一、Spark 集群安装
（1）准备：
- 三台机器。eg：hadoop0、hadoop1、hadoop2
- 每台机器都安装有Java（scala运行是需要java环境的）
（2）Spark安装包上传到一台服务器，比如hadoop0，修改spark-env.sh以及slaves配置文件（在conf目录下）
- spark-env.sh 添加如下配置：
export JAVA_HOME=/home/vagrant/share/jdk1.8.0_211
export SPARK_MASTER_HOST=hadoop0
# 以下默认就是7077
#export SPARK_MASTER_PORT=7077
- slaves 添加节点名称：
hadoop1
hadoop2
（3）将文件从hadoop0拷贝到hadoop1以及hadoop2；以下是文件拷贝shell命令↓
for i in {1..2}; do scp -r /home/vagrant/share/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/ hadoop$i:/home/vagrant/share/; done
（4）启动，进入spark sbin目录：start-all.sh。jps 可看到 hadoop0 有 master进程，hadoop1和hadoop2有worker进程
（5）web访问master：http://192.168.11.10:8080/
两个worker节点和一个master节点。此集群只有一个master节点，如果master挂了，集群则不可用，因此拉入zookeeper进行分布式节点管理。↓
二、Spark集群高可用安装
（1）安装zookeeper集群
（2）修改spark配置：修改 spark-env.sh 如下：
添加配置：export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop0:2181,hadoop1:2181,hadoop2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
删除配置：export SPARK_MASTER_HOST=hadoop0
最后将配置同步到其他spark节点
（3）启动集群：先启动zookeeper，然后在一台机器上启动spark：start-all.sh，最后再在备用spark节点启动备用master节点：start-master.sh.注意启动顺序，否则会启动失败
（4）检验是否成功：将master节点停掉，看其是否会启用备用master，
三、Spark实践
（1）提交任务到spark集群
使用spark原有样例：bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100
（2）使用spark-shell
启动spark-shell：
- ./bin/spark-shell（没指定master运行模式是本地模式）
- ./bin/spark-shell --master spark://hadoop1:7077,hadoop0:7077
spark-shell也是一个任务，所以在集群中每个节点都会启动一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，用来执行任务
四、Spark常用算子实践
（0）初始化获得RDD：
- val data = Array(1,2,3,4,5)
val distData = sc.parallelize(data)
- val peopleDF = spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
（1）map(func)：对单条数据进行操作，比如一个分区有1000条数据，则会执行1000次map，不会导致OOM。eg：
输入：distData.map(_ * 2).collect()
输出：Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10)
（2）mapPartitions(func) ：对单个分区的数据进行操作，比如一个分区有1000条数据，则只会执行一次map，每个分区执行一次map，容易造成OOM。eg：
输入：distData.mapPartitions(x => x.map(_*2)).collect()
输出：Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10)
（3）mapPartitionsWithIndex(func)：比mapPartitions多了一个index参数，即可以知道使用了的具体的分区编号
输入：distData.mapPartitionsWithIndex((index,x) => x.map((index,_))).collect()
输出：Array[(Int, Int)] = Array((1,1), (2,2), (3,3), (4,4), (5,5))
（4）flatMap(func)：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素
输入：distData.flatMap(1 to _).collect()
输出：Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)
（5）glom()：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]
输入：val glomRdd = sc.parallelize(1 to 16,4) glomRdd.glom().collect()
输出：Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4), Array(5, 6, 7, 8), Array(9, 10, 11, 12), Array(13, 14, 15, 16))
（6）groupBy(func)：分组
输入：distData.groupBy(_%2).collect()
输出：Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(4, 2)), (1,CompactBuffer(3, 5, 1)))
（7）filter(func)：过滤
输入：distData.filter(_%2 == 0).collect()
输出：Array[Int] = Array(2, 4)
（8）sample(withReplacement, fraction, seed) ：随机抽样。withReplacement为是否有放回抽样；fraction为抽取的结果比例（大体比例）；seed为随机种子，默认为0~Long.maxvalue之间的一个整数。
输入：distData.sample(false,0.5,90).collect()
输出：Array[Int] = Array(1, 3)
（9）distinct([numTasks]))：去重；numTasks为并行任务去重，默认8，可自定义。
输入：distData.distinct(1).collect()
输出：Array[Int] = Array(4, 1, 3, 5, 2)
（10）coalesce(numPartitions)：缩减分区数;可通过参数shuffle = false/true是否进行shuffle
输入：glomRdd.coalesce(3).partitions.size
输出：3
（11）repartition(numPartitions)：重新分区；其底层调用的也是coalesce，但是会进行shuffle即shuffle = true
（11-1）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)：重新分区，并对重新分区里头的数据进行排序。这个比先repartition，然后对每个分区的数据进行sortBy效率高，因为它会在shuffle的过程中进行排序，边shuffle边排序，这也是官方推荐使用的算子
（12）sortBy(func,[ascending], [numTasks])：排序；默认升序
（13）pipe(command, [envVars])：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD
样例：rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
（14）union(otherDataset)：两个RDD并集
输入：glomRdd.union(distData).collect()
输出：Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 1, 2, 3, 4, 5)
（15）subtract (otherDataset)：去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来
输入：glomRdd.subtract(distData).collect()
输出：Array[Int] = Array(16, 8, 12, 9, 13, 6, 10, 14, 7, 11, 15)
（16）intersection(otherDataset)：取两个RDD交集
（17）cartesian(otherDataset)：取两个RDD笛卡尔积
（18）zip(otherDataset)：将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。
输入：val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3),3)
val rdd2 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),3)
rdd1.zip(rdd2).collect
输出：Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))
（19）partitionBy：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程
输入：val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"ddd")),4)
var rdd2 = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
rdd2.partitions.size
输出：2
（20）reduceByKey(func, [numTasks])：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置
输入：val rdd = sc.parallelize(List(("female",1),("male",5),("female",5),("male",2)))
rdd.reduceByKey((x,y) => x+y).collect()
输出：Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))
（21）groupByKey：根据key分组；reduceByKey在shuffle之前有combine操作即会先进行本地聚合，可减少网络开销以及磁盘开销，而groupByKey没有combine操作；一般reduceByKey性能好点
（22）aggregateByKey(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)：对每个分区的数据进行分组，然后进行相应的func操作
输入：val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)
查看分区情况：rdd.glom.collect()
Array[Array[(String, Int)]] = Array(Array((a,3), (a,2), (c,4)), Array((b,3), (c,6), (c,8)))
测试算子：rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_).collect() // 对每个分区的数据进行分组，然后取每个分区中相同分组中的最大值相加
输出：Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))
（23）foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V)：跟aggregateByKey类似，但是少了个seqOp参数
测试算子：rdd.foldByKey(0)(_+_).collect() // 对每个分区的数据进行分组，然后取每个分区中相同分组中的值相加
输出：Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,5), (c,18))
（24）sortByKey([ascending], [numTasks])：排序
（25）mapValues(func)：遍历所有value，遍历过程中可对value进行相关操作
输入：val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd3.mapValues(_+"|||").collect()
输出：Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))
（26）join(otherDataset, [numTasks])：将两个RDD中相同key的值聚合到一起形成新的元组
输入：val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(4,"c")))
val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd.join(rdd1).collect()
输出：Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)))
（27）cogroup(otherDataset, [numTasks])：将两个RDD按照相同的key集合到一个迭代器
输入：rdd.cogroup(rdd1).collect()
输出：Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(),CompactBuffer(6))), (4,(CompactBuffer(c),CompactBuffer())))
（29）reduce(func)：执行算子；跟map相似，它是对每条数据进行操作的
输入：val c = sc.parallelize(1 to 10)
c.reduce((x, y) => x + y)
输出：Int = 55
（30）reduceByKey(func)：根据key进行分组，然后计算每个分组里头的数据
输入：val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))
a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect
输出：Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10))
（31）collect()：以数组的形式返回所有数据
（32）count()：返回RDD中元素的个数
（33）first()：返回RDD中第一个元素
（34）take(N)：返回前N个元素组成的数组
（35）takeOrdered(N)：返回排序后的前N个元素的数组，默认升序
（36）aggregate(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)：对每个分区的数据进行seoOp操作，然后将每个分区操作之后的结果进行combOp操作
输入：var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd.aggregate(0)(_+_,_+_)
输出：Int = 55
（37）countByKey：对相同的key进行个数统计
输入：val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))
a.countByKey
输出：scala.collection.Map[Int,Long] = Map(1 -> 1, 3 -> 2)
（38）saveAsTextFile(path)：将RDD存储为本地文件
（39）foreach(func)：迭代处理
输入：val c = sc.parallelize(List("cat", "dog", "tiger", "lion"), 2)
c.foreach(x => println(x + "s are yummy"))
输出：控制台是没有输出的，因为这个是在executor节点执行的，所以需要到executor的stout里头看输出
（40）foreachPartition(func)：对每个分区的数据进行迭代处理；区别在于它为每个分区进行处理，所以在将数据写入数据库中时，可以为每个分区创建一个数据库连接而不用每条数据创建一个连接
输入：c.foreachPartition(patition => patition.foreach(x => println(x + "s are yummy")))
输出：控制台是没有输出的，因为这个是在executor节点执行的，所以需要到executor的stout里头看输出
（41）combileByKey：