Spark入门（第1讲）

一、Spark是什么

引用官方文档的一句话

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.

Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。

可以从这句话拆分出几个关键点

  • 统一
  • 大数据
  • 分析引擎/计算引擎

何为统一

Spark的主要目标是为编写大数据应用程序提供统一的平台，其中包括统一计算引擎和统一API。

Spark提供一致的，可组合的API来构建应用程序，使得任务的编写更加高效。

例如：使用SQL加载数据，然后使用Spark的ML库评估其上的机器学习模型，引擎能够将这些步骤合并成一次数据扫描。

通用API设计+高性能执行

同时Spark为了实现统一，不仅支持使用自带的标准库，为通用数据分析人物提供统一的API，也支持由开源社区以第三方包形式发布的大量外部库。

何为计算引擎

不同于其他大数据软件平台(例如Hadoop)，Spark仅负责加载数据并计算，并不负责数据永久存储(持久化)。因此，Spark可以与多种持久化存储系统结合使用。常用的有以下几种

  • 云存储系统（Azure存储、Amazon S3）
  • 分布式文件系统（Apache Hadoop）
  • 键值存储系统（Apache Cassandra）
  • 消息队列系统（Apache Kafka）

二、Spark基本架构

Spark应用程序由一个驱动器进程和一组执行器进程组成。

驱动进程负责：

  1. 维护Spark应用程序的相关信息
  2. 回应用户的程序或输入
  3. 分析任务并分发给若干执行器处理

驱动器负责：

  1. 执行驱动器分配给他的代码
  2. 汇报执行器计算状态给驱动器

这种分发可以交给Spark的集群管理器来处理，在一个任务提交给集群管理器后，集群管理器会将计算资源分配给应用程序。集群管理器可以是三个核心集群管理器之一：Spark独立集群管理器，Yarn、Mesos

Spark架构

三、Spark基本概念

SparkSession

Spark API支持多种语言来启动Spark任务，各种进程通过创建SparkSession的方式将用户命令和数据发送给Spark。

DataFrame

包含行和列的数据表，区别于普通的电子表格，DataFrame支持分布式存储。用于说明这些列和列类型的一些规则称为schema

数据分区

为了让多个执行器并行地工作，Spark将数据分解为多个数据块，每个数据块叫做一个分区

转换操作

将一个抽象的操作指定给一个操作对象，但不会立即执行。有两类转换操作：

  • 指定窄依赖关系（narrow dependency）的转换操作

    每个输出分区只影响一个输出分区。

    在内存中执行多个转换操作

  • 指定宽依赖关系（wide dependency）的转换操作 ==》shuffle

    每个输出分区决定多个输出分区。

    将结果写入磁盘

惰性评估（lazy evaluation）

等到绝对需要时才执行计算。

用户表达对数据的一些操作，不会立刻修改数据，而是建立一个作用到原始数据的转换计划。Spark将计划编译为可以在及群众高效运行的流水线式的物理执行计划。等到最后时刻才执行代码。

动作操作

  • 在控制台查看数据的动作
  • 在某个语言中将数据汇集为原生对象的动作
  • 写入输出数据源的动作

上述概念看着可能比较抽象，用实际例子标识

//创建一个DataFrame
scala> var flightData2015 = spark.read.option("inferSchema","true").option("header","true").csv("/Users/jacobzheng/IdeaProjects/Spark-The-Definitive-Guide/data/flight-data/csv/2015-summary.csv")
//返回
flightData2015: org.apache.spark.sql.DataFrame = [DEST_COUNTRY_NAME: string, ORIGIN_COUNTRY_NAME: string ... 1 more field]

//取数据
scala> flightData2015.take(3)
res3: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([United States,Romania,15], [United States,Croatia,1], [United States,Ireland,344])
//排序后取数据
scala> flightData2015.sort("count").take(3)
res4: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([Moldova,United States,1], [United States,Croatia,1], [United States,Singapore,1])
//取数据
scala> flightData2015.take(3)
res5: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([United States,Romania,15], [United States,Croatia,1], [United States,Ireland,344])

从上述例子可以看出

Sort操作不会修改原有的DataFrame，而是生成一个新的DataFrame。

Spark执行过程

DataFrame和SQL

我理解（仅限于我理解，可能是错的）

DataFrame和SQL都是一种逻辑框架，Spark通过解析这种逻辑编译出一个用于底层执行的执行计划。

DataFrame可以使用简单的函数注册一个表或者视图

flightData2015.createOrReplaceTempView("flightData2015")

通过SparkSql查询，结果将会返回一个DataFrame

spark.sql("select max(count) from flightData2015")

使用DataFrame和SparkSql执行一样的操作，执行计划是一样的。

四、Spark工具集

spark-submit

将测试级别的交互式程序转化为生产级别的应用程序。

spark-submit --class org.apache.spark.examples/SparkPi --master local ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.6.jar

通过修改master参数，可以将应用程序提交到集群上，集群需要运行Spark standalone集群、Mesos或Yarn。

Dataset

Dataset是一种类型安全的Spark结构化API，与DataFrame不同的是，Dataset api能够让用户用Java/scala定义DataFrame中的每条记录。

//定义一个Dataset
scala> case class Flight(DEST_COUNTRY_NAME: String,ORIGIN_COUNTRY_NAME: String,count: BigInt)
defined class Flight

//读取parquet文件到DataFrame
scala> var flightDF = spark.read.parquet("/Users/jacobzheng/IdeaProjects/Spark-The-Definitive-Guide/data/flight-data/parquet/2010-summary.parquet")
flightDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [DEST_COUNTRY_NAME: string, ORIGIN_COUNTRY_NAME: string ... 1 more field]

//将DataFrame转换为Dataset
scala> val flights = flightDF.as[Flight]
flights: org.apache.spark.sql.Dataset[Flight] = [DEST_COUNTRY_NAME: string, ORIGIN_COUNTRY_NAME: string ... 1 more field]

结构化流处理

可以减少延迟并允许增量更新，可以快速地从流式系统中提取数据而几乎不需要修改代码。可以按照传统批式处理作业的模式进行设计，然后将其转换为流式作业。

机器学习和高级数据分析

低级API

SparkR

附录

Spark安装实录

0.环境准备

系统版本 MacOS 10.15.4
MacOS 10.15.4 1.8.0_111

1.在官网上下载Spark安装包

image-20200611134256668

在这里我大胆选择了最新版的Spark+最新版的Hadoop3.2

下载完成后解压即可

ps.我把解压后的目录软链到了~/spark目录下了

2.检查是否可用

#进入Spark目录下
~/spark $ bin/spark-shell  
20/06/11 13:58:53 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://192.168.199.36:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1591855138249).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _ / _ / _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_   version 3.0.0-preview2
      /_/
         
Using Scala version 2.12.10 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_111)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala>

3.配置环境变量**

#spark
export SAPRK_HOME=/Users/jacobzheng/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

配置完成后source一下使得环境变量生效

然后直接spark-shell会有和步骤2一样的效果

4.启动master 

~/spark $ ./sbin/start-master.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /Users/jacobzheng/spark/logs/spark-jacobzheng-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-MacBook-Pro.local.out

根据输出提示的目录地址，查看spark服务日志

~/spark $ tail -500f /Users/jacobzheng/spark/logs/spark-jacobzheng-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-MacBook-Pro.local.out
Spark Command: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_111.jdk/Contents/Home//bin/java -cp /Users/jacobzheng/spark/conf/:/Users/jacobzheng/spark/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy.master.Master --host MacBook-Pro.local --port 7077 --webui-port 8080
========================================
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
20/06/11 14:10:53 INFO Master: Started daemon with process name: 74179@MacBook-Pro.local
20/06/11 14:10:53 INFO SignalUtils: Registered signal handler for TERM
20/06/11 14:10:53 INFO SignalUtils: Registered signal handler for HUP
20/06/11 14:10:53 INFO SignalUtils: Registered signal handler for INT
20/06/11 14:10:53 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
20/06/11 14:10:53 INFO SecurityManager: Changing view acls to: jacobzheng
20/06/11 14:10:53 INFO SecurityManager: Changing modify acls to: jacobzheng
20/06/11 14:10:53 INFO SecurityManager: Changing view acls groups to: 
20/06/11 14:10:53 INFO SecurityManager: Changing modify acls groups to: 
20/06/11 14:10:53 INFO SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users  with view permissions: Set(jacobzheng); groups with view permissions: Set(); users  with modify permissions: Set(jacobzheng); groups with modify permissions: Set()
20/06/11 14:10:53 INFO Utils: Successfully started service 'sparkMaster' on port 7077.
20/06/11 14:10:53 INFO Master: Starting Spark master at spark://MacBook-Pro.local:7077
20/06/11 14:10:54 INFO Master: Running Spark version 3.0.0-preview2
20/06/11 14:10:54 INFO Utils: Successfully started service 'MasterUI' on port 8080.
20/06/11 14:10:54 INFO MasterWebUI: Bound MasterWebUI to 0.0.0.0, and started at http://192.168.199.36:8080
20/06/11 14:10:54 INFO Master: I have been elected leader! New state: ALIVE

可以看到sparkMaster服务监听了7077端口，MasterUI监听了8080端口

访问 http://localhost:8080/ 来查看到当前master的总体状态。

image-20200611141551116

5.启动Worker

~/spark $ spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://MacBook-Pro.local:7077

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
20/06/11 14:17:13 INFO Worker: Started daemon with process name: 74367@MacBook-Pro.local
20/06/11 14:17:13 INFO SignalUtils: Registered signal handler for TERM
20/06/11 14:17:13 INFO SignalUtils: Registered signal handler for HUP
20/06/11 14:17:13 INFO SignalUtils: Registered signal handler for INT
20/06/11 14:17:13 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
20/06/11 14:17:13 INFO SecurityManager: Changing view acls to: jacobzheng
20/06/11 14:17:13 INFO SecurityManager: Changing modify acls to: jacobzheng
20/06/11 14:17:13 INFO SecurityManager: Changing view acls groups to: 
20/06/11 14:17:13 INFO SecurityManager: Changing modify acls groups to: 
20/06/11 14:17:13 INFO SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users  with view permissions: Set(jacobzheng); groups with view permissions: Set(); users  with modify permissions: Set(jacobzheng); groups with modify permissions: Set()
20/06/11 14:17:13 INFO Utils: Successfully started service 'sparkWorker' on port 55878.
20/06/11 14:17:13 INFO Worker: Starting Spark worker 192.168.199.36:55878 with 16 cores, 15.0 GiB RAM
20/06/11 14:17:14 INFO Worker: Running Spark version 3.0.0-preview2
20/06/11 14:17:14 INFO Worker: Spark home: /Users/jacobzheng/spark
20/06/11 14:17:14 INFO ResourceUtils: ==============================================================
20/06/11 14:17:14 INFO ResourceUtils: Resources for spark.worker:

20/06/11 14:17:14 INFO ResourceUtils: ==============================================================
20/06/11 14:17:14 INFO Utils: Successfully started service 'WorkerUI' on port 8081.
20/06/11 14:17:14 INFO WorkerWebUI: Bound WorkerWebUI to 0.0.0.0, and started at http://192.168.199.36:8081
20/06/11 14:17:14 INFO Worker: Connecting to master MacBook-Pro.local:7077...
20/06/11 14:17:14 INFO TransportClientFactory: Successfully created connection to MacBook-Pro.local/192.168.199.36:7077 after 41 ms (0 ms spent in bootstraps)
20/06/11 14:17:14 INFO Worker: Successfully registered with master spark://MacBook-Pro.local:7077

可以看到启动了一个sparkWorker监听55878，启动了WorkerUI监听8081端口

此时刷新masterUI可以看到多了一个worker的信息

image-20200611142011867

点击进去可以看到worker的信息

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原文地址：https://www.cnblogs.com/CodingJacob/p/spark-ru-men-di1jiang.html