大数据再出发-13Spark入门
大数据再出发-13Spark入门
通过前面的章节我们学习了Hadoop生态下的相关技术和组件，今天我们一起来学习一下大名鼎鼎的spark一种基于内存 的快速 、通用、可扩展的的大数据分析计算引擎
文章目录
- 大数据再出发-13Spark入门
- Spark概述
-
- 1.1 什么是Spark
- 1.2 Hadoop与Spark历史
- 1.3 Hadoop与Spark框架对比
- 1.4 Spark内置模块
- 1.5 Spark特点
- 二、Spark运行模式
-
- 2.1 Spark安装地址
- 2.2 Local模式
-
- 2.2.1 安装使用
- 2.2.2 官方WordCount案例
- 2.3 集群角色
-
- 2.3.1 Master和Worker集群资源管理
- 2.3.2 Driver和Executor任务的管理者
- 2.4 Standalone模式
-
- 2.4.1 安装使用
- 2.4.2 参数说明
- 2.4.3 配置历史服务
- 2.4.4 配置高可用（HA）
- 2.4.5 运行流程
- 2.5 Yarn模式（重点）
-
- 2.5.1 安装使用
- 2.5.2 配置历史服务
- 2.5.3 配置查看历史日志
- 2.5.4 运行流程
- 2.6 Mesos模式（了解）
- 2.7 几种模式对比
- 2.8 端口号总结
- 三、WordCount案例实操
-
- 3.1 编写程序
- 3.2 本地调试
- 3.3 关联源码
- 3.4 异常处理
Spark概述
1.1 什么是Spark
回顾：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
1.2 Hadoop与Spark历史
Hadoop的Yarn框架比Spark框架诞生的晚，所以Spark自己也设计了一套资源调度框架。
1.3 Hadoop与Spark框架对比
1.4 Spark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 RDD API高度对应。
Spark MLlib：提供常见的机器学习功能的程序库。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。
Spark GraphX：主要用于图形并行计算和图挖掘系统的组件。
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。
1.5 Spark特点
1）快：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快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。
2）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。
3）通用：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于，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。
4）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运行模式
部署Spark集群大体上分为两种模式：单机模式与集群模式
大多数分布式框架都支持单机模式，方便开发者调试框架的运行环境。但是在生产环境中，并不会使用单机模式。因此，后续直接按照集群模式部署Spark集群。
下面详细列举了Spark目前支持的部署模式。
（1）Local模式：在本地部署单个Spark服务
（2）Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）
（3）YARN模式：Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。（国内常用）
（4）Mesos模式：Spark使用Mesos平台进行资源与任务的调度。
2.1 Spark安装地址
1）官网地址：http://spark.apache.org/
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.0.0/
3）下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html
https://archive.apache.org/dist/spark/
2.2 Local模式
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。
2.2.1 安装使用
1）上传并解压Spark安装包
[careate@hadoop101 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[careate@hadoop101 module]$ mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-local
2）官方求PI案例
[careate@hadoop101 spark-local]$ bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master local[2] \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
可以查看spark-submit所有参数：
[careate@hadoop101 spark-local]$ bin/spark-submit
–class：表示要执行程序的主类；
–master local[2]
（1）local: 没有指定线程数，则所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算
**（2）local[K]*指定使用K个Core来运行计算，比如local[2]就是运行2个Core来执行
20/09/20 09:30:53 INFO TaskSetManager:
20/09/15 10:15:00 INFO Executor: Running task 1.0 in stage 0.0 (TID 1)
20/09/15 10:15:00 INFO Executor: Running task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
（3）local[*]：默认模式。自动帮你按照CPU最多核来设置线程数。比如CPU有8核，Spark帮你自动设置8个线程计算。
20/09/20 09:30:53 INFO TaskSetManager:
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 1.0 in stage 0.0 (TID 1)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 2.0 in stage 0.0 (TID 2)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 4.0 in stage 0.0 (TID 4)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 3.0 in stage 0.0 (TID 3)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 5.0 in stage 0.0 (TID 5)
20/09/15 10:15:59 INFO Executor: Running task 7.0 in stage 0.0 (TID 7)
20/09/15 10:15:59 INFO Executor: Running task 6.0 in stage 0.0 (TID 6)
spark-examples_2.12-3.0.0.jar：要运行的程序；
10：要运行程序的输入参数（计算圆周率π的次数，计算次数越多，准确率越高）；
3）结果展示
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI
2.2.2 官方WordCount案例
1）需求：读取多个输入文件，统计每个单词出现的总次数。
2）需求分析：
3）代码实现：
（1）准备文件
[careate@hadoop101 spark-local]$ mkdir input
在input下创建2个文件1.txt和2.txt，并输入以下内容
hello careate
hello spark
（2）启动spark-shell
[careate@hadoop101 spark-local]$ bin/spark-shell
20/07/02 10:17:11 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where modulelicable
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://hadoop101:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], module id = local-1593656236294).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 3.0.0
/_/
Using Scala version 2.12.10 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_212)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>
注意：sc是SparkCore程序的入口；spark是SparkSQL程序入口；master = local[*]表示本地模式运行。
（3）再开启一个hadoop101远程连接窗口，发现了一个SparkSubmit进程
[careate@hadoop101 spark-local]$ jps
3627 SparkSubmit
4047 Jps
运行任务方式说明：spark-submit，是将jar上传到集群，执行Spark任务；spark-shell，相当于命令行工具，本身也是一个modulelication。
（4）登录hadoop101:4040，查看程序运行情况（注意：spark-shell窗口关闭掉，则hadoop101:4040页面关闭）
说明：本地模式下，默认的调度器为FIFO。
（5）运行WordCount程序
scala>sc.textFile("/opt/module/spark-local/input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (careate,3), (hbase,6))
注意：只有collect开始执行时，才会加载数据。
可登录hadoop101:4040查看程序运行结果
2.3 集群角色
2.3.1 Master和Worker集群资源管理
Master和Worker是Spark的守护进程、集群资源管理者，即Spark在特定模式下正常运行所必须的进程。
2.3.2 Driver和Executor任务的管理者
Driver和Executor是临时程序，当有具体任务提交到Spark集群才会开启的程序。
2.4 Standalone模式
Standalone模式是Spark自带的资源调动引擎，构建一个由Master + Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Spark来搭建一个集群，不需要借助Hadoop的Yarn和Mesos等其他框架。
2.4.1 安装使用
1）集群规划
hadoop101作为主节点Master，其余作为从节点worker
2）再解压一份Spark安装包，并修改解压后的文件夹名称为spark-standalone
[careate@hadoop101 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[careate@hadoop101 module]$
3）进入Spark的配置目录/opt/module/spark-standalone/conf
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ cd conf
4）修改slave文件，添加work节点：
[careate@hadoop101 conf]$ mv slaves.template slaves [careate@hadoop101 conf]$ vim slaves
hadoop101
hadoop102
hadoop103
5）修改spark-env.sh文件，添加master节点
[careate@hadoop101 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[careate@hadoop101 conf]$ vim spark-env.sh
SPARK_MASTER_HOST=hadoop101
SPARK_MASTER_PORT=7077
6）分发spark-standalone包
[careate@hadoop101 module]$ xsync spark-standalone/
7）启动spark集群
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh
查看三台服务器运行进程
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ xcall.sh jps
================careate@hadoop101================
3330 Jps
3238 Worker
3163 Master
================careate@hadoop102================
2966 Jps
2908 Worker
================careate@hadoop103================
2978 Worker
3036 Jps
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
8）网页查看：hadoop101:8080（master web的端口，相当于hadoop的8088端口）
目前还看不到任何任务的执行信息。
9）官方求PI案例
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master spark://hadoop101:7077 \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
参数：–master spark://hadoop101:7077指定要连接的集群的master
10）页面查看http://hadoop101:8080/，发现执行本次任务，默认采用三台服务器节点的总核数24核，每个节点内存1024M。
8080：master的webUI
4040：modulelication的webUI的端口号
2.4.2 参数说明
1）配置Executor可用内存为2G，使用CPU核数为2个
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master spark://hadoop101:7077
–executor-memory 2G
–total-executor-cores 2 \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
2）页面查看http://hadoop101:8080/
3）基本语法
bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
... # other options
<modulelication-jar> \
[modulelication-arguments]
4）参数说明
| 参数 | 解释 | 可选值举例 |
|---|---|---|
| –class | Spark程序中包含主函数的类 | |
| –master | Spark程序运行的模式 | 本地模式：local[*]、spark://hadoop101:7077、Yarn |
| –executor-memory 1G | 指定每个executor可用内存为1G | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
| –total-executor-cores 2 | 指定所有executor使用的cpu核数为2个 | |
| modulelication-jar | 打包好的应用jar，包含依赖。这个URL在集群中全局可见。 比如hdfs:// 共享存储系统，如果是file:// path，那么所有的节点的path都包含同样的jar | |
| modulelication-arguments | 传给main()方法的参数 |
2.4.3 配置历史服务
由于spark-shell停止掉后，hadoop101:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
1）修改spark-default.conf.template名称
[careate@hadoop101 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径（写），并分发
[careate@hadoop101 conf]$ vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop101:9820/directory
[careate@hadoop101 conf]$ xsync spark-defaults.conf
注意：需要启动Hadoop集群，HDFS上的目录需要提前存在。
[careate@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh [careate@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /directory
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
[careate@hadoop101 conf]$ vi spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop101:9820/directory
-Dspark.history.retainedmodulelications=30"
# 参数1含义：WEBUI访问的端口号为18080
# 参数2含义：指定历史服务器日志存储路径（读）
# 参数3含义：指定保存modulelication历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4）分发配置文件
[careate@hadoop101 conf]$ xsync spark-env.sh
5）启动历史服务
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ sbin/start-history-server.sh
6）再次执行任务
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop101:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
7）查看Spark历史服务地址：hadoop101:18080
2.4.4 配置高可用（HA）
1）高可用原理
2）配置高可用
（0）停止集群
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ sbin/stop-all.sh
（1）Zookeeper正常安装并启动（基于以前讲的数仓项目脚本）
[careate@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ zk.sh start
（2）修改spark-env.sh文件添加如下配置：
[careate@hadoop101 conf]$ vi spark-env.sh
#注释掉如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop101
#SPARK_MASTER_PORT=7077
#添加上如下内容。配置由Zookeeper管理Master，在Zookeeper节点中自动创建/spark目录，用于管理：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=dw05,dw06,dw07
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
#添加如下代码
#Zookeeper3.5的AdminServer默认端口是8080，和Spark的WebUI冲突
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989
（3）分发配置文件
[careate@hadoop101 conf]$ xsync spark-env.sh
（4）在hadoop101上启动全部节点
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh
（5）在dw03上单独启动master节点
[careate@dw03spark-standalone]$ sbin/start-master.sh
（6）在启动一个hadoop101窗口，将/opt/module/spark-local/input数据上传到hadoop集群的/input目录
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ hadoop fs -put
/opt/module/spark-local/input/ /input
（7）Spark HA集群访问
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ bin/spark-shell
–master spark://hadoop101:7077,dw03:7077
–executor-memory 2g
–total-executor-cores 2
参数：–master spark://hadoop101:7077指定要连接的集群的master
（8）执行WordCount程序
scala>sc.textFile("hdfs://hadoop101:9820/input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (careate,3), (hbase,6))
3）高可用测试
（1）查看hadoop101的master进程
[careate@hadoop101 ~]$ jps
5506 Worker
5394 Master
5731 SparkSubmit
4869 QuorumPeerMain
5991 Jps
5831 CoarseGrainedExecutorBackend
（2）Kill掉hadoop101的master进程，页面中观察http://hadoop103:8080/的状态是否切换为active。
[careate@hadoop101 ~]$ kill -9 5394
（3）再启动hadoop101的master进程
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ sbin/start-master.sh
2.4.5 运行流程
Spark有standalone-client和standalone-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
1）客户端模式
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop101:7077,hadoop103:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 2 \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
–deploy-mode client，表示Driver程序运行在本地客户端
2）集群模式模式
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop101:7077,hadoop103:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 2 \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
–deploy-mode cluster，表示Driver程序运行在集群
2.5 Yarn模式（重点）
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。
2.5.1 安装使用
0）停止Standalone模式下的spark集群
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ sbin/stop-all.sh
[careate@hadoop101 spark-standalone]$ zk.sh stop [careate@dw03 spark-standalone]$ sbin/stop-master.sh
1）为了防止和Standalone模式冲突，再单独解压一份spark
[careate@hadoop101 software]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
2）进入到/opt/module目录，修改spark-3.0.0-bin-hadoop3.2名称为spark-yarn
[careate@hadoop101 module]$ mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2/ spark-yarn
**3）修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml，**添加如下内容
因为测试环境虚拟机内存较少，防止执行过程进行被意外杀死，做如下配置
[careate@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
4）分发配置文件
[careate@hadoop101 conf]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml
5）修改/opt/module/spark-yarn/conf/spark-env.sh，添加YARN_CONF_DIR配置，保证后续运行任务的路径都变成集群路径
[careate@hadoop101 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[careate@hadoop101 conf]$ vi spark-env.sh
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop/etc/hadoop
6）启动HDFS以及YARN集群
[careate@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh [careate@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
7）执行一个程序
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master yarn \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
参数：–master yarn，表示Yarn方式运行；–deploy-mod表示客户端方式运行程序
8）如果运行的时候，抛出如下异常ClassNotFoundException:com.sun.jersey.api.client.config.ClientConfig
-原因分析：Spark2中jersey版本是2.22，但是yarn中还需要依赖1.9，版本不兼容
-解决方式：在yarn-site.xml中，添加
<property>
<name>yarn.timeline-service.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
9）查看hadoop103:8088页面，点击History，查看历史页面
思考：目前是Hadoop的作业运行日志展示，如果想获取Spark的作业运行日志，怎么办？
2.5.2 配置历史服务
由于是重新解压的Spark压缩文件，所以需要针对Yarn模式，再次配置一下历史服务器。
1）修改spark-default.conf.template名称
[careate@hadoop101 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径（写）
[careate@hadoop101 conf]$ vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop101:9820/directory
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
[careate@hadoop101 conf]$ vi spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop101:9820/directory
-Dspark.history.retainedmodulelications=30"
# 参数1含义：WEBUI访问的端口号为18080
# 参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
# 参数3含义：指定保存modulelication历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
2.5.3 配置查看历史日志
为了从Yarn上关联到Spark历史服务器，需要配置关联路径。
1）修改配置文件/opt/module/spark-yarn/conf/spark-defaults.conf
添加如下内容：
spark.yarn.historyServer.address=hadoop101:18080
spark.history.ui.port=18080
2）重启Spark历史服务
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ sbin/stop-history-server.sh
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ sbin/start-history-server.sh
3）提交任务到Yarn执行
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
4）Web页面查看日志：http://hadoop103:8088/cluster
点击“history”跳转到http://hadoop101:18080/
2.5.4 运行流程
Spark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module的输出。
yarn-cluster：Driver程序运行在由ResourceManager启动的moduleMaster适用于生产环境。
1）客户端模式（默认）
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master yarn
–deploy-mode client
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar
10
2）集群模式
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
（1）查看http://hadoop103:8088/cluster页面，点击History按钮，跳转到历史详情页面
（2）http://hadoop101:18080点击Executors->点击driver中的stdout
注意：如果在yarn日志端无法查看到具体的日志，则在yarn-site.xml中添加如下配置并启动Yarn历史服务器
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://dw04:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
注意：hadoop历史服务器也要启动 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
2.6 Mesos模式（了解）
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。
2.7 几种模式对比
| 模式 | Spark安装机器数 | 需启动的进程 | 所属者 |
|---|---|---|---|
| Local | 1 | 无 | Spark |
| Standalone | 3 | Master及Worker | Spark |
| Yarn | 1 | Yarn及HDFS | Hadoop |
2.8 端口号总结
1）Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：4040
2）Spark Master内部通信服务端口号：7077 （类比于Hadoop的9820（9820）端口）
3）Spark Standalone模式Master Web端口号：8080（类比于Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088）
4）Spark历史服务器端口号：18080 （类比于Hadoop历史服务器端口号：19888）
三、WordCount案例实操
Spark Shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDEA中编制程序，然后打成Jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理Jar包的依赖。
3.1 编写程序
1）创建一个Maven项目WordCount
2）在项目WordCount上点击右键， port=》勾选scala
3）在main下创建scala文件夹，并右键Mark Directory as Sources Root=>在scala下创建包名为com.careate.spark
4）输入文件夹准备：在新建的WordCount项目名称上右键=》新建input文件夹=》在input文件夹上右键=》分别新建1.txt和2.txt。每个文件里面准备一些word单词。
5）导入项目依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>WordCount</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.4.6</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
注意：如果maven版本为3.2.x，插件下载报错，那么修改插件版本为3.3.2
6）创建伴生对象WordCount，编写代码
package com.careate.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置module名称
val conf = new SparkConf().setmoduleName("WC").setMaster("local[*]")
//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark module的入口
val sc = new SparkContext(conf)
//3.读取指定位置文件:hello careate careate
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input")
//4.读取的一行一行的数据分解成一个一个的单词（扁平化）(hello)(careate)(careate)
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
//5. 将数据转换结构：(hello,1)(careate,1)(careate,1)
val wordToOneRdd: RDD[(String, Int)] = wordRdd.map(word => (word, 1))
//6.将转换结构后的数据进行聚合处理 careate:1、1 =》1+1 (careate,2)
val wordToSumRdd: RDD[(String, Int)] = wordToOneRdd.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)
//7.将统计结果采集到控制台打印
val wordToCountArray: Array[(String, Int)] = wordToSumRdd.collect()
wordToCountArray.foreach(println)
//一行搞定
//sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile(args(1))
//8.关闭连接
sc.stop()
}
}
7）打包插件
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<mainClass>com.careate.spark.WordCount</mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
8）打包到集群测试
（1）点击package打包，然后，查看打完后的jar包
（2）将WordCount.jar上传到/opt/module/spark-yarn目录
（3）在HDFS上创建，存储输入文件的路径/input
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ hadoop fs -mkdir /input
（4）上传输入文件到/input路径
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ hadoop fs -put
/opt/module/spark-local/input/1.txt /input
（5）执行任务
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ bin/spark-submit \
--class com.careate.spark.WordCount \
--master yarn \
WordCount.jar \
/input \
/output
注意：input和ouput都是HDFS上的集群路径。
（6）查询运行结果
[careate@hadoop101 spark-yarn]$ hadoop fs -cat /output/*
9）注意：如果运行发生压缩类没找到
（1）原因
Spark on Yarn会默认使用Hadoop集群配置文件设置编码方式，但是Spark在自己的spark-yarn/jars 包里面没有找到支持lzo压缩的jar包，所以报错。
（2）解决方案一：拷贝lzo的包到/opt/module/spark-yarn/jars目录
[careate@hadoop101 common]$ cp
/opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar
/opt/module/spark-yarn/jars
（3）解决方案二：在执行命令的时候指定lzo的包位置
[careate@hadoop101 spark-yarn]$
bin/spark-submit \
--class com.careate.spark.WordCount \
--master yarn \
--driver-class-path /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar \
WordCount.jar \
/input \
/output
3.2 本地调试
本地Spark程序调试需要使用Local提交模式，即将本机当做运行环境，Master和Worker都为本机。运行时直接加断点调试即可。如下：
1）代码实现
package com.careate.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置module名称
val conf = new SparkConf().setmoduleName("WC").setMaster("local[*]")
//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark module的入口
val sc = new SparkContext(conf)
//3.读取指定位置文件:hello careate careate
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input")
//4.读取的一行一行的数据分解成一个一个的单词（扁平化）(hello)(careate)(careate)
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(_.split(" "))
//5. 将数据转换结构：(hello,1)(careate,1)(careate,1)
val wordToOneRdd: RDD[(String, Int)] = wordRdd.map((_, 1))
//6.将转换结构后的数据进行聚合处理 careate:1、1 =》1+1 (careate,2)
val wordToSumRdd: RDD[(String, Int)] = wordToOneRdd.reduceByKey(_+_)
//7.将统计结果采集到控制台打印
wordToSumRdd.collect().foreach(println)
//8.关闭连接
sc.stop()
}
}
3.3 关联源码
1）按住ctrl键，点击RDD
2）提示下载或者绑定源码
3）解压资料包中spark-3.0.0.tgz到非中文路径。例如解压到：E:\02_software
4）点击Attach Sources…按钮，选择源码路径E:\02_software\spark-3.0.0
3.4 异常处理
如果本机操作系统是Windows，如果在程序中使用了Hadoop相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：
出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是用到了Hadoop相关的服务，解决办法
1）配置HADOOP_HOME环境变量
2）在IDEA中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME变量
