hadoop102 conf]$ mv slaves.template slaves
[wxn@hadoop102 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
3）修改slave文件，添加work节点：
[wxn@hadoop102 conf]$ vim slaves

hadoop102
hadoop103
hadoop104
4）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：

[wxn@hadoop102 conf]$ vim spark-env.sh

SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
SPARK_MASTER_PORT=7077

5）分发spark包

[wxn@hadoop102 module]$ xsync spark/

6）启动

[wxn@hadoop102 spark]$ sbin/start-all.sh
[wxn@hadoop102 spark]$ util.sh 
================wxn@hadoop102================
3330 Jps
3238 Worker
3163 Master
================wxn@hadoop103================
2966 Jps
2908 Worker
================wxn@hadoop104================
2978 Worker
3036 Jps

网页查看：hadoop102:8080
注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX
7）官方求PI案例

[wxn@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100

8）启动spark shell

/opt/module/spark/bin/spark-shell \
--master spark://hadoop102:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 2
参数：--master spark://hadoop102:7077指定要连接的集群的master
执行WordCount程序
scala>sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (wxn,3), (hbase,6))

scala>

2.4.3 JobHistoryServer配置

1）修改spark-default.conf.template名称
[wxn@hadoop102 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，开启Log：

[wxn@hadoop102 conf]$ vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://hadoop102:9000/directory

注意：HDFS上的目录需要提前存在。
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：

[wxn@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=23080 
-Dspark.history.retainedApplications=30 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:9000/directory"

参数描述：
spark.eventLog.dir：Application在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下；
spark.history.ui.port=23080 WEBUI访问的端口号为23080
spark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:9000/directory 配置了该属性后，在start-history-server.sh时就无需再显式的指定路径，Spark History Server页面只展示该指定路径下的信息
spark.history.retainedApplications=30指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4）分发配置文件
[wxn@hadoop102 conf]$ xsync spark-defaults.conf
[wxn@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
5）启动历史服务
[wxn@hadoop102 spark]$ sbin/start-history-server.sh
6）再次执行任务

[wxn@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100

7）查看历史服务
hadoop102:23080

2.4.4 HA配置

1）zookeeper正常安装并启动
2）修改spark-env.sh文件添加如下配置：

[wxn@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

注释掉如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
#SPARK_MASTER_PORT=7077
添加上如下内容：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER 
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop102,hadoop103,hadoop104 
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

3）分发配置文件
[wxn@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
4）在hadoop102上启动全部节点
[wxn@hadoop102 spark]$ sbin/start-all.sh
5）在hadoop103上单独启动master节点
[wxn@hadoop103 spark]$ sbin/start-master.sh
6）spark HA集群访问

/opt/module/spark/bin/spark-shell \
--master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077 \
--executor-memory 2g \
--total-executor-cores 2

2.5 Yarn模式

2.5.1 概述

Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。

2.5.2 安装使用
1）修改hadoop配置文件yarn-site.xml,添加如下内容：

[wxn@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-site.xml
        <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
        <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>

2）修改spark-env.sh，添加如下配置：
[wxn@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
3）分发配置文件
[wxn@hadoop102 conf]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml
[wxn@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
4）执行一个程序（该程序分析：spark只有一份提交到yarn上能运行（因为standalone模式是一个基于Master和worker的调度工具，因为要启动Master和worker进程因此需要spark（配置文件即jar包）），当提交给yarn,yarn本身是一个集群，此时运行在yarn上只需要有一个提交任务的jar包就够了，此时不涉及到spark的任何进程，中间的driver,executor都是yarn去调度资源启动的，此时本地的jar包只是提交任务，不参与运算，计算的jar是封装好的求pi得jar包）

[wxn@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100

注意：在提交任务之前需启动HDFS以及YARN集群。
2.5.3 日志查看
1）修改配置文件spark-defaults.conf
添加如下内容：
spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:23080
spark.history.ui.port=23080

2）重启spark历史服务

[wxn@hadoop102 spark]$ sbin/stop-history-server.sh 
stopping org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer
[wxn@hadoop102 spark]$ sbin/start-history-server.sh 
starting org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer, logging to /opt/module/spark/logs/spark-wxn-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-hadoop102.out

3）提交任务到Yarn执行

[wxn@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100

Yarn模式进入shell命令窗口：[ybb@hadoop102 spark]$ bin/spark-shell --master yarn

HistoryServer：是spark得历史日志进程 启动命令：sbin/start-history-server.sh
JobHistoryServe：是yarn的历史日志进程
启动命令：mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
4）Web页面查看日志

2.6 Mesos模式

Spark客户端直接连接Mesos；不需要额外构建Spark集群。国内应用比较少，更多的是运用yarn调度。

2.7 几种模式对比

3、 案例实操

Spark Shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖。

3.1 编写WordCount程序

1）创建一个Maven项目WordCount并导入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.1.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
        <finalName>WordCount</finalName>
        <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>
                    </execution>
                 </executions>
            </plugin>
        </plugins>
</build>

2）编写代码

package com.wxn

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{
   SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
   

  def main(args: Array[String]): Unit = {
   

    //1.创建spark配置信息(补全代码快捷键：Ctrl+Alt+V)

    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount")

    //2.初始化与Spark的连接
    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)

    //3.读取文件
    val line: RDD[String] = sc.textFile(args(0))

    //4.将每一行进行切分

    val word: RDD[String] = line.flatMap(_.split(" "))

      //5.将每个单词映射成元组
    val wordToOne: RDD[(String, Int)] = word.map((_,1))

    //6.按照单词将次数累加
    val wordToCount: RDD[(String, Int)] = wordToOne.reduceByKey(_+_)

    //7.将数据保存到文件中
    wordToCount.saveAsTextFile(args(1))

    //8.关闭连接
    sc.stop()
  }

}

3）打包插件

<plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>WordCount</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
      </plugin>

4）打包到集群测试

bin/spark-submit \
--class WordCount \
--master spark://hadoop102:7077 \
WordCount.jar \
/word.txt \
/out

Yarn模式：
bin/spark-submit 
--master yarn 
--class com.wxn.WordCount 
WordCount.jar 
/input/input 
/sparkout

查看输出数据：

3.2 本地调试

本地调试代码：

package com.wxn

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{
   SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
   

  def main(args: Array[String]): Unit = {
   

    //1.创建spark配置信息(补全代码快捷键：Ctrl+Alt+V)

    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")

    //2.初始化与Spark的连接
    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)

    //3.读取文件
    val line: RDD[String] = sc.textFile("data/word.txt")

    //4.将每一行进行切分

    val word: RDD[String] = line.flatMap(_.split(" "))

      //5.将每个单词映射成元组
    val wordToOne: RDD[(String, Int)] = word.map((_,1))

    //6.按照单词将次数累加
    val wordToCount: RDD[(String, Int)] = wordToOne.reduceByKey(_+_)

    //7.将数据保存到文件中
    val result: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()

    //打印数组

    for (elem <- result) {
   
      println(elem)
    }

    //8.关闭连接
    sc.stop()
  }

}

本地Spark程序调试需要使用local提交模式，即将本机当做运行环境，Master和Worker都为本机。运行时直接加断点调试即可。如下：
创建SparkConf的时候设置额外属性，表明本地执行：
val conf = new SparkConf().setAppName(“WC”).setMaster(“local[*]”)
如果本机操作系统是windows，如果在程序中使用了hadoop相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：

出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是用到了hadoop相关的服务，解决办法是将附加里面的hadoop-common-bin-2.7.3-x64.zip解压到任意目录。

在IDEA中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME变量

下面为断点调试显示数据的操作

总结：
（一）在使用Local模式的时候只需要启动，spark就可以，没有依赖
（二）在使用Standalone模式只需要启动spark集群就可以，也可以启动JobHistoryServer,没有依赖
（三）在使用HA模式的时候，先要启动zookeeper集群，再启动spark集群
（四）在使用yarn模式的时候，只需要在hdfs上有一份配置文件即可，hadoop103、hadoop104不需要再配置，yarn会自动分配资源和任务，因为在hdfs上hadoop102、hadoop103、hadoop104资源是共享的；启动spark前需要启动hdfs、yarn、historyServer;不需要启动zookeeper；当运行任务，指定master即可，将任务提交到yarn上运行即可。