Apache Spark 学习笔记（1）

今天正式开始学习Spark。

从Sparkg官网下载1.5.2版本，然后解压到本地一个目录。

我的机器环境：

系统：DELL笔记本，windows 7 64 bit，4核CPU，8G内存，256M闪存硬盘。

JVM： JDK 1.8.0_65

Scala: 2.10.2

我下载的是Spark with hadoop 2.6 版本，但是容易误导人的是，Spark并不自带Hadoop客户端的DLL。

Spark并不依赖于Hadoop，但是因为Spark可以无缝的集成Hadoop的HDFS和YARN，因此如果要在windows上使用HDFS和YARN，那么需要将Hadoop 客户端的DLL拷贝到%PATH%路径中。在Windows平台上，这意味着，你需要自己手工编译Hadoop。

操作一：跑Spark的run-example脚本：

C:\toolkit\spark-1.5.2-bin-hadoop2.6>.\bin\run-example SparkPi 10

操作二：打开Spark提供的交互式Shell：

C:\toolkit\spark-1.5.2-bin-hadoop2.6>bin\spark-shell --master local[2]

–master 参数用来指定集群里master的地址。如果等于local
， 那就使用本地线程模拟。一般local
用于本地测试。

使用这个交互式Shell可以帮助你探索Spark的使用。

SQL context available as sqlContext.

scala> val textFile = sc.textFile("README.md")
textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:21

scala> textFile.count()
res0: Long = 98

scala> textFile.first
res1: String = # Apache Spark

scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at filter at <console>:23

scala> linesWithSpark.collect
res2: Array[String] = Array(...)

scala>

操作三：使用spark-submit提交一个作业：

C:\toolkit\spark-1.5.2-bin-hadoop2.6\bin>spark-submit --class org.apache.spark.examples.LocalPi --master local[4] ..\lib\spark-examples-1.5.2-hadoop2.6.0.jar
Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Dfile.encoding=UTF-8
Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Dfile.encoding=UTF-8
Pi is roughly 3.13252