初识Spark入门

时间:2021-04-03 人气:0

1. Spark简介

2009年，Spark诞生于伯克利大学的AMPLab实验室。最出Spark只是一个实验性的项目，代码量非常少，属于轻量级的框架。
2010年，伯克利大学正式开源了Spark项目。
2013年6月，Spark成为了Apache基金会下的项目，进入高速发展期。第三方开发者贡献了大量的代码，活跃度非常高
2014年2月，Spark以飞快的速度称为了Apache的顶级项目，同时大数据公司Cloudera宣称加大Spark框架的投入来取代MapReduce
2014年4月，大数据公司MapR投入Spark阵营， Apache Mahout放弃MapReduce，将使用Spark作为计算引擎。
2014年5月，Spark 1.0.0 发布。
2015年~，Spark在国内IT行业变得愈发火爆，越来越多的公司开始重点部署或者使用Spark来替代MR2、Hive、Storm等传统的大数据并行计算框架

2. Spark是什么?

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.
大规模数据集的统一分析引擎
Spark是一个基于内存的通用并行计算框架，目的是让数据分析更加快速
Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架
- spark core(离线计算)
- sparksql(交互式查询)
- spark streaming(实时计算)
- Spark MLlib (机器学习)
- Spark GraphX (图计算)

3. Spark能代替hadoop吗?

不完全对

因为我们只能使用spark core代替mr做离线计算,数据的存储还是要依赖hdfs

Spark+Hadoop的组合，才是未来大数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！

4. Spark的特点

速度

内存计算在速度上要比mr快100倍以上
磁盘计算在速度上要比mr快10倍以上

容易使用

提供了java scala python R语言的api接口

一站式解决方案

spark core(离线计算)
spark sql(交互式查询)
spark streaming(实时计算)
.....

可以运行在任意的平台

yarn
Mesos
standalone

5. Spark的缺点

JVM的内存overhead太大，1G的数据通常需要消耗5G的内存 (Project Tungsten 正试图解决这个问题 )

不同的spark app之间缺乏有效的共享内存机制(Project Tachyon 在试图引入分布式的内存管理，这样不同的spark app可以共享缓存的数据)

6. Spark vs MR

6.1 mr的局限性

抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手
只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺
一个Job只有Map和Reduce两个阶段（Phase），复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的
中间结果 (reduce的输出结果) 也放在HDFS文件系统中
延迟高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够
对于迭代式数据处理性能比较差

6.2 Spark解决了mr中的那些问题?

抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手

通过spark中的RDD(Resilient distributed datasets)来进行抽象

只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺

在spark中提供了多种算子

一个Job只有Map和Reduce两个阶段

在spark中可以有多个阶段(stage)

中间结果也放在HDFS文件系统中(速度慢)

中间结果放在内存中，内存放不下了会写入本地磁盘，而不是HDFS

延迟高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够

sparksql和sparkstreaming解决了上面问题

对于迭代式数据处理性能比较差

通过在内存中缓存数据，提高迭代式计算的性能

==因此，Hadoop MapReduce会被新一代的大数据处理平台替代是技术发展的趋势，而在新一代的大数据处理平台中，Spark目前得到了最广泛的认可和支持==

7. Spark的版本

spark1.6.3 : scala的版本2.10.5
spark2.2.0 : scala的版本2.11.8(新项目建议使用spark2.x的版本)
hadoop2.7.5

8. Spark单机版的安装

准备安装包spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz

tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/
mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/ spark

修改spark-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk
export SPARK_MASTER_IP=uplooking01
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=4
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop

配置环境变量

#配置Spark的环境变量
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

启动单机版spark

start-all-spark.sh

查看启动

http://uplooking01:8080

9. Spark分布式集群的安装

配置spark-env.sh

[root@uplooking01 /opt/spark/conf] 
  export JAVA_HOME=/opt/jdk
  #配置master的主机
  export SPARK_MASTER_IP=uplooking01
  #配置master主机通信的端口
  export SPARK_MASTER_PORT=7077
  #配置spark在每个worker中使用的cpu核数
  export SPARK_WORKER_CORES=4
  #配置每个主机有一个worker
  export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
  #worker的使用内存是2gb
  export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
  #hadoop的配置文件中的目录
  export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop

配置slaves

[root@uplooking01 /opt/spark/conf]
  uplooking03
  uplooking04
  uplooking05

分发spark

[root@uplooking01 /opt/spark/conf] 
  scp -r /opt/spark uplooking02:/opt/
  scp -r /opt/spark uplooking03:/opt/
  scp -r /opt/spark uplooking04:/opt/
  scp -r /opt/spark uplooking05:/opt/

分发uplooking01上配置的环境变量

[root@uplooking01 /] 
  scp -r /etc/profile uplooking02:/etc/
  scp -r /etc/profile uplooking03:/etc/
  scp -r /etc/profile uplooking04:/etc/
  scp -r /etc/profile uplooking05:/etc/

启动spark

[root@uplooking01 /] 
 start-all-spark.sh

10. Spark高可用集群

先停止正在运行的spark集群

修改spark-env.sh

#注释以下这两行内容
#export SPARK_MASTER_IP=uplooking01
#export SPARK_MASTER_PORT=7077

添加内容

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

分发修改的[配置

scp /opt/spark/conf/spark-env.sh uplooking02:/opt/spark/conf
scp /opt/spark/conf/spark-env.sh uplooking03:/opt/spark/conf
scp /opt/spark/conf/spark-env.sh uplooking04:/opt/spark/conf
scp /opt/spark/conf/spark-env.sh uplooking05:/opt/spark/conf

启动集群

[root@uplooking01 /]
 start-all-spark.sh
[root@uplooking02 /]
 start-master.sh

11. 第一个Spark-Shell程序

spark-shell --master spark://uplooking01:7077 
#spark-shell可以在启动时指定spark-shell这个application使用的资源(总核数,每个work上使用的内存)
spark-shell --master spark://uplooking01:7077 --total-executor-cores 6 --executor-memory 1g

#如果不指定 默认使用每个worker上全部的核数,和每个worker上的1g内存

sc.textFile("hdfs://ns1/sparktest/").flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

12. Spark中的角色

Master

负责接收提交的作业的请求
master负责调度资源(在woker中启动CoarseGrainedExecutorBackend)

Worker

worker中的executor负责执行task

Spark-Submitter ===> Driver

提交spark应用程序给master

13. Spark提交作业的大体流程

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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