一、Spark概述

1、Spark簡介

Spark是專為大規模資料處理而設計的，基于記憶體快速通用,可擴展的集群計算引擎，實作了高效的DAG執行引擎,可以通過基于記憶體來高效處理資料流，運算速度相比于MapReduce得到了顯著的提高，

2、運行結構

Driver

運行Spark的Applicaion中main()函式，會創建SparkContext，SparkContext負責和Cluster-Manager進行通信，并負責申請資源、任務分配和監控等，

ClusterManager

負責申請和管理在WorkerNode上運行應用所需的資源，可以高效地在一個計算節點到數千個計算節點之間伸縮計算，目前包括Spark原生的ClusterManager、ApacheMesos和HadoopYARN，

Executor

Application運行在WorkerNode上的一個行程，作為作業節點負責運行Task任務，并且負責將資料存在記憶體或者磁盤上，每個 Application都有各自獨立的一批Executor，任務間相互獨立，

二、環境部署

1、Scala環境

安裝包管理

[root@hop01 opt]# tar -zxvf scala-2.12.2.tgz
[root@hop01 opt]# mv scala-2.12.2 scala2.12

配置變數

[root@hop01 opt]# vim /etc/profile

export SCALA_HOME=/opt/scala2.12
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

[root@hop01 opt]# source /etc/profile

版本查看

[root@hop01 opt]# scala -version

Scala環境需要部署在Spark運行的相關服務節點上，

2、Spark基礎環境

安裝包管理

[root@hop01 opt]# tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
[root@hop01 opt]# mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 spark2.1

配置變數

[root@hop01 opt]# vim /etc/profile

export SPARK_HOME=/opt/spark2.1
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

[root@hop01 opt]# source /etc/profile

版本查看

[root@hop01 opt]# spark-shell

3、Spark集群配置

服務節點

[root@hop01 opt]# cd /opt/spark2.1/conf/
[root@hop01 conf]# cp slaves.template slaves
[root@hop01 conf]# vim slaves

hop01
hop02
hop03

環境配置

[root@hop01 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[root@hop01 conf]# vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8
export SCALA_HOME=/opt/scala2.12
export SPARK_MASTER_IP=hop01
export SPARK_LOCAL_IP=安裝節點IP
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop2.7/etc/hadoop

注意SPARK_LOCAL_IP的配置，

4、Spark啟動

依賴Hadoop相關環境，所以要先啟動，

啟動：/opt/spark2.1/sbin/start-all.sh
停止：/opt/spark2.1/sbin/stop-all.sh

這里在主節點會啟動兩個行程：Master和Worker，其他節點只啟動一個Worker行程，

5、訪問Spark集群

默認埠是：8080，

http://hop01:8080/

運行基礎案例：

[root@hop01 spark2.1]# cd /opt/spark2.1/
[root@hop01 spark2.1]# bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar

運行結果：Pi is roughly 3.1455357276786384

三、開發案例

1、核心依賴

依賴Spark2.1.1版本：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

引入Scala編譯插件：

<plugin>
    <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
    <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
    <version>3.2.2</version>
    <executions>
        <execution>
            <goals>
                <goal>compile</goal>
                <goal>testCompile</goal>
            </goals>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

2、案例代碼開發

讀取指定位置的檔案，并輸出檔案內容單詞統計結果，

@RestController
public class WordWeb implements Serializable {

    @GetMapping("/word/web")
    public String getWeb (){
        // 1、創建Spark的配置物件
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("LocalCount")
                                             .setMaster("local[*]");

        // 2、創建SparkContext物件
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        sc.setLogLevel("WARN");

        // 3、讀取測驗檔案
        JavaRDD lineRdd = sc.textFile("/var/spark/test/word.txt");

        // 4、行內容進行切分
        JavaRDD wordsRdd = lineRdd.flatMap(new FlatMapFunction() {
            @Override
            public Iterator call(Object obj) throws Exception {
                String value = https://www.cnblogs.com/cicada-smile/p/String.valueOf(obj);
                String[] words = value.split(",");
                return Arrays.asList(words).iterator();
            }
        });

        // 5、切分的單詞進行標注
        JavaPairRDD wordAndOneRdd = wordsRdd.mapToPair(new PairFunction() {
            @Override
            public Tuple2 call(Object obj) throws Exception {
                //將單詞進行標記：
                return new Tuple2(String.valueOf(obj), 1);
            }
        });

        // 6、統計單詞出現次數
        JavaPairRDD wordAndCountRdd = wordAndOneRdd.reduceByKey(new Function2() {
            @Override
            public Object call(Object obj1, Object obj2) throws Exception {
                return Integer.parseInt(obj1.toString()) + Integer.parseInt(obj2.toString());
            }
        });

        // 7、排序
        JavaPairRDD sortedRdd = wordAndCountRdd.sortByKey();
        List<Tuple2> finalResult = sortedRdd.collect();

        // 8、結果列印
        for (Tuple2 tuple2 : finalResult) {
            System.out.println(tuple2._1 + " ===> " + tuple2._2);
        }

        // 9、保存統計結果
        sortedRdd.saveAsTextFile("/var/spark/output");
        sc.stop();
        return "success" ;
    }
}

打包執行結果：

查看檔案輸出：

[root@hop01 output]# vim /var/spark/output/part-00000

四、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/big-data-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent

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技術系列

OLAP引擎：Druid組件進行資料統計分析

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OLAP引擎：ClickHouse高性能列式查詢

標籤：大數據

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