一、Spark概述
1.1. 什么是Spark
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。
1.2. 为什么要学Spark
中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
1.3. Spark特点
1.3.1. 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。
1.3.2. 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。
1.3.3. 通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
1.3.4. 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。
二、Spark集群安装
- 下载Spark安装包：
- 安装部署参考我的另一篇博文：Spark集群安装部署
三、执行Spark程序
3.1. 执行第一个spark程序
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node1.itcast.cn:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.6.0.jar \
100该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI
3.2. 启动Spark Shell
spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。
3.2.1. 启动spark shell
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \
--master spark://node1.itcast.cn:7077 \
--executor-memory 2g \
--total-executor-cores 2参数说明：
- --master spark://node1.itcast.cn:7077 指定Master的地址
- --executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G
- --total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个
注意：如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可
3.2.2. 在spark shell中编写WordCount程序
- 首先启动hdfs
- 向hdfs上传一个文件到hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt
- 在spark shell中用scala语言编写spark程序
sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt").flatMap(_.split(" "))
.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")hdfs dfs -ls hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/p*
说明：sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
- textFile(hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt)是hdfs中读取数据
- flatMap(_.split(" "))先map在压平
- map((_,1))将单词和1构成元组
- reduceByKey(_+_)按照key进行reduce，并将value累加
- saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")将结果写入到hdfs中
3.2.3. 在IDEA中编写WordCount程序
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。
- 1.创建一个项目
- 2.选择Maven项目，然后点击next
- 3.填写maven的GAV，然后点击next
- 4.填写项目名称，然后点击finish
- 5.创建好maven项目后，点击Enable Auto-Import
- 6.配置Maven的pom.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.itcast.spark</groupId>
<artifactId>spark-mvn</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<scala.version>2.10.6</scala.version>
<scala.compat.version>2.10</scala.compat.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args>
<arg>-make:transitive</arg>
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.18.1</version>
<configuration>
<useFile>false</useFile>
<disableXmlReport>true</disableXmlReport>
<includes>
<include>**/*Test.*</include>
<include>**/*Suite.*</include>
</includes>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.3</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>cn.itcast.spark.WordCount</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>- 7.将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致
- 8. 新建一个scala class，类型为Object
9.编写spark程序
package cn.itcast.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()
}
}- 10.使用Maven打包：首先修改pom.xml中的main class
点击idea右侧的Maven Project选项。点击Lifecycle,选择clean和package，然后点击Run Maven Build
- 11.选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上
- 12.首先启动hdfs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
13.使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class cn.itcast.spark.WordCount \
--master spark://node1.itcast.cn:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 4 \
/root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar \
hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt \
hdfs://node1.itcast.cn:9000/out查看程序执行结果：
hdfs dfs -cat hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/part-00000
(hello,6)
(tom,3)
(kitty,2)
(jerry,1)
