spark的应用场景 简述spark的应用场景

一、Spark

Apache Spark 是一个快速的，多用途的集群计算系统， 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中， Spark 使用了内存保存中间结果， 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算。

Spark 只是一个计算框架, 不像 Hadoop 一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统, 如果要使用 Spark， 需要搭载其它的文件系统。

Hadoop 之父 Doug Cutting 指出：Use of MapReduce engine for Big Data projects will decline, replaced by Apache Spark (大数据项目的 MapReduce 引擎的使用将下降，由 Apache Spark 取代)。

当然现在有了更为发展趋势，更好处理流式数据的 Flink ，但 Spark 在大数据处理领域仍有一席之地。

1. Spark的优点：

• 速度快：Spark 在内存时的运行速度是 Hadoop MapReduce 的100倍，基于硬盘的运算速度大概是 Hadoop MapReduce 的10倍，并且Spark 实现了一种叫做 RDDs 的 DAG 执行引擎, 其数据缓存在内存中可以进行迭代处理。
• 易上手：Spark 支持 Java、Scala、Python、R,、SQL 等多种语言的API，并且支持超过80个高级运算符使得用户非常轻易的构建并行计算程序，同时Spark 也可以使用基于 Scala, Python, R, SQL的 Shell 交互式查询。
• 通用性强：Spark 提供一个完整的技术栈,，包括 SQL执行， Dataset命令式API， 机器学习库MLlib, 图计算框架GraphX, 流计算SparkStreaming等。
• 兼容性好：Spark 可以运行在 Hadoop Yarn、Apache Mesos、 Kubernets、 Spark Standalone等集群中，可以访问 HBase、 HDFS、Hive、 Cassandra 在内的多种数据库。

2. Spark中的组件

• Spark-Core：整个 Spark 的基础,，提供了分布式任务调度和基本的 I/O 功能，并且Spark 最核心的功能是 RDDs，RDDs 就存在于这个包内。同时 RDDs 简化了编程复杂性，操作 RDDs 类似 Jdk8 的 Streaming 操作本地数据集合。
• Spark SQL：在 spark-core 基础之上带出了 DataSet 和 DataFrame 的数据抽象化的概念，提供了在 Dataset 和 DataFrame 之上执行 SQL 的能力，提供了 DSL, 可以通过 Scala, Java, Python 等语言操作 DataSet 和 DataFrame，还支持使用 JDBC/ODBC 服务器操作 SQL 语言。
• Spark Streaming：利用 spark-core 的快速调度能力来运行流分析，通过时间窗口截取小批量的数据并可以对之运行 RDD Transformation。
• MLlib：分布式机器学习的框架，可以使用许多常见的机器学习和统计算法，例如：支持向量机、 回归、 线性回归、 逻辑回归、 决策树、 朴素贝叶斯、汇总统计、相关性、分层抽样、 假设检定、随机数据生成等，简化大规模机器学习。
• GraphX：分布式图计算框架, 提供了一组可以表达图计算的 API，还对这种抽象化提供了优化运行。

3. Spark 和 Hadoop 对比

对比项	Spark	hadoop
类型	分布式计算工具	基础平台, 包含计算, 存储, 调度
延迟	中间运算结果存在内存中，延迟小	中间计算结果存在 HDFS 磁盘上，延迟大
场景	迭代计算, 交互式计算, 流计算	大规模数据集上的批处理
易用性	RDD 组成 DAG 有向无环图, API 较为顶层, 方便使用	Map+Reduce, API 较为底层, 算法适应性差
硬件要求	对内存有要求	对机器要求低

4. Spark 中的 RDD

RDD 是 Spark 的核心，在 RDD 之前 MapReduce 的处理过程如下：

多个任务之间通过磁盘来共享数据，RDD 出现后的处理过程：

整个过程共享内存，不需要将中间结果存放在磁盘中。

5. RDD 的分区

RDD 使用分区来分布式并行处理数据，做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据，使用 RDD 读取数据的时候，会尽量的在物理上靠近数据源，比如在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候，会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数对应。

6. RDD 的 Shuffle

分区的主要作用是用来实现并行计算，但是往往在进行数据处理的时候，例如 reduceByKey, groupByKey 等聚合操作时， 需要把 Key 相同的 Value 拉取到一起进行计算， 这个时候有可能这些 Key 相同的 Value 会坐落于不同的分区，因此需要进行 Shuffle 对数据处理。

Spark 中 Shuffle 操作的特点：

• 只有 Key-Value 型的 RDD 才会有 Shuffle 操作，但是有一个特例，就是 repartition 算子可以对任何数据类型 Shuffle
• 早期版本 Spark 的 Shuffle 算法是 Hash base shuffle，后来改为 Sort base shuffle， 更适合大吞吐量的场景

7. Spark 运行模式

同 Hadoop 的 Mapreduce 类似，Spark 也有本地模式，和线上集群模式，不过不同的是，Spark 有自己的调度集群 standalone，并且支持 Hadoop 的 yarn，一般情况下本地开发使用 local 本地模式，生产环境可以使用 standalone-HA 或者 on yarn 。

二、Spark WordCount 演示

WordCount 是大数据中的 和 hello word ，前面在学习 Hadopp Mapreduce 时，使用 Mapreduce 的方式进行了实现，下面我们基于 Spark 分别从 Scala语言、Java语言、Python语言进行实现，下面是 Mapreduce 

下面我在本地 D:/test/input 下，创建了一个 txt 文件，内容如下：

hello map reduce abc
apple spark map

reduce abc hello

spark map

1. Scala 语言

Spark 源码是使用 Scala 语言开发的，因此使用 Scala 开发是首选方案，如果对 Scala 语言还不是很了解的，可以看下下面的教程学习下：

https://www.cainiaojc.com/scala/scala-tutorial.html

下面创建一个 Maven 项目，在 pom 中加入 scala 和 spark 的依赖：

<!--依赖Scala语言-->
  <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>2.12.11</version>
  </dependency>

  <!--SparkCore依赖-->
  <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
      <version>3.0.1</version>
  </dependency>

创建 object WordCountScala：

object WordCountScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //读取数据
    val textFile = sc.textFile("D:/test/wordcount/")
    //处理统计
    textFile.filter(StringUtils.isNotBlank) //过滤空内容
      .flatMap(_.split(" ")) //根据空格拆分
      .map((_, 1)) // 构建减值，value 固定 1
      .reduceByKey(_ + _) // 同一个 key 下面的 value 相加
      .foreach(s => println(s._1 + "  " + s._2))
  }
}

直接运行查看结果：

2. Java 语言

由于 Java 和 Scala 都是运行在 JVM 之上的编程语言，这里可以直接在上面 Scala 的项目中创建 Java 类进行测试：

创建 WordCountJava 测试类：

public class WordCountJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        sc.setLogLevel("WARN");

        //读取数据
        JavaRDD<String> textFile = sc.textFile("D:/test/wordcount/");
        //处理统计
        textFile.filter(StringUtils::isNoneBlank) //过滤空内容
                .flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator())//根据空格拆分
                .mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1))// 构建减值，value 固定 1
                .reduceByKey(Integer::sum) // 同一个 key 下面的 value 相加
                .foreach(s-> System.out.println(s._1 + "  " + s._2));
    }
}

直接运行查看结果：

3. Python 语言

使用 pyspark 前，先安装相关依赖：

pip install pyspark
pip install psutil
pip install findspark

创建 WordCountPy 测试脚本：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import findspark

if __name__ == '__main__':
    findspark.init()
    conf = SparkConf().setAppName('spark').setMaster('local[*]')
    sc = SparkContext(conf=conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    # 读取数据
    textFile = sc.textFile("D:/test/wordcount/")
    # 处理统计
    textFile.filter(lambda s: s and s != '') \
        .flatMap(lambda s: s.split(" ")) \
        .map(lambda s: (s, 1)) \
        .reduceByKey(lambda v1, v2: v1 + v2) \
        .foreach(lambda s: print(s[0] + "  " + str(s[1])))

运行查看结果：