Hadoop之Spark框架研究相关知识汇总

内容简介：

一、Spark初现

二、Spark—大数据Big Data处理框架

三、Spark与Hadoop之比较

一、Spark初现

Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，节省了磁盘IO耗时，号称性能比Hadoop快100倍。

Spark性能比Hadoop快原因分解：
(1)传统Hadoop数据抽取运算模型是：

ps:数据的抽取运算基于磁盘，中间结果也是存储在磁盘上。MR运算伴随着大量的磁盘IO。
(2)Spark 则使用内存代替了传统HDFS存储中间结果:

简述：第一代的Hadoop完全使用Hdfs存储中间结果，第二带的Hadoop加入了cache来保存中间结果。而Spark则基于内存的中间数据集存储。可以将Spark理解为Hadoop的升级版本，Spark兼容了Hadoop的API，并且能够读取Hadoop的数据文件格式，包括HDFS，Hbase等。

3.Spark架构图：

(1)Bagel(pregel on spark)：Bagel是基于Spark的轻量级的Pregel(Pregel是Google鼎鼎有名的图计算框架)的实现。

(2)Shark(Hive on Spark)：Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口。可以理解为Shark On Spark，就是Hive On Hadoop，两者地位是一样的。ps：Shark可以通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析功能结合在一起（最大化RDD的重复使用）。

(3)Streaming(Spark):Spark Streaming是构建在Spark上的处理实时数据的框架。其基本原理是将Stream数据分成小的时间片段（几秒），以类似batch批处理的方式来处理小部分数据。

(4)RDD(Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集):RDD是Spark操纵数据的一个高度抽象，即Spark所操作的数据集都是包装成RDD来进行操作的，例如Spark可以兼容处理Hadoop的HDFS数据文件，那么这个HDFS数据文件就是包装成Spark认识的RDD来完成数据抽取和处理的。RDD的一个英文定义是：RDDs are fault-tolerant, parallel data structures that let users explicitly persist intermediate results in memory, control their partitioning to optimize data placement, and manipulate them using a rich set of operators. 用我薄弱的英语能力翻译一下就是：RDD是一个能够让用户可以准确的将中间结果数据持久化到内存中的一个可用错的并行数据结构，可以控制(RDD数据集)分区，优化数据存储，并且有一组丰富的操作集可以操作这份数据。ps:RDD是Spark的一个核心抽象，Spark的数据操作都是基于RDD来完成。

(5)Map Reduce：MR 是Spark可以支撑的运算模式，比传统的Hadoop MR的性能更好，并且操作集更加丰富。Spark的MR计算引擎的架构图：

ps:图中的FP不知道是什么，谁知道可以告诉我一下哈！

(6)Spark的运行模式：apache Mesos和YARN计算两套资源管理框架，Spark最初设计就是跑在这两个资源管理框架之上的，至于Spark的本地运行模式和独立运行模式则是方便了调试。（至于图中的EC2，应该属跑在亚马逊云端的资源管理引擎上的吧，我猜？)。YARN资源管理框架也是Hadoop2.0的产物，大大优化了传统Hadoop通过JobTracker和TaskTracker来调度计算任务的方式，使集群更加平台化，可以部署多中计算引擎，比如传统的Hadoop MR和Spark都可以跑在同一个集群上，YARN这类资源管理框架出现之前是做不到的。

(7)Spark数据的存储：Spark支持多种数据底层存储，这点比Hadoop支持的数据文件格式广泛的多。Spark可以兼容HDFS，Hbase,Amazon S3等多种数据集，将这些数据集封装成RDD进行操作。

4.Spark照比传统Hadoop MR的改进点：
(1)迭代运算，一次创建数据集。多次使用，减少了IO的开销;(2)允许多种计算模型（包含map-reduce）;(3)支持非OO式算法实现，对机器学习算法，图计算能力有很好的支持。

5.Spark的适用场景：
Spark立足于内存计算，从而不再需要频繁的读写HDFS，这使得Spark能更好的适用于：
(1) 迭代算法，包括大部分机器学习算法Machine Learning和比如PageRank的图形算法。
(2) 交互式数据挖掘，用户大部分情况都会大量重复的使用导入RAM的数据（R、Excel、python）
(3) 需要持续长时间维护状态聚合的流式计算。

二、Hadoop YARN 基础知识梳理

1.Yarn是什么：
Yarn (Hadoop MapReduceV2)是Hadoop 0.23.0版本后新的map-reduce框架或这更准确的说是框架容器。
架构图：

名词解释：
(1) ResourceManager:以下简称RM。YARN的中控模块，负责统一规划资源的使用。
ps:ResourceManager是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有资源的统一管理和分配。它接收来自NM的汇报，建立AM，并将资源派送给AM。
(2) NodeManager:以下简称MM。YARN中的资源结点模块，负责启动管理container。
(3) ApplicationMaster以下简称AM。YARN中每个应用都会启动一个AM，负责向RM申请资源，请求NM启动container，并告诉container做什么事情。
(4) Container:资源容器。YARN中所有的应用都是在container之上运行的。AM也是在container上运行的，不过AM也是在Container上运行的，不过AM的container是向RM申请的。

简述：新一代的YARN容器框架，是传统的MR Hadoop容器框架的升级版本，之前的MR部署架构依赖于JobTracker和TaskTracker的交互模式，而新一代的YARN容器框架，则采用了ResourceManager和NodeManager的交互模式，更高层次的抽象和架构设计，是的YARN容器框架能够支撑多种计算引擎运行，包括传统的Hadoop MR和现在的比较新的SPARK。

2.Hadoop YARN产生的背景：
(1)直接源于MRv1(传统的Hadoop MR)如下几个缺陷：
受限的扩展性；单点故障；难以支持MR之外的计算； (2)多计算框架各自为战，数据共享困难。比如MR(离线计算框架)，Storm实时计算框架，Spark内存计算框架很难部署在同一个集群上，导致数据共享困难。
简述：Hadoop Yarn的出现则解决了上述问题。

3.Hadoop 1.0到Hadoop 2.0(基于YARN)的演变：

简述：hadoop2.0在传统的MapReduce计算框架和存储框架HDFS之间加了一个YARN层，使得集群框架可以支撑多中计算引擎，包括上文中的SPARK。

4.以Yarn为核心的Hadoop2.0生态系统：

简述：图片简单明了，不多说了。

5.运行在YARN上的计算框架：
(1)离线计算框架：MapReduce
(2)DAG计算框架：Tez
(3)流式计算框架：Storm
(4)内存计算框架：Spark
(5)图计算框架：Giraph，Graphlib

6.Spark On Yarn的调度管理：

7.传统MapReduce 在YARN上的调度：

参考文献：http://blog.csdn.net/lantian0802/article/details/22507525

二、Spark—大数据Big Data处理框架

Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReducer快40倍左右。

　　Spark是hadoop的升级版本，Hadoop作为第一代产品使用HDFS，第二代加入了Cache来保存中间计算结果，并能适时主动推Map/Reduce任务，第三代就是Spark倡导的流Streaming。

　　Spark兼容Hadoop的APi，能够读写Hadoop的HDFS HBASE 顺序文件等。

　　传统Hadoop如下图 性能慢原因有：磁盘IO 复制和序列化等等，涉及图中的HDFS

而在Spark中，使用内存替代了使用HDFS存储中间结果：

Spark架构图

Spark的编程模型

弹性的分布数据集(RDD) ：分布式对象集合能够跨集群在内存中保存。多个并行操作，失败自动恢复。

使用内存集群计算， 内存访问要比磁盘快得多。有Scala Java Python API,能够从Scala和Python访问。

下面是一个简单的对日志log计数的代码：

/*** SimpleJob.scala ***/

import spark.SparkContext
import SparkContext._

object SimpleJob {
def main(args: Array[String]) {

val logFile = "/var/log/syslog" // Should be some file on your system
val sc = new SparkContext("local", "Simple Job", "$YOUR_SPARK_HOME",
List("target/scala-2.9.3/simple-project_2.9.3-1.0.jar"))
val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
}
}

运行原理图：

当进行filter操作是，是一种transformed RDD，RDD跟踪这种转换，当有数据丢失失败时，重新计算 得到这个数据。

Spark支持物流logistic表达式，如下图：

物流表达式相比Hadoop的遍历性能：

支持以下数据分析操作：

Spark流处理

以推流方式处理数据：

Shark

Shark是基于Spark上的“Hive”，看看基于hadoop的Hive：

而Shark的结构图：

Hive是记录每行记录一个对象，而shark是每列记录：

执行SQL时间对比：

转自：http://www.jdon.com/bigdata/spark.html

三、Spark与Hadoop之比较

什么是Spark

• Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示：

Spark与Hadoop的对比

• Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
  • Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
• Spark比Hadoop更通用。
  • Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。
  • 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
  • 不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
• 容错性。
  • 在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
• 可用性。
  • Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。

Spark与Hadoop的结合

• Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

Spark的适用场景

• Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小
• 由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
• 总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

运行模式

• 本地模式
• Standalone模式
• Mesoes模式
• yarn模式

Spark生态系统

• Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的H iveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。
• Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。
• Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法。

在业界的使用

• Spark项目在2009年启动，2010年开源, 现在使用的有：Berkeley, Princeton, Klout, Foursquare, Conviva, Quantifind, Yahoo! Research & others, 淘宝等，豆瓣也在使用Spark的python克隆版Dpark。

Spark核心概念

Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集

• RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。

• RDD的特点：

  1. 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。
  2. 通过并行转换的方式来创建如（map, filter, join, etc）。
  3. 失败自动重建。
  4. 可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。
  5. 必须是可序列化的。
  6. 是静态类型的。

• RDD的好处

  1. RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint。
  2. RDD的不变性，可以实现类Hadoop MapReduce的推测式执行。
  3. RDD的数据分区特性，可以通过数据的本地性来提高性能，这与Hadoop MapReduce是一样的。
  4. RDD都是可序列化的，在内存不足时可自动降级为磁盘存储，把RDD存储于磁盘上，这时性能会有大的下降但不会差于现在的MapReduce。

• RDD的存储与分区

  1. 用户可以选择不同的存储级别存储RDD以便重用。
  2. 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会spill到disk。
  3. RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。

• RDD的内部表示
  在RDD的内部实现中每个RDD都可以使用5个方面的特性来表示：

  1. 分区列表（数据块列表）
  2. 计算每个分片的函数（根据父RDD计算出此RDD）
  3. 对父RDD的依赖列表
  4. 对key-value RDD的Partitioner【可选】
  5. 每个数据分片的预定义地址列表(如HDFS上的数据块的地址)【可选】

• RDD的存储级别
  RDD根据useDisk、useMemory、deserialized、replication四个参数的组合提供了11种存储级别：

    val NONE = new StorageLevel(false, false, false) 
    val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false) 
    val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, 2) 
    val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, true) 
    val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, true, 2) 
    val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false) 
    val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, 2) 
    val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, true) 
    val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, true, 2) 
    val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false) 
    val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, 2)      

• RDD定义了各种操作，不同类型的数据由不同的RDD类抽象表示，不同的操作也由RDD进行抽实现。

RDD的生成

• RDD有两种创建方式：
  1、从Hadoop文件系统（或与Hadoop兼容的其它存储系统）输入（例如HDFS）创建。
  2、从父RDD转换得到新RDD。

• 下面来看一从Hadoop文件系统生成RDD的方式，如：val file = spark.textFile("hdfs://...")，file变量就是RDD（实际是HadoopRDD实例），生成的它的核心代码如下：

  1 2 3 4 5 6 7 8 9

  // SparkContext根据文件/目录及可选的分片数创建RDD, 这里我们可以看到Spark与Hadoop MapReduce很像      // 需要InputFormat, Key、Value的类型，其实Spark使用的Hadoop的InputFormat, Writable类型。      def textFile ( path : String , minSplits : Int = defaultMinSplits ) : RDD [ String ] = {          hadoopFile ( path , classOf [ TextInputFormat ] , classOf [ LongWritable ] ,          classOf [ Text ] , minSplits ) . map ( pair = > pair . _2 . toString ) }        // 根据Hadoop配置，及InputFormat等创建HadoopRDD        new HadoopRDD ( this , conf , inputFormatClass , keyClass , valueClass , minSplits )

• 对RDD进行计算时，RDD从HDFS读取数据时与Hadoop MapReduce几乎一样的：

 // 根据hadoop配置和分片从InputFormat中获取RecordReader进行数据的读取。 
    reader = fmt.getRecordReader(split.inputSplit.value, conf, Reporter.NULL)
 
    val key: K = reader.createKey()
    val value: V = reader.createValue()
 
    //使用Hadoop MapReduce的RecordReader读取数据，每个Key、Value对以元组返回。
    override def getNext() = {
    try {
      finished = !reader.next(key, value)
    } catch {
      case eof: EOFException =>
        finished = true
    }
      (key, value)
    }
 

RDD的转换与操作

• 对于RDD可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个RDD）与操作（返回值不是一个RDD）。
• 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。
• 操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。

• 下面使用一个例子来示例说明Transformations与Actions在Spark的使用。

    valsc=newSparkContext(master,"Example",System.getenv("SPARK_HOME"),
        Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
 
    valrdd_A=sc.textFile(hdfs://.....)
    valrdd_B=rdd_A.flatMap((line=>line.split("\\s+"))).map(word=>(word,1))
 
    valrdd_C=sc.textFile(hdfs://.....)
    valrdd_D=rdd_C.map(line=>(line.substring(10),1))
    valrdd_E=rdd_D.reduceByKey((a,b)=>a+b)
 
    valrdd_F=rdd_B.jion(rdd_E)
 
    rdd_F.saveAsSequenceFile(hdfs://....)

Lineage（血统）

• 利用内存加快数据加载,在众多的其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现，Spark的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问题时采用的方案。为了保证RDD中数据的鲁棒性，RDD数据集通过所谓的血统关系(Lineage)记住了它是如何从其它RDD中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation）操作（filter, map, join etc.)行为。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过Lineage获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。
• RDD在Lineage依赖方面分为两种Narrow Dependencies与Wide Dependencies用来解决数据容错的高效性。Narrow Dependencies是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。Wide Dependencies是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区或所有分区，也就是说存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。对与Wide Dependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage方法对与输入节点完好，而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是lineage，血统的意思），Narrow Dependencies对于数据的重算开销要远小于Wide Dependencies的数据重算开销。

容错

• 在RDD计算，通过checkpint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是logging the updates方式，通过记录跟踪所有生成RDD的转换（transformations）也就是记录每个RDD的lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。

资源管理与作业调度

• Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对YARN的支持也就非常容易，Spark on Yarn的大致框架图。 

• 让Spark运行于YARN上与Hadoop共用集群资源可以提高资源利用率。

编程接口

• Spark通过与编程语言集成的方式暴露RDD的操作，类似于DryadLINQ和FlumeJava，每个数据集都表示为RDD对象，对数据集的操作就表示成对RDD对象的操作。Spark主要的编程语言是Scala，选择Scala是因为它的简洁性（Scala可以很方便在交互式下使用）和性能（JVM上的静态强类型语言）。
• Spark和Hadoop MapReduce类似，由Master(类似于MapReduce的Jobtracker)和Workers(Spark的Slave工作节点)组成。用户编写的Spark程序被称为Driver程序，Dirver程序会连接master并定义了对各RDD的转换与操作，而对RDD的转换与操作通过Scala闭包(字面量函数)来表示，Scala使用Java对象来表示闭包且都是可序列化的，以此把对RDD的闭包操作发送到各Workers节点。 Workers存储着数据分块和享有集群内存，是运行在工作节点上的守护进程，当它收到对RDD的操作时，根据数据分片信息进行本地化数据操作，生成新的数据分片、返回结果或把RDD写入存储系统。 

Scala

• Spark使用Scala开发，默认使用Scala作为编程语言。编写Spark程序比编写Hadoop MapReduce程序要简单的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell测试程序。写SparK程序的一般步骤就是创建或使用(SparkContext)实例，使用SparkContext创建RDD，然后就是对RDD进行操作。如：

    val sc = new SparkContext(master, appName, [sparkHome], [jars]) 
    val textFile = sc.textFile("hdfs://.....") 
    textFile.map(....).filter(.....).....

Java

• Spark支持Java编程，但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具，其它与Scala编程是一样的，因为都是JVM上的语言，Scala与Java可以互操作，Java编程接口其实就是对Scala的封装。如：

    <span style="color:#555555;">JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(...);  
    JavaRDDlines=ctx.textFile("hdfs://...");
    JavaRDDwords=lines.flatMap(
      newFlatMapFunction<String,String>(){
        publicIterablecall(Strings){
            returnArrays.asList(s.split(" "));
        }
      }
    );</span>

Python

• 现在Spark也提供了Python编程接口，Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。 如：

    from pyspark import SparkContext 
    sc = SparkContext("local", "Job Name", pyFiles=['MyFile.py', 'lib.zip', 'app.egg']) 
    words = sc.textFile("/usr/share/dict/words") 
    words.filter(lambda w: w.startswith("spar")).take(5)

使用示例

Standalone模式

• 为方便Spark的推广使用，Spark提供了Standalone模式，Spark一开始就设计运行于Apache Mesos资源管理框架上，这是非常好的设计，但是却带了部署测试的复杂性。为了让Spark能更方便的部署和尝试，Spark因此提供了Standalone运行模式，它由一个Spark Master和多个Spark worker组成，与Hadoop MapReduce1很相似，就连集群启动方式都几乎是一样。

• 以Standalone模式运行Spark集群

• 下载Scala2.9.3，并配置SCALA_HOME
• 下载Spark代码（可以使用源码编译也可以下载编译好的版本）这里下载 编译好的版本（http://spark-project.org/download/spark-0.7.3-prebuilt-cdh4.tgz）
• 解压spark-0.7.3-prebuilt-cdh4.tgz安装包

• 修改配置（conf/*） slaves: 配置工作节点的主机名 spark-env.sh：配置环境变量。

SCALA_HOME=/home/spark/scala-2.9.3
JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.6.0_45
SPARK_MASTER_IP=spark1            
SPARK_MASTER_PORT=30111
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=30118
SPARK_WORKER_CORES=2SPARK_WORKER_MEMORY=4g
SPARK_WORKER_PORT=30333
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=30119
SPARK_WORKER_INSTANCES=1

• 把Hadoop配置copy到conf目录下

• 在master主机上对其它机器做ssh无密码登录

• 把配置好的Spark程序使用scp copy到其它机器

• 在master启动集群

    $SPARK_HOME/start-all.sh





yarn模式

• Spark-shell现在还不支持Yarn模式，使用Yarn模式运行，需要把Spark程序全部打包成一个jar包提交到Yarn上运行。目录只有branch-0.8版本才真正支持Yarn。

• 以Yarn模式运行Spark

  • 下载Spark代码

gitclonegit://github.com/mesos/spark

• 切换到branch-0.8

cd spark 
git checkout -b yarn --track origin/yarn 

• 使用sbt编译Spark并

$SPARK_HOME/sbt/sbt
>package
>assembly

• 把Hadoop yarn配置copy到conf目录下

• 运行测试

SPARK_JAR=./core/target/scala-2.9.3/spark-core-assembly-0.8.0-SNAPSHOT.jar \ 
./run spark.deploy.yarn.Client --jar examples/target/scala-2.9.3/ \ 
--class spark.examples.SparkPi --args yarn-standalone




使用Spark-shell

• Spark-shell使用很简单，当Spark以Standalon模式运行后，使用$SPARK_HOME/spark-shell进入shell即可，在Spark-shell中SparkContext已经创建好了，实例名为sc可以直接使用，还有一个需要注意的是，在Standalone模式下，Spark默认使用的调度器的FIFO调度器而不是公平调度，而Spark-shell作为一个Spark程序一直运行在Spark上，其它的Spark程序就只能排队等待，也就是说同一时间只能有一个Spark-shell在运行。

• 在Spark-shell上写程序非常简单，就像在Scala Shell上写程序一样。

    scala>valtextFile=sc.textFile("hdfs://hadoop1:2323/user/data")
    textFile:spark.RDD[String]=spark.MappedRDD@2ee9b6e3
 
    scala>textFile.count()// Number of items in this RDD
    res0:Long=21374
 
    scala>textFile.first()// First item in this RDD
    res1:String=# Spark





编写Driver程序

• 在Spark中Spark程序称为Driver程序，编写Driver程序很简单几乎与在Spark-shell上写程序是一样的，不同的地方就是SparkContext需要自己创建。如WorkCount程序如下：

import SparkContext._
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length ==0 ){
      println("usage is org.test.WordCount <master>")
    }
    println("the args: ")
    args.foreach(println)
 
    val hdfsPath = "hdfs://hadoop1:8020"
 
    // create the SparkContext， args(0)由yarn传入appMaster地址
    val sc = new SparkContext(args(0), "WrodCount",
    System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
 
    val textFile = sc.textFile(hdfsPath + args(1))
 
    val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))
        .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
 
    result.saveAsTextFile(hdfsPath + args(2))
  }
}
 







• Spark On Yarn：小火花照亮大数据

• </pre></li><li style="margin:0px; padding:0px; border:0px; font-family:inherit; font-style:inherit; font-variant:inherit; font-weight:inherit; line-height:inherit; vertical-align:baseline"><pre code_snippet_id="518367" snippet_file_name="blog_20141113_5_3244181" name="code" class="java">importspark.SparkContext
  importSparkContext._
   
  objectWordCount{
    defmain(args:Array[String]){
      if(args.length==0){
        println("usage is org.test.WordCount <master>")
      }
      println("the args: ")
      args.foreach(println)
   
      valhdfsPath="hdfs://hadoop1:8020"
   
      // create the SparkContext， args(0)由yarn传入appMaster地址
      valsc=newSparkContext(args(0),"WrodCount",
      System.getenv("SPARK_HOME"),Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
   
      valtextFile=sc.textFile(hdfsPath+args(1))
   
      valresult=textFile.flatMap(line=>line.split("\\s+"))
          .map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)
   
      result.saveAsTextFile(hdfsPath+args(2))
    }
  }

  
  转自：http://tech.uc.cn/?p=2116
• 
  

  importspark.SparkContext
  importSparkContext._
   
  objectWordCount{
    defmain(args:Array[String]){
      if(args.length==0){
        println("usage is org.test.WordCount <master>")
      }
      println("the args: ")
      args.foreach(println)
   
      valhdfsPath="hdfs://hadoop1:8020"
   
      // create the SparkContext， args(0)由yarn传入appMaster地址
      valsc=newSparkContext(args(0),"WrodCount",
      System.getenv("SPARK_HOME"),Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
   
      valtextFile=sc.textFile(hdfsPath+args(1))
   
      valresult=textFile.flatMap(line=>line.split("\\s+"))
          .map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)
   
      result.saveAsTextFile(hdfsPath+args(2))
    }
  }

  
  转自：http://tech.uc.cn/?p=2116

参考资料

• Spark On Yarn：小火花照亮大数据 （淘宝技术团队blog）

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