Scala进阶之路-Spark本地模式搭建-白红宇

Scala进阶之路-Spark本地模式搭建

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发布时间：2019-06-18

本文共 3457 字，大约阅读时间需要 11 分钟。

　　　　　　　　　　Scala进阶之路-Spark本地模式搭建

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

一.Spark简介

1>.Spark的产生背景

　　传统式的Hadoop缺点主要有以下两点：　　

　　　　第一.迭代式计算效率低（一个MapReduce依赖上一个MapReduce的结果）;

　　　　第二.交互式数据挖掘效率低（运行一个HIVE语句效率是极低的，第一天输入的SQL可能等到第二天才能拿到结果）

　　Spark优化了Hadoop的两个缺点，可以将多个job合并成一个job来执行，也可以将于磁盘的交互迁移到内存进行交互，从而提升了工作效率。

2>.Spark是什么

1、软件栈中所有的程序库和高级组件 都可以从下层的改进中获益。2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运行5到10套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。

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已应用于凤巢、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。

3>.Spark的安装模式

安装模式可分为以下几种:Local、Local-Cluster、Standalone、Yarn、MesosMaster节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。

二.部署Spark本地模式

1>.下载Spark软件

　　官网下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html

　　当然点上面的网页只是对该版本的支持，允许我调戏你一下，哈哈，实际上下载位置应该在这里：https://archive.apache.org/dist/spark/ 。

2>.解压下载的Spark并创建软连接

[yinzhengjie@s101 download]$ wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz[yinzhengjie@s101 download]$ lltotal 191052-rw-r--r-- 1 yinzhengjie yinzhengjie 195636829 Jan 18  2017 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz[yinzhengjie@s101 download]$ [yinzhengjie@s101 download]$ tar -zxf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /soft/[yinzhengjie@s101 download]$ [yinzhengjie@s101 download]$ ln -s /soft/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/ /soft/spark[yinzhengjie@s101 download]$ [yinzhengjie@s101 download]$ ll /soft/ | grep sparklrwxrwxrwx   1 yinzhengjie yinzhengjie   32 Jul 26 20:44 spark -> /soft/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/drwxr-xr-x  12 yinzhengjie yinzhengjie 4096 Dec 15  2016 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7[yinzhengjie@s101 download]$

3>.配置环境变量并使环境变量生效

[yinzhengjie@s101 download]$ tail -3 /etc/profile#ADD spark Pathexport SPARK_HOME=/soft/sparkPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin[yinzhengjie@s101 download]$ [yinzhengjie@s101 download]$ source /etc/profile[yinzhengjie@s101 download]$

4>.启动Spark

5>.查看进程是否启动

6>.查看WebUI界面

三.Spark初体验-使用Spark实现单词统计

1>.创建测试文件

[yinzhengjie@s101 download]$ cat /home/yinzhengjie/1.txt hello worldyinzhengjie hello wordhello scalahello javahello pythonhello shellhello yinzhengjiehello golang[yinzhengjie@s101 download]$

2>.实现单词统计

体验Spark----------------------    1.登录spark 　　　　　　spark-shell    2.编写scala代码        //1.加载文本        val rdd1 = sc.textFile("/home/yinzhengjie/1.txt")        //2.压扁        val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")})        //3.变换，标1成对        val rdd3 = rdd2.map(word=>{(word , 1)})        //4.按照key进行化简        val rdd4 = rdd3.reduceByKey((a,b)=> a + b).sortBy(t=> -t._2 )        //5.输出结果        rdd4.collect()    3.一行完成         sc.textFile("/home/yinzhengjie/1.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(t=> -t._2 ).collect()

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