Spark学习笔记1

Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.

• spark 提供了 Java Scala Python and 的API。 在examples/src/main目录下有Java和Scala例子， 用 bin/run-example 运行。
• 通过运行： ./bin/spark-shell –master local[2] 来进行交互式的操作，这是学习sprak最好的方式
• 从1.4起spark也提供了R的api，./bin/sparkR –master local[2]

Quick Start

• spark 提供了Scala 和 Python的交互式分析shell来学习api ./bin/spark-shell
• RDD是分布式弹性数据集，可以理解为就是一个分布式的集合，这个集合的创建可以通过Hadoop 的 InputFormats，或者通过其他RDD转换而来。
• RDD有动作，他能够返回值，以及转换操作，他会返回一个指针指向新的RDD，通过RDD的filter操作返回一个新的RDD.
• RDD有很复杂的操作，他可以直接调用Scala Java的库方法，使用的时候需要使用：import java.lang.Math来引入。

Caching

• spark 支持推送一个数据集到一个集群的缓存中，尤其是那种需要经常重复读取的数据。eg: linesWithSpark.cache()

Self-contained Applications（独立的应用程序）

• 创建Maven项目。
• pom.xml 文件如下：

   
      org.apache.spark
      spark-core_2.10
      1.4.0
    
    
      junit
      junit
      4.11
      test
    

• 创建一个简单的spark程序：

public class SimpleApp {
    public static void main(String[] args) {
        // 文件路径
        String logFile = "/home/wm/apps/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6/README.md";
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD logData = sc.textFile(logFile).cache();
        @SuppressWarnings("serial")
        long numAs = logData.filter(new Function() {
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("a");
            }
            
        }).count();
        @SuppressWarnings("serial")
        long numBs = logData.filter(new Function() {

            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("b");
            }
            
        }).count();
        System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
        sc.close();
    }
}

• mvn pckage
• 将target目录下的sparkdemo2-0.0.1-SNAPSHOT.jar文件放在spark的安装目录下。
• 在spark安装目录下执行jar包中的程序，但是要指定执行的class文件，这个class文件需要全路径。例如：

  ./bin/spark-submit --class "com.wm.test.sparkdemo" --master local[4] sparkdemo-0.0.1-SNAPSHOT.jar