新手入门：Spark部署实战入门

Spark简介
整体认识
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 
Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位，如下图，对hadoop起到了补充作用： 



基本概念
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 



·        第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。
·        第二步执行任务并合并结果。分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据。 
具体可参考Fork/Join
核心概念
·        RDD(Resilient Distributed Dataset) 弹性分布数据集介绍 
弹性分布式数据集（基于Matei的研究论文）或RDD是Spark框架中的核心概念。可以将RDD视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。 
RDD可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。 
此外，它还具有容错性，因为RDD知道如何重新创建和重新计算数据集。 
RDD是不可变的。你可以用变换（Transformation）修改RDD，但是这个变换所返回的是一个全新的RDD，而原有的RDD仍然保持不变。 
RDD支持两种类型的操作：
o   变换（Transformation）
o   行动（Action） 
变换：变换的返回值是一个新的RDD集合，而不是单个值。调用一个变换方法，不会有任何求值计算，它只获取一个RDD作为参数，然后返回一个新的RDD。变换函数包括：map，filter，flatMap，groupByKey，reduceByKey，aggregateByKey，pipe和coalesce。 
行动：行动操作计算并返回一个新的值。当在一个RDD对象上调用行动函数时，会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值。 
行动操作包括：reduce，collect，count，first，take，countByKey以及foreach。
·        共享变量（Shared varialbes） 
o   广播变量（Broadcast variables）
o   累加器（Accumulators）
·        Master/Worker/Driver/Executor 

 


o   Master：1.
接受Worker的注册请求，统筹记录所有Worker的CPU、Memory等资源，并跟踪Worker结点的活动状态；2.
接受Driver中App的注册请求(这个请求由Driver端的Client发出)，为App在Worker上分配CPU、Memory资源，生成后台Executor进程；之后跟踪Executor和App的活动状态。
o   Worker：负责接收Master的指示，为App创建Executor进程。Worker在Master和Executor之间起着桥梁作用，实际不会参与计算工作。
o   Driver：负责用户侧逻辑处理。
o   Executor：负责计算，接受并执行由App划分的Task任务，并将结果缓存在本地内存或磁盘。
Spark部署
关于Spark的部署网上相关资料很多，这里进行归纳整理
部署环境
·        Ubuntu 14.04LTS
·        Hadoop:2.7.0
·        Java JDK 1.8
·        Spark 1.6.1
·        Scala 2.11.8
Hadoop安装
由于Spark会利用HDFS和YARN，所以需要提前配置Hadoop，配置教程可以参考： 
Setting up aApache Hadoop 2.7 single node on Ubuntu 14.04 
Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04
Spark安装
在安装好Hadoop的基础上，搭建Spark，配置教程参考： 
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用
scala安装
Scala作为编写Spark的源生语言，更新速度和支持情况肯定是最好的，而另一方面Scala本身语言中对于面向对象和函数式编程两种思想的糅合，使得该语言具有很多炫酷的语法糖，所以在使用Spark的过程中我采用了Scala语言进行开发。
·        Scala最终编译成字节码需要运行在JVM中，所以需要依托于jdk，需要部署jdk
·        Eclipse作为一款开发Java的IDE神器，在Scala中当然也可以使用，有两种方式: 
o   Eclipse->Help->Install NewSoftware安装Scala
Plugins
o   下载官网已经提供的集成好的Scala IDE
·        基于以上两步已经可以进行Scala开发，需要用到Scala自带的SBT编译的同学可以装下Scala官网下载地址，本人一直使用Maven进行包管理就延续Maven的使用
简单示例：WordCount（Spark Scala）
·        开发IDE：Eclipse Scala
·        包管理：Maven
·        开发语言：Scala
创建Maven项目



1.     
跳过archetype项目模板的选择
2.    下载模板pom.xml
3.    对maven项目添加Scala属性： 

Right click on project -> configure - > Add Scala Nature.
4.    调整下Scala编译器的版本，与Spark版本对应： 

Right click on project- > Go to properties -> Scala compiler -> updateScala installation version to 2.10.5
5.    从Build Path中移除Scala Library（由于在Maven中添加了Spark
Core的依赖项，而Spark是依赖于Scala的，Scala的jar包已经存在于MavenDependency中）： 

Right click on the project -> Build path -> Configure build path andremove Scala Library Container.
6.    添加package包com.spark.sample 



7.    创建Object WordCount和SimpleCount，用来作为Spark的两个简单示例
Spark Sample
SimpleCount.scala
 
package com.spark.sample
 
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
 
object SimpleCount {
    def main(args: Array[String]) {
           val conf = newSparkConf().setAppName("TrySparkStreaming").setMaster("local[2]")// Create spark context
           val sc = newSparkContext(conf)
           //            val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) //create streaming context
 
           val txtFile ="test"
           val txtData =sc.textFile(txtFile)
           txtData.cache()
 
           txtData.count()
           val wcData =txtData.flatMap { line => line.split(",") }.map { word =>(word, 1) }.reduceByKey(_ + _)
           wcData.collect().foreach(println)
          
           sc.stop
    }
}
 
WordCount.scala
 
package com.spark.sample
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD.rddToPairRDDFunctions
object WordCount {
    def main(args: Array[String]) = {
 
           //Start the Spark context
           val conf = new SparkConf()
                  .setAppName("WordCount")
                  .setMaster("local")
           val sc = newSparkContext(conf)
 
           //Read some example fileto a test RDD
           val test =sc.textFile("input.txt")
 
           test.flatMap { line =>//for each line
                  line.split("") //split the line in word by word.
           }.map { word => //foreach word
                  (word, 1) //Returna key/value tuple, with the word as key and 1 as value
           }.reduceByKey(_ + _) //Sumall of the value with same key
                  .saveAsTextFile("output.txt")//Save to a text file
 
           //Stop the Spark context
           sc.stop
    }
}
 
 
原理如下图： 



参考文献： 
1. http://km.oa.com/group/2430/articles/show/181711?kmref=search&from_page=1&no=1&is_from_iso=1 
2. http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds 
3. http://www.infoq.com/cn/articles/apache-spark-introduction?utm_source=infoq_en&utm_medium=link_on_en_item&utm_campaign=item_in_other_langs 
4. http://www.infoq.com/cn/articles/apache-spark-sql 
5. http://www.infoq.com/cn/articles/apache-spark-streaming 
6. http://www.devinline.com/2016/01/apache-spark-setup-in-eclipse-scala-ide.html 
7. https://databricks.gitbooks.io/databricks-spark-reference-applications/content/ 
8. http://wuchong.me/blog/2015/04/06/spark-on-hbase-new-api/ 
9. http://colobu.com/2015/01/05/kafka-spark-streaming-integration-summary/ 
10. http://www.devinline.com/2016/01/apache-spark-setup-in-eclipse-scala-ide.html

作者：张景龙  畅移（上海）信息科技有限公司CTO，CCFYOCSEF上海委员，京东今夜酒店特价APP技术奠基人和首任CTO，中国第一代智能手机开发者。