基于RDD实现简单的WordCount程序

写在前面

因为觉得自己的代码量实在是太少了，所以，想着，每周至少写5个小的demo程序。现在的想法是，写一些Spark,Storm,MapReduce，Flume,kafka等等单独或组合使用的一些小的Demo。

然后，我会尽力记录好，自己编码过程中遇到的问题，方便自己巩固复习。

废话不多说，我们直接干吧。

开发环境

本地开发

工具 版本
Spark 2.2.0
Scala 2.11.8
Sbt 1.2.8 项目构建管理，类似maven

集群提交，启动的是Spark集群

工具 版本
Spark 2.2.0
Hadoop cdh-2.6.0-5.7.0

因为之前我只是使用的是Maven进行管理的，然后，后面的Spark项目还是打算使用SBT进行管理，所以，本机IDEA需要安装SBT。IDEA在安装Scala插件的时候，就自带了SBT工具的。很方便。

仅仅需要简单的配置一下，国内源会比较快一些
在这里插入图片描述

-Dsbt.override.build.repos=true
-Dsbt.repository.config=c:sbt
epositories

c:sbt epositories文件内容如下：

[repositories]
local
aliyun: http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public
typesafe-ivy-releases: http://repo.typesafe.com/typesafe/ivy-releases/, [organization]/[module]/[revision]/[type]s/[artifact](-[classifier]).[ext], bootOnly
sonatype-oss-releases
maven-central
sonatype-oss-snapshots

新建项目

在IDEA中新建Scala项目，注意这里选择的Scala版本为2.11.8，其余的按照常规来就行。
过一会儿，项目就构建完成了。
接着，为项目，添加，需要的依赖build.sbt
ps:需要什么依赖，可以去maven镜像仓库百度

name := "SparkDayDemo"

version := "0.1"

scalaVersion := "2.11.8"
//依赖库
libraryDependencies ++= Seq( 
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.2.0"
)
// https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.2.0"

本地wordCount代码

package february

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

/**
  * Description: 本地运行模式
  *
  * @Author: 留歌36
  * @Date: 2019/2/20 15:30
  */
object LocalWordCountFromTxt {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val conf=new SparkConf()
        .setAppName("LocalWordCountFromTxt")
        .setMaster("local[2]") //注意submit模式 需要注释掉
      val sc=new SparkContext(conf)

      val textFile=sc.textFile("f:\hello.txt")

      // flatMap就是把每一行，拿来进行split ,切分后的每个元素,独占一行
      val lines=textFile.flatMap(line=>line.split(","))

      lines.foreach(println)

      val count=lines.map(word=>(word,1)).reduceByKey{case(x,y)=>x+y}

      val output=count.saveAsTextFile("f:\tmp3")
    }
  }

这里是可以直接右键，运行的，一般来说，在开发阶段，都是这样子运行方式，本地测试过了，才会提交到集群中去运行

提交Submit 模式代码

package february

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

/**
  * Description: 独立运行模式
  * spark集群模式(独立运行模式)下textFile读取file本地文件报错解决
  * 前言
  * 如果在spark-shell中使用textFile("file:///path")演示，在local模式下是没有问题的，
  * 因为毕竟就是在本机运行，读取本地的文件。但是如果spark-shell --master指定spark集群的话，
  * 这样运行就会有问题，会报找不到文件的错误。
  *
  * 解决方案
  * 那么解决的方案其实也比较简单，就是在所有的集群节点上相同的path下上传该文件。
  * 然后在textFile("file:///path")中指定该path即可。
  *
  * 注意： 各个节点的文件必须相同，否则依然会报错。
  *
  * @Author: 留歌36
  * @Date: 2019/2/20 15:30
  */
object StandaloneWordCountFromTxt {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val conf=new SparkConf()
        .setAppName("StandaloneWordCountFromTxt")

      val sc=new SparkContext(conf)

      val textFile=sc.textFile("file:///home/liuge36/feb/wordCountFrom.txt")

      val lines=textFile.flatMap(line=>line.split(","))

      val count=lines.map(word=>(word,1)).reduceByKey{case(x,y)=>x+y}

      val output=count.saveAsTextFile("file:///home/liuge36/feb/wordCountFrom")
    }
  }

这里，再想说明一下，集群中去提交代码，千万注意集群中的每一个节点都必要要有相同的一份文件才行，不然，会报错的。
代码，开发完毕，就可以打包上传，打包方式值是，菜单栏的Build
集群中需要启动：

关闭所有jps出现的进程先
启动hadoop start-all.sh
启动saprk start-all.sh
启动mysql元数据库 service mysqld restart （spark003）
启动hive metastore服务 nohup hive --service metastore &

这里可能和你不太一致，其实，如果你没有配置Hadoop或Hive连接SparkSQL的话，你只需要启动Spark就可以了

到这里，你应该有一个待运行的jar包了

这里为了效果方便，我使用的是直接输出结果的jar包

提交到spark集群中去，

StandAlone 独立运行模式，不需要Hadoop

模式一 client模式

[root@spark001 bin]# spark-submit --master spark://spark001:7077 --deploy-mode client --class february.StandaloneWordCountFromTxt /home/liuge36/jars/SparkDayDemo.jar
19/02/14 09:09:21 WARN Utils: Service 'SparkUI' could not bind on port 4040. Attempting port 4041.
==================华丽分割线开始============================
(Zookeeper,1)                                                                   
(Kafka,1)
(Hello,5)
(,1)
(World,1)
(Hive,1)
(Sqoop,1)
(Spark,1)
(People,1)
(Storm,1)
(Flume,1)
(Person,1)
(Hbase,1)
(Hadoop,1)
==================华丽分割线结束============================

其中 需要注意的是你的Spark集群的地址，这个可以从你Master节点的8080 （8081）详情页面查看到，这个地址一定要写对才行
如果，一切顺利的话，那么你就可以在保存的目录中找到结果文件了

模式二 cluster模式

spark-submit --master spark://spark001:7077 --deploy-mode cluster --class february.StandaloneWordCountFromTxt /home/liuge36/jars/SparkDayDemo.jar

Spark On Yarn

Spark可以和Yarn整合，将Application提交到Yarn上运行，和StandAlone提交模式一样，Yarn也有两种提交任务的方式。

1提交到代码到Yarn,Spark On Yarn 模式1

在client节点配置中spark-env.sh添加Hadoop_HOME的配置目录即可提交yarn 任务，具体步骤如下：
export HADOOP_CONF_DIR=/root/apps/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop

[root@spark001 bin]# spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class february.StandaloneWordCountFromTxt /home/liuge36/jars/SparkDayDemo.jar
19/02/14 08:57:26 WARN Utils: Service 'SparkUI' could not bind on port 4040. Attempting port 4041.
==================华丽分割线开始============================
(Zookeeper,1)                                                                   
(Kafka,1)
(Hello,5)
(,1)
(World,1)
(Hive,1)
(Sqoop,1)
(Spark,1)
(People,1)
(Storm,1)
(Flume,1)
(Person,1)
(Hbase,1)
(Hadoop,1)
==================华丽分割线结束============================

执行流程

客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。
Driver进程会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。
RS收到请求，随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。
AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor.
RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。
AM会向NM发送命令启动Executor。
Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。

总结：

1、Yarn-client模式同样是适用于测试，因为Driver运行在本地，Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加.
2、 ApplicationMaster的作用：
为当前的Application申请资源
给NodeManager发送消息启动Executor。
注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。

2提交到代码到Yarn,Spark On Yarn 模式2

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class february.StandaloneWordCountFromTxt /home/liuge36/jars/SparkDayDemo.jar

执行流程

客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
RS返回一批NM节点给AM。
AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。

总结

    1、Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。
  2.ApplicationMaster的作用：
         为当前的Application申请资源  给nodemanager发送消息 启动Excutor。
           任务调度。(这里和client模式的区别是AM具有调度能力，因为其就是Driver端，包含Driver进程)
   3、 停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID

yarn logs -applicationId application_1517538889175_2550 > logs.txt

参考：https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/79300050

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liuge36/p/10443952.html