Spark 基础 安装及配置 ---没用

 

 

Spark入门

 

1. 课程目标 2

1.1. 目标1：熟悉Spark相关概念 2

1.2. 目标2：搭建Spark集群 2

1.3. 目标3：编写简单的Spark应用程序 2

2. Spark概述 2

2.1. 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org） 2

2.2. 为什么要学Spark 2

2.3. Spark特点 3

2.3.1. 快 3

2.3.2. 易用 3

2.3.3. 通用 4

2.3.4. 兼容性 4

3. Spark集群安装 4

3.1. 安装 4

3.1.1. 机器部署 4

3.1.2. 下载Spark安装包 5

3.1.3. 配置Spark 5

4. 执行Spark程序 6

4.1. 执行第一个spark程序 6

4.2. 启动Spark Shell 7

4.2.1. 启动spark shell 7

4.2.2. 在spark shell中编写WordCount程序 7

4.3. 在IDEA中编写WordCount程序 8

 

1. 课程目标

1.1. 目标1：熟悉Spark相关概念

1.2. 目标2：搭建Spark集群

1.3. 目标3：编写简单的Spark应用程序

2. Spark概述

2.1. 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org）

 

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

2.2. 为什么要学Spark

中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果

Hadoop	Spark

Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

2.3. Spark特点

2.3.1. 快

与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

 

2.3.2. 易用

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

 

2.3.3. 通用

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

2.3.4. 兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

 

3. Spark集群安装

3.1. 安装

3.1.1. 机器部署

准备两台以上Linux服务器，安装好JDK1.7

3.1.2. 下载Spark安装包

 

 

http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz

上传解压安装包

上传spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux上

解压安装包到指定位置

tar -zxvf spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local

3.1.3. 配置Spark

进入到Spark安装目录

cd /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6

进入conf目录并重命名并修改spark-env.sh.template文件

cd conf/

mv spark-env.sh.template spark-env.sh

vi spark-env.sh

在该配置文件中添加如下配置

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45

export SPARK_MASTER_IP=node1.itcast.cn

export SPARK_MASTER_PORT=7077

保存退出

重命名并修改slaves.template文件

mv slaves.template slaves

vi slaves

在该文件中添加子节点所在的位置（Worker节点）

node2.itcast.cn

node3.itcast.cn

node4.itcast.cn

保存退出

将配置好的Spark拷贝到其他节点上

scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/ node2.itcast.cn:/usr/local/

scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/ node3.itcast.cn:/usr/local/

scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/ node4.itcast.cn:/usr/local/

 

Spark集群配置完毕，目前是1个Master，3个Work，在node1.itcast.cn上启动Spark集群

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh

 

启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://node1.itcast.cn:8080/

 

到此为止，Spark集群安装完毕，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单：

Spark集群规划：node1，node2是Master；node3，node4，node5是Worker

安装配置zk集群，并启动zk集群

停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh，在该配置文件中删掉SPARK_MASTER_IP并添加如下配置

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

1.在node1节点上修改slaves配置文件内容指定worker节点

2.在node1上执行sbin/start-all.sh脚本，然后在node2上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master

4. 执行Spark程序

4.1. 执行第一个spark程序

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit

--class org.apache.spark.examples.SparkPi

--master spark://node1.itcast.cn:7077

--executor-memory 1G

--total-executor-cores 2

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.6.0.jar

100

该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI

4.2. 启动Spark Shell

spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。

4.2.1. 启动spark shell

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell

--master spark://node1.itcast.cn:7077

--executor-memory 2g

--total-executor-cores 2

 

参数说明：

--master spark://node1.itcast.cn:7077 指定Master的地址

--executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G

--total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个

 

注意：

如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。

 

Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可

4.2.2. 在spark shell中编写WordCount程序

1.首先启动hdfs

2.向hdfs上传一个文件到hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt

3.在spark shell中用scala语言编写spark程序

sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt").flatMap(_.split(" "))

.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")

 

4.使用hdfs命令查看结果

hdfs dfs -ls hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/p*

 

说明：

sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口

textFile(hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt)是hdfs中读取数据

flatMap(_.split(" "))先map在压平

map((_,1))将单词和1构成元组

reduceByKey(_+_)按照key进行reduce，并将value累加

saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")将结果写入到hdfs中

4.3. 在IDEA中编写WordCount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中编制程序，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。

 

1.创建一个项目

 

 

 

2.选择Maven项目，然后点击next

 

 

3.填写maven的GAV，然后点击next

 

 

4.填写项目名称，然后点击finish

 

 

5.创建好maven项目后，点击Enable Auto-Import

 

 

6.配置Maven的pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.itcast.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mvn</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <scala.version>2.10.6</scala.version>
        <scala.compat.version>2.10</scala.compat.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>1.5.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
            <version>1.5.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.6.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.0</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <args>
                                <arg>-make:transitive</arg>
                                <arg>-dependencyfile</arg>
                                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
                            </args>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                <version>2.18.1</version>
                <configuration>
                    <useFile>false</useFile>
                    <disableXmlReport>true</disableXmlReport>
                    <includes>
                        <include>**/*Test.*</include>
                        <include>**/*Suite.*</include>
                    </includes>
                </configuration>
            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers>
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass>cn.itcast.spark.WordCount</mainClass>
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

 

7.将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致

 

 

 

 

8.新建一个scala class，类型为Object

 

 

9.编写spark程序

package cn.itcast.spark

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    //创建SparkConf()并设置App名称
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
    //创建SparkContext，该对象是提交spark App的入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_, 1).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
    //停止sc，结束该任务
    sc.stop()
  }
}

 

10.使用Maven打包：首先修改pom.xml中的main class

 

 

点击idea右侧的Maven Project选项

 

 

点击Lifecycle,选择clean和package，然后点击Run Maven Build

 

 

11.选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上

 

 

12.首先启动hdfs和Spark集群

启动hdfs

/usr/local/hadoop-2.6.1/sbin/start-dfs.sh

启动spark

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh

 

13.使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit

--class cn.itcast.spark.WordCount

--master spark://node1.itcast.cn:7077

--executor-memory 2G

--total-executor-cores 4

/root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar

hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt

hdfs://node1.itcast.cn:9000/out

 

查看程序执行结果

hdfs dfs -cat hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/part-00000

(hello,6)

(tom,3)

(kitty,2)

(jerry,1)