Spark基础解析

 

一、Spark概述

1.什么是Spark

   1.1 定义

• Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎

   1.2 历史

• 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,项目由Scala编写
• 2010年开源
• 2013年6月成为Apache的孵化项目
• 2014年2月成为Apache的顶级项目

2.Spark的内置模块

 

Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了  对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。

Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDDAPI高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。

集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。

Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

3. Spark的特点

快：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算速度快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上，Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流，计算的中间结果是存在于内存中的。

易用：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的Shell，可以非常方便地在这些Shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

通用：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

兼容性：Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资  源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。

二、Spark的运行模式

1.下载

• 官网地址：http://spark.apache.org/
• 文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/2.1.1/
• 下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html

2.安装

• 将下载的压缩包上传到虚拟机中
• 压缩包解压 tar -xvzf xxxxx  -C xxxx

3.Local模式

       介绍

• Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。它可以通过以下集中方式设置Master。
• Local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式;
• Local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就是运行4个Worker线程。通常我们的Cpu有几个Core，就指定几个线程，最大  化利用Cpu的计算能力;
• Local[*]: 这种模式直接帮你按照Cpu最多Cores来设置线程数了。

4.Standalone模式

  4.1介绍

       构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。

  4.2配置

      4.2.1修改slaves

vi slaves

hadoop102
hadoop103
hadoop104

      4.2.2修改spark-env.sh 

vi spark-env.sh

SPARK_MASTER_HOST=hdp-1
SPARK_MASTER_PORT=7077

      4.2.3 分发spark包

scp -r xxxxxxxxxxxxxx hadp-2:$PWD
scp -r xxxxxxxxxxxxxx hadp-3:$PWD
scp -r xxxxxxxxxxxxxx hadp-4:$PWD

      4.2.4启动 

sbin/start-all.sh

      注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：

export JAVA_HOME=XXXX

      4.2.5启动spark-shell

bin/spark-shell \
--master spark://hdp-1:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 2

    --master 连接集群的master

    --executor-memory 运行内存大小

    --total-executoe-cores 运行核数

4.3HA配置

zookeeper正常安装并启动

修改spark-env.sh文件添加如下配置：

vi spark-env.sh

注释掉如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hdp-1
#SPARK_MASTER_PORT=7077
添加上如下内容：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER 
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hdp-1,hdp-2,hdp-3
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

分发配置文件，master节点全部启动，其他的节点单独启动master

5.Yarn模式

• Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
• yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
• yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。

 

5.1 修改hadoop配置文件yarn-site.xml,添加如下内容：

vi yarn-site.xml
        
        
                yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
                false
        
        
        
                yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
                false
        

5.2修改spark-env.sh，添加如下配置：

 vi spark-env.sh

YARN_CONF_DIR=xxxxxxxxxxx/etc/hadoop

5.3分发配置文件

scp spark-env.sh hdp-2:$PWD
scp spark-env.sh hdp-3:$PWD
scp spark-env.sh hdp-4:$PWD

6.Mesos模式

Spark客户端直接连接Mesos；不需要额外构建Spark集群。国内应用比较少，更多的是运用yarn调度。