Spark 基础 与 安装

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Spark 基础

一、MapReduce编程模型的局限性

1、繁杂：只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码
2、处理效率低：
Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据
任务调度与启动开销大
3、不适合迭代处理、交互式处理和流式处理

二、Spark是类Hadoop MapReduce的通用【并行】框架

1、Job中间输出结果可以保存在内存，不再需要读写HDFS
2、比MapReduce平均快10倍以上

三、版本

2014 1.0
2016 2.x
2020 3.x

四、优势

1、速度快

• 基于内存数据处理，比MR快100个数量级以上（逻辑回归算法测试）
• 基于硬盘数据处理，比MR快10个数量级以上

2、易用性

• 支持Java、【Scala】、【Python：pyspark】、R语言
• 交互式shell方便开发测试

3、通用性

一栈式解决方案： 批处理、交互式查询、实时流处理（微批处理）、图计算、机器学习

4、多种运行模式
YARN ✔、Mesos、EC2、Kubernetes、Standalone、Local[*]

五、技术栈

1、Spark Core：核心组件，分布式计算引擎 RDD
2、Spark SQL：高性能的基于Hadoop的SQL解决方案
3、Spark Streaming：可以实现高吞吐量、具备容错机制的准实时流处理系统
4、Spark GraphX：分布式图处理框架
5、Spark MLlib：构建在Spark上的分布式机器学习库

六、spark-shell

Spark自带的交互式工具

local：spark-shell –master local[*]
alone：spark-shell –master spark://MASTERHOST:7077
yarn ：spark-shell –master yarn

七、运行架构

Spark服务
Master : Cluster Manager
Worker : Worker Node

1、在驱动程序中，通过SparkContext主导应用的执行
2、SparkContext可以连接不同类型的 CM(Standalone、YARN),连接后,获得节点上的 Executor
3、一个节点默认一个Executor，可通过 SPARK_WORKER_INSTANCES 调整
4、每个应用获取自己的Executor
5、每个Task处理一个RDD分区

八、Spark架构核心组件

名称	作用
Application	建立在Spark上的用户程序，包括Driver代码和运行在集群各节点Executor中的代码
Driver program	驱动程序。Application中的main函数并创建SparkContext
Cluster Manager	在集群（Standalone、Mesos、YARN）上获取资源的外部服务
Worker Node	集群中任何可以运行Application代码的节点
Executor	某个Application运行在worker节点上的一个进程
Task	被送到某个Executor上的工作单元
Job	多个Task组成的并行计算，由Action触发生成，一个Application中含多个Job
Stage	每个Job会被拆分成多组Task，作为一个TaskSet，其名称为Stage

Spark 安装

一、下载

首先检查是否安装了 jdk 并查看版本是否符合要求。这里是JDK8

1、 linux 安装spark-3.1.2，输入如下命令 (没有wget可自行下载)

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz

2、要安装其他版本：Index of /dist/spark (apache.org)

二、解压

安装好后将其解压到自己的目录

tar -xvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/software

-x 解压，v 显示解压过程，-f 指定解压文件，-C 指定解压路径

三、环境变量

1、在/etc/profile.d目录新建一个myenv.sh文件

vim /etc/profile.d/myenv.sh

2、写入如下

# spark 
export SPARK_HOME=/opt/software/spark-3.1.2
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

3、激活环境变量 (执行/etc/profile即可)

source /etc/profile

4、注意：spark on yarn 必配，且需保证 HADOOP 环境变量已经正确配置

可在/opt/software/spark-3.1.2/conf/目录下配置

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

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

四、启动、关闭、检查Spark

1、启动 Spark Standalone 集群，执行脚本

/opt/software/spark-3.1.2/sbin/start-all.sh

2、查看 Spark 服务

1. jps -ml查看到类似如下信息

   jps -ml

   31987 org.apache.spark.deploy.master.Master --host single01 --port 7077 --webui-port 8080
   32089 org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://single01:7077

2. 访问8080 和 8081 (http://single01:8080) 端口，结果如下

   

3. 启动 Spark Shell 会话

   spark-shell --master spark://single01:7077	# 启动 spark-shell 测试 scala 交互式环境
   spark-shell --master local[*]
   spark-shell --master yarn		# 测试 Spark on YARN 

   --master 用于指定 Spark 应用程序连接的 Spark Master 地址。

   Welcome to
         ____              __
        / __/__  ___ _____/ /__
       _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
      /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 3.1.2
         /_/
   
   Using Scala version 2.12.10 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_171)
   Type in expressions to have them evaluated.
   Type :help for more information.
   
   scala>

3、关闭 Spark Standalone 集群

/opt/software/spark-3.1.2/sbin/stop-all.sh