简单的Spark大数据分析案例Ubuntu spark大数据分析项目

Spark概述

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。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。

Spark特点

快

与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

易用

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

编写第一个WordCount程序

程序需要的依赖

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            <groupId>org.apache.spark</groupId>
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        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
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                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
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                        <include>**/*Test.*</include>
                        <include>**/*Suite.*</include>
                    </includes>
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            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.3</version>
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                        <phase>package</phase>
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                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
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                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
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                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
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                            </filters>
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                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass>cn.edu.hust.spark.WordCount</mainClass>
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        </plugins>
    </build>
</project>

使用Scala编写Spark程序

package cn.edu.hust.spark

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    //创建SparkConf()并设置App名称
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
    //创建SparkContext，该对象是提交spark App的入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_, 1).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
    //停止sc，结束该任务
    sc.stop()
  }
}

启动Hadoop和Spark集群

启动hdfs
/usr/local/hadoop-2.6.1/sbin/start-dfs.sh
启动spark
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh

打包后提交集群运行

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \ 
 –class cn.edu.hust.spark.WordCount \ 
 –master spark://node1:7077 \ 
 –executor-memory 2G \ 
 –total-executor-cores 4 \ 
 /root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar \ 
 hdfs://node1:9000/words.txt \ 
 hdfs://node1:9000/out

查看运行结果

hdfs dfs -cat hdfs://node1:9000/out/part-00000 
 (hello,6) 
 (tom,3) 
 (kitty,2) 
 (jerry,1)