文章目录
- Spark 基础
- 一、Spark的介绍
- 1.定义
- 2.Spark VS MapReduce
- 3.Spark内置模块
- 二、安装Spark
- 1.Spark相关地址
- 2.重要角色
- 2.1 Driver/Driver Program(驱动器)
- 2.2 Executor(执行器)
- 2.3 Spark的提交流程
- 3. Standalone模式(伪分布式)
- 4. Spark On Yarn模式
- 4.1Yarn与Standalone的区别
- 5.JobHistoryServer配置(查看历史运行任务)
- 三、开发部署第一个Spark程序
- 四、本地模式
Spark 基础
一、Spark的介绍
1.定义
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。
Hadoop基于硬盘
2.Spark VS MapReduce
Spark的诞生仅仅是为了替换早期的Hadoop的MapReduce计算引擎。Spark并没有存储解决方案,在Spark的架构中,底层存储方案依然延续Hadooop的HDFS/Hbase.由于Hadoop的MapReduce是大数据时代出现的第一类大数据分析工具,因为出现比较早仅仅为了满足大数据计算的刚性需求(能够做到对大数据的计算,并且可以保证在一个合理的时间范围内)。因此伴随着科技的进步,互联网的快速发展,人们开始对大数据计算提出了更苛刻要求
Spark的设计中汲取了Map Reduce的设计经验,在2009 年Spark在加州伯克利AMP实验室诞生,2010年首次开源,2013年6开始在Apache孵化,2014年2月份正式成为Apache顶级项目。由于Spark计算底层引擎使用批处理计算模型实现,非常容易被广大深受MapReduce计算折磨程序员所接受,所以就导致了Spark 的关注度直线提升
3.Spark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。
二、安装Spark
1.Spark相关地址
1.官网地址
2.文档查看地址
http://spark.apache.org/docs/2.4.3/
3.下载地址
https://spark.apache.org/downloads.html
2.重要角色
2.1 Driver/Driver Program(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)把用户程序转为作业(JOB)
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 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 Spark的提交流程
3. Standalone模式(伪分布式)
spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz(带了hadoop依赖)
spark-2.3.4-bin-without-hadoop.tgz(未带hadoop依赖)
若要使用未带依赖的,应该要hadoop对应jar包位置路径配置在spark配置文件里。
spark–>scala–>jdk(需要安装jdk,不需要安装scala,自带scala)
准备工作:正常安装JDK、Hadoop(启动hdfs)
1)上传并解压spark安装包
[root@spark56 modules]# tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/install/
[root@spark56 install]# mv spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/ spark2.4.3
- 修改配置文件
[root@spark56 spark2.4.3]# cd conf/
[root@spark56 conf]# mv slaves.template slaves
[root@spark56 conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[root@spark56 conf]# vi slaves
#配置Spark集群节点主机名(伪分布式)(分布式配置work节点名字)
spark56
[root@spark56 conf]# vi spark-env.sh
#声明Spark集群中Master的主机名和端口号
SPARK_MASTER_HOST=spark56
SPARK_MASTER_PORT=7077
- 在spark中配置JAVA_HOME
[root@spark56 conf]# cd ..
[root@spark56 spark2.4.3]# cd sbin/
[root@spark56 sbin]#vi spark-config.sh
#在最后增加 JAVA_HOME 配置
export JAVA_HOME=/opt/install/jdk1.8/
- 启动spark
[root@spark56 spark2.4.3]# sbin/start-all.sh
[root@spark56 spark2.4.3]# jps
1392 NameNode
9781 Worker //spark进程
9702 Master //spark进程
1546 DataNode
9979 Jps
1742 SecondaryNameNode
spark两种测试方式: bin/spark-shell (基于命令行的方式)
bin/spark-submit (基于jar包提交的方式)
bin/spark-shell : 对于一些代码进行测试时使用,学习和测试环境使用
bin/spark-submit: 对于写好的程序打成jar后测试的,生产环境的使用
方式1(:quit退出)
新建一个a.txt、b.txt如下,并且上传到hdfs之上(hdfs dfs -put a.txt /input hdfs dfs -put a.txt /input)
a.txt
hello hello hello
world world hello
b.txt
zhangsan lisi lisi
zhangsan laofan lihao
(standalong模式)
[root@spark56 spark2.4.3]# bin/spark-shell --master spark://spark56:7077
scala> sc.textFile("hdfs://spark56:9000/input")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.groupBy(_._1)
.map(t=>(t._1,t._2.size))
.collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((hello,4), (world,2))
# Web查看
http://spark56:4040
- 方式2
参考:开发部署第一个Spark程序部分
4. Spark On Yarn模式
standalone提供的是master和worker
on yarn模式不需要master和worker进程了,而是交给yarn来调用调度资源:
yarn中的RM(resource manager)取代master的角色
yarn中的NM(node manager)取代worker的角色
准备工作:正常安装JDK、Hadoop(启动hdfs和yarn)
- 修改yarn-site.xml文件
<!--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>
- 修改spark-env.sh,添加如下配置:
注意和standalone的区别,不需要在配置SPARK_MASTER_HOST和SPARK_MASTER_PORT
# yarn模式把master和worker两个进程结束
# yarn模式把这两行注释掉加上下面的
# 和SPARK_HISTORY_OPTS(历史服务器)可以继续使用
[root@spark56 conf]# vi spark-env.sh
YARN_CONF_DIR=/opt/install/hadoop2.9.2/etc/hadoop/
- 执行一个程序
#方式1
[root@spark56 spark2.4.3]# bin/spark-shell --master yarn
scala> sc.textFile("hdfs://spark56:9000/input/a.txt").flatMap(_.split(" ")).collect
#方式2
[root@spark56 spark2.4.3]# bin/spark-submit --master yarn --class day1.test.SparkWordCount /opt/app/spark-1.0-SNAPSHOT.jar
jar包对应的程序中设置master改为yarn
new SparkConf().setMaster("yarn").setAppName("wc")
注意:在执行任务前先启动hdfs和yarn
4.1Yarn与Standalone的区别
satandalone yarn
master:处理client请求,调度资源 resourcemanager:处理client请求,调度资源
worker执行task任务的 nodemanager:执行task任务
Yarn流行高于standalong的原因:
1.基本还是有Hadoop环境
2.standalone模型只能调度spark任务。
yarn模型可以调度更多的任务。
5.JobHistoryServer配置(查看历史运行任务)
- 在spark的conf文件下修改spark-default.conf.template名称, 修改spark-default.conf文件,开启Log
[root@spark56 conf]# mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
[root@spark56 conf]# vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://spark56:9000/spark-logs
注意:HDFS上的目录需要提前存在。
[root@spark56 ~]# hdfs dfs -mkdir /spark-logs
- 修改spark-env.sh文件,添加如下配置
[root@spark56 conf]# vi spark-env.sh
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://spark56:9000/spark-logs"
- 启动对应的服务
[root@spark56 spark2.4.3]# sbin/start-history-server.sh
[root@spark56 spark2.4.3]# jps
1392 NameNode
9781 Worker
9702 Master
120054 Jps
1546 DataNode
119946 HistoryServer # 对应启动的进程名称
1742 SecondaryNameNode
- 查看历史服务
http://spark56:18080
只有配置了JobHistoryServer才能看到过去运行过的任务。
spark-shell只有在退出的时候才能在历史服务器中看到,如果没有退出需要在spark56:4040那查看运行中的任务
三、开发部署第一个Spark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中编写程序,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。
- 创建一个maven项目,并且导入相关依赖
<!-- spark依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.3</version>
</dependency>
<build>
<plugins>
<!-- maven项目对scala编译打包 -->
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>4.0.1</version>
<executions>
<execution>
<id>scala-compile-first</id>
<phase>process-resources</phase>
<goals>
<goal>add-source</goal>
<goal>compile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
- 编写Spark Driver代码
package day1.test
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SparkWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建sparkContext对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("spark://spark56:7077").setAppName("wc")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//读取hdfs上的文件,进行WordCount单词统计,如果是分布式集群情况下有可能报错(可能某一阶段某一台work并没有在自己本地上找到文件)
//val rdd1 = sc.textFile("file:///opr/a.txt")
//2.读取hdfs上的文件,进行WordCount单词统计
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://spark56:9000/input")
val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(v => v._1).map(v => (v._1, v._2.size))
//将计算结果保存在hdfs之上,目录不允许存在,自动创建
rdd2.saveAsTextFile("hdfs://spark56:9000/results")
//3.关闭sparkContext对象
sc.stop()
}
}
- 执行
mvn pacake
指令打包程序,并上传到linux中 - 将打包的程序上传到远程集群执行以下脚本
[root@spark56 spark2.4.3]# bin/spark-submit --master spark://spark56:7077 --class day1.test.SparkWordCount /opt/app/spark-1.0-SNAPSHOT.jar
spark-submit方式适用于生产环境,当然spark也支持本地测试,无需构建spark环境即可测试spark代码。
四、本地模式
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。
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[*]")
local: 只启动一个executor
local[k] : 启动k个executor
local[*] : 启动跟cpu数目相同的executor
代码如下
package day1.test
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SparkWordCount2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建sparkContext对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wc")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//2.读取hdfs上的文件,进行WordCount单词统计
//val rdd1 = sc.textFile("hdfs://spark56:9000/input")
val rdd1 = sc.textFile("file:///D:/test")
val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(v => v._1).map(v => (v._1, v._2.size))
//将计算结果保存在hdfs之上,目录不允许存在,自动创建
rdd2.saveAsTextFile("file:///D:/results")
//3.关闭sparkContext对象
sc.stop()
}
}
xt(sparkConf)
//2.读取hdfs上的文件,进行WordCount单词统计
//val rdd1 = sc.textFile(“hdfs://spark56:9000/input”)
val rdd1 = sc.textFile(“file:///D:/test”)
val rdd2 = rdd1.flatMap(.split(" ")).map((, 1)).groupBy(v => v._1).map(v => (v._1, v._2.size))
//将计算结果保存在hdfs之上,目录不允许存在,自动创建
rdd2.saveAsTextFile(“file:///D:/results”)
//3.关闭sparkContext对象
sc.stop()
}
}