Day9——学习spark

学习目标：

• Spark概述
• Spark运行模式
• Spark RDD创建
• RDD算子

Spark概述

大数据开发的总体架构

在数据计算层，作为Hadoop核心组成的MapReduce可以结合Hive通过类SQL的方式进行数据的离线计算（当然也可以编写独立的MapReduce应用程序进行计算）；而Spark既可以做离线计算（Spark SQL），又可以做实时计算（Spark Streaming），它们底层都使用的是Spark的核心（Spark Core）。

Spark初识

Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是Spark在一些工作负载方面表现得更加优越。它提供了Java、Scala、Python和R的高级API，以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。它还支持高级工具，包括使用SQL进行结构化数据处理的Spark SQL、用于机器学习的MLlib、用于图处理的GraphX，以及用于实时流处理的Spark Streaming。

Spark的主要特点

• 快速

​ MapReduce主要包括Map和Reduce两种操作，且将多个任务的中间结果存储于HDFS中。与MapReduce相比，Spark可以支持包括Map和Reduce在内的多种操作，这些操作相互连接形成一个有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)，各个操作的中间数据会被保存在内存中。因此，Spark处理速度比MapReduce更快。

• 易用

​ Spark可以使用Java、Scala、Python、R和SQL快速编写应用程序。此外，Spark还提供了超过80个高级算子，使用这些算子可以轻松构建应用程序。

• 通用

​ Spark拥有一系列库，包括SQL和DataFrame、用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX、用于实时计算的Spark Streaming，可以在同一个应用程序中无缝地组合这些库。

• 到处运行

​ Spark可以使用独立集群模式运行（使用自带的独立资源调度器，称为Standalone模式），也可以运行在Hadoop YARN、Mesos（Apache下的一个开源分布式资源管理框架）等集群管理器之上，并且可以访问HDFS、HBase、Hive等数百个数据源中的数据。

Spark的主要组件

Spark是由多个组件构成的软件栈，Spark 的核心（Spark Core）是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

Spark安装

​ 下载解压缩spark-3.3.3-bin-hadoop3.tgz，重命名Spark安装目录为spark，在配置文件/etc/profile中添加：

export SPARK_HOME=/export/servers/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

​ 执行/etc/profile脚本，使配置生效

source /etc/profile

Spark运行模式

Spark主要有三种运行模式：

• 本地（单机）模式

​ 本地模式通过多线程模拟分布式计算，通常用于对应用程序的简单测试。本地模式在提交应用程序后，将会在本地生成一个名为SparkSubmit的进程，该进程既负责程序的提交，又负责任务的分配、执行和监控等。

• Spark Standalone模式

​ 使用Spark自带的资源调度系统，资源调度是Spark自己实现的。

• Spark On YARN模式

​ 以YARN作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行。

Spark Standalone架构

Spark Standalone的两种提交方式

​ Spark Standalone模式为经典的Master/Slave架构，资源调度是Spark自己实现的。在Standalone模式中，根据应用程序提交的方式不同，Driver（主控进程）在集群中的位置也有所不同。应用程序的提交方式主要有两种：client和cluster，默认是client。可以在向Spark集群提交应用程序时使用–deploy-mode参数指定提交方式。

• client提交方式

当提交方式为client时，运行架构如下图所示：

​ Spark Standalone模式架构（client提交方式）

​ 集群的主节点称为Master节点，在集群启动时会在主节点启动一个名为Master的守护进程；从节点称为Worker节点，在集群启动时会在各个从节点上启动一个名为Worker的守护进程。
​ Spark在执行应用程序的过程中会启动Driver和Executor两种JVM进程。

​ Driver为主控进程，负责执行应用程序的main()方法，创建SparkContext对象（负责与Spark集群进行交互），提交Spark作业，并将作业转化为Task（一个作业由多个Task任务组成），然后在各个Executor进程间对Task进行调度和监控。通常用SparkContext代表Driver。如图所示的架构中，Spark会在客户端启动一个名为SparkSubmit的进程，Driver程序则运行于该进程。

​ Executor为应用程序运行在Worker节点上的一个进程，由Worker进程启动，负责执行具体的Task，并存储数据在内存或磁盘上。每个应用程序都有各自独立的一个或多个Executor进程。

• cluster提交方式

​ 当提交方式为cluster时，运行架构如下图所示:

​

​ Spark Standalone模式架构（cluster提交方式）

​ Standalone以cluster提交方式提交应用程序后，客户端仍然会产生一个名为SparkSubmit的进程，但是该进程会在应用程序提交给集群之后就立即退出。当应用程序运行时，Master会在集群中选择一个Worker启动一个名为DriverWrapper的子进程，该子进程即为Driver进程。

Spark Standalone模式的搭建

​ 进入Spark安装根目录，进入conf目录，执行以下操作：

(1)：复制spark-env.sh.template文件为spark-env.sh文件

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

(2): 修改spark-env.sh文件，添加以下内容：

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_161
export SPARK_MASTER_HOST=my2308-host
export SPARK_MASTER_PORT=7077

• JAVA_HOME：指定JAVA_HOME的路径。若节点在/etc/profile文件中配置了JAVA_HOME，则该选项可以省略，Spark启动时会自动读取。为了防止出错，建议此处将该选项配置上。
• SPARK_MASTER_HOST：指定集群主节点（Master）的主机名。
• SPARK_MASTER_PORT：指定Master节点的访问端口，默认为7077。

(3): 启动Spark集群

进入Spark安装目录，执行以下命令，启动Spark集群：

sbin/start-all.sh

启动完毕后，分别在各节点执行jps命令，查看启动的Java进程。若存在Master进程和Worker进程，则说明集群启动成功。

也可以在浏览器中访问网址http://虚拟机IP地址:8080，查看Spark的WebUI，查看Spark的WebUI，如图所示：

Spark On YARN架构

Spark On YARN的两种提交方式

​ Spark On YARN模式遵循YARN的官方规范，YARN只负责资源的管理和调度，运行哪种应用程序由用户自己决定，因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序和Spark程序，YARN对每一个程序很好地实现了资源的隔离。这使得Spark与MapReduce可以运行于同一个集群中，共享集群存储资源与计算资源。

​ Spark On YARN模式与Standalone模式一样，也分为client和cluster两种提交方式。

• client提交方式

​ Spark On YARN模式架构（client提交方式）

客户端会产生一个名为SparkSubmit的进程，Driver程序则运行于该进程中。

• cluster提交方式

​ ResourceManager会在集群中选择一个NodeManager进程启动一个名为ApplicationMaster的子进程，该子进程即为Driver进程（Driver程序运行在其中）。

Spark On YARN模式的搭建

​ Spark On YARN模式的搭建比较简单，仅需要在YARN集群的一个节点上安装Spark即可，该节点可作为提交Spark应用程序到YARN集群的客户端。Spark本身的Master节点和Worker节点不需要启动。

​ 使用此模式需要修改Spark配置文件$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加Hadoop相关属性，指定Hadoop与配置文件所在目录，内容如下：

export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-3.2.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

​

Spark应用程序的提交

​ Spark提供了一个客户端应用程序提交工具spark-submit，使用该工具可以将编写好的Spark应用程序提交到Spark集群。

spark-submit的使用格式：

bin/spark-submit [options] <app jar> [app options]

options：表示传递给spark-submit的控制参数；

app jar：表示提交的程序jar包（或Python脚本文件）所在位置；

app options：表示jar程序需要传递的参数，例如main()方法中需要传递的参数。

附表：

• spark-submit的常用参数介绍
• spark-submit的–master参数取值介绍

举个栗子：以Spark自带的求圆周率的程序提交为例：

• 在Standalone模式下，将Spark自带的求圆周率的程序提交到Spark自带的资源管理器：

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://192.168.121.131:7077 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.3.jar

注：上面命令中的\符号代表换行！

可通过：http://虚拟机IP:8080 查看提交的应用程序

• 在Sparn On YARN模式下，将Spark自带的求圆周率的程序提交到Hadoop YARN进行资源管理（注意提前将Hadoop HDFS和YARN启动），并且以Spark On YARN的cluster模式运行，命令如下：

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.3.jar

可通过：http://虚拟机IP:8088/ 查看提交的应用程序

Spark Shell的使用

​ Spark带有交互式的Shell，可在Spark Shell中直接编写Spark任务，然后提交到集群与分布式数据进行交互，并且可以立即查看输出结果。Spark Shell提供了一种学习Spark API的简单方式，可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。

​ 执行以下命令，可以查看Spark Shell的相关使用参数：

spark-shell --help

​ Spark Shell在Spark Standalone模式和Spark On YARN模式下都可以执行，与使用spark-submit进行任务提交时可以指定的参数及取值相同。唯一不同的是，Spark Shell本身为集群的client提交方式运行，不支持cluster提交方式，即使用Spark Shell时，Driver运行于本地客户端，而不能运行于集群中。

• 本地（单机）模式启动Spark Shell终端

spark-shell --master local

• Spark Standalone模式启动Spark Shell终端

spark-shell --master spark://虚拟机IP:7077

​ 从启动过程的输出信息可以看出，Spark Shell启动时创建了一个名为sc的变量，该变量为类SparkContext的实例，可以在Spark Shell中直接使用。SparkContext存储Spark上下文环境，是提交Spark应用程序的入口，负责与Spark集群进行交互。除了创建sc变量外，还创建了一个spark变量，该变量是类SparkSession的实例，也可以在Spark Shell中直接使用。

​ 启动完成后，访问Spark WebUI http://虚拟机IP:8080查看运行的Spark应用程序，如图：

可以看到，Spark启动了一个名为Spark shell的应用程序（如果Spark Shell不退出，该应用程序就一直存在）。这说明，实际上Spark Shell底层调用了spark-submit进行应用程序的提交。与spark-submit不同的是，Spark Shell在运行时会先进行一些初始参数的设置，并且Spark Shell是交互式的。

• Spark On YARN模式启动Spark Shell终端（别忘了开启Hadoop YARN）

spark-shell --master yarn

​ 注意：若启动过程中报错如图所示，则说明Spark任务的内存分配过小，YARN直接将相关进程杀掉了。

此时只需要在Hadoop的配置文件yarn-site.xml中加入以下内容即可：

    <!--关闭物理内存检查-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <!--关闭虚拟内存检查-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

然后重启YARN即可。

Spark RDD概述

Spark RDD是什么

​ Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合。

​ RDD的弹性主要是指：当内存不够时，数据可以持久化到磁盘，并且RDD具有高效的容错能力。

​ 分布式数据集是指：一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分。

​ 例如，将数据集(hello,world,scala,spark,love,spark,happy)存储在三个节点上，节点一存储(hello,world)，节点二存储(scala,spark,love)，节点三存储(spark,happy)，这样对三个节点的数据可以并行计算，并且三个节点的数据共同组成了一个RDD。

​ 分布式数据集类似于HDFS中的文件分块，不同的块存储在不同的节点上；而并行计算类似于使用MapReduce读取HDFS中的数据并进行Map和Reduce操作。Spark则包含这两种功能，并且计算更加灵活。

​ 在编程时，可以把RDD看作是一个数据操作的基本单位，而不必关心数据的分布式特性，Spark会自动将RDD的数据分发到集群的各个节点。Spark中对数据的操作主要是对RDD的操作（创建、转化、求值）。

RDD的主要特征（面试常问）

• RDD是不可变的，但可以将RDD转换成新的RDD进行操作，但是原来的RDD没有变化。
• RDD是可分区的。RDD由很多分区组成，每个分区对应一个Task任务来执行。
• 对RDD进行操作，相当于对RDD的每个分区进行操作。
• RDD拥有一系列对分区进行计算的函数，称为算子。
• RDD之间存在依赖关系，可以实现管道化，避免了中间数据的存储。

RDD的创建

​ RDD中的数据来源可以是程序中的对象集合，也可以是外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统、HDFS、HBase或任何提供Hadoop InputFormat的数据源。

从对象集合创建RDD

Spark可以通过parallelize()或makeRDD()方法将一个对象集合转化为RDD。

例如，将一个List集合转化为RDD，代码如下：

val rdd=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))

或者

val rdd=sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6))

从返回信息可以看出，上述创建的RDD中存储的是Int类型的数据。实际上，RDD也是一个集合，与常用的List集合不同的是，RDD集合的数据分布于多台机器上。

从外部存储创建RDD

Spark的textFile()方法可以读取本地文件系统或外部其他系统中的数据，并创建RDD。不同的是，数据的来源路径不同。

• 读取本地系统文件

# 将读取的本地文件内容转为一个RDD
val rdd = sc.textFile("file:///root/data/words.txt")
# 使用collect()方法查看RDD中的内容
rdd.collect()  # 或者使用rdd.collect

注：collect()方法是RDD的一个行动算子

• 读取HDFS系统文件

# 将读取的HDFS系统文件内容转为一个RDD
val rdd = sc.textFile("hdfs://192.168.121.131:9000/words.txt")

# 使用collect()方法查看RDD中的内容
rdd.collect()  # 或者使用rdd.collect

RDD算子

​ RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。

转化算子

​ 转化算子负责对RDD中的数据进行计算并转化为新的RDD。Spark中的所有转化算子都是惰性的，因为它们不会立即计算结果，而只是记住对某个RDD的具体操作过程，直到遇到行动算子才会与其一起执行。

• map()算子

​ map()是一种转化算子，它接收一个函数作为参数，并把这个函数应用于RDD的每个元素，最后将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。

val rdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))
val rdd2=rdd1.map(x => x+1)

在上述代码中，向算子map()传入了一个函数x=>x+1。其中，x为函数的参数名称。Spark会将RDD中的每个元素传入该函数的参数中。也可以将参数使用下划线“_”代替。例如以下代码：

val rdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))
val rdd2=rdd1.map(_+1)

上述代码中的下划线"_"代表rdd1中的每个元素。实际上rdd1和rdd2中没有任何数据，因为parallelize()和map()都为转化算子，调用转化算子不会立即计算结果。若需要查看计算结果，则可使用行动算子collect()。

• filter()算子

​ filter()算子通过函数对源RDD的每个元素进行过滤，并返回一个新的RDD。

​ 例如以下代码，过滤出rdd1中大于3的所有元素，并输出结果：

val rdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))
#下面这行代码等同于：val rdd2=rdd1.filter(_>3)
val rdd2=rdd1.filter(x=>x>3)  
rdd2.collect

# 也可以这样：
sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)).filter(x=>x>3).collect()

• flatMap()算子

与map()算子类似，但是每个传入函数的RDD元素会返回0到多个元素，最终会将返回的所有元素合并到一个RDD。

例如以下代码，将集合List转为rdd1，然后调用rdd1的flatMap()算子将rdd1的每个元素按照空格分割成多个元素，最终合并所有元素到一个新的RDD。

val rdd1=
sc.parallelize(List("hadoop hello scala","spark hello"))
# 等同于 val rdd2 = rdd1.flatMap(x=>x.split(" "))
val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))  
rdd2.collect

上述代码使用flatMap()算子的运行过程如下图所示：

• reduceByKey()算子

​ reduceByKey()算子的作用对象是元素为(key,value)形式（Scala元组）的RDD，使用该算子可以将key相同的元素聚集到一起，最终把所有key相同的元素合并成一个元素。该元素的key不变，value可以聚合成一个列表或者进行求和等操作。最终返回的RDD的元素类型和原有类型保持一致。

​ 例如，有两个同学zhangsan和lisi，zhangsan的语文和数学成绩分别为98、78，lisi的语文和数学成绩分别为88、79，现需要分别求zhangsan和lisi的总成绩，代码如下：

val list=List(("zhangsan",98),("zhangsan",78),("lisi",88),("lisi",79))
val rdd1=sc.parallelize(list)
val rdd2=rdd1.reduceByKey((x,y)=>x+y)
rdd2.collect

​ 上述代码使用了reduceByKey()算子，并传入了函数(x,y)=>x+y，其中x和y代表key相同的两个value值。该算子会寻找key相同的元素，当找到这样的元素时会对其value执行(x,y)=>x+y处理，即只保留求和后的数据作为value。

整个运行过程如图所示：

此外，上述代码中的rdd1.reduceByKey((x,y)=>x+y)可以简化为以下代码：

rdd1.reduceByKey(_+_)

• groupByKey()算子

​ groupByKey()算子的作用对象是元素为(key,value)形式（Scala元组）的RDD，使用该算子可以将key相同的元素聚集到一起，最终把所有key相同的元素合并成为一个元素。该元素的key不变，value则聚集到一个集合中。

​ 仍然以上述求学生zhangsan和lisi的总成绩为例，使用groupByKey()算子的代码如下：

val list=List(("zhangsan",98),("zhangsan",78),("lisi",88),("lisi",79))
val rdd1=sc.parallelize(list)
val rdd2=rdd1.groupByKey()
rdd2.map(x => (x._1,x._2.sum)).collect

​ 从上述代码可以看出，groupByKey()相当于reduceByKey()算子的一部分。首先使用groupByKey()算子对RDD数据进行分组后，返回了元素类型为(String, Iterable[Int])的RDD，然后对该RDD使用map()算子进行函数操作，对成绩集合进行求和。

整个运行过程如图所示：

• union()算子

​ union()算子将两个RDD合并为一个新的RDD，主要用于对不同的数据来源进行合并，两个RDD中的数据类型要保持一致。

​ 例如以下代码，通过集合创建了两个RDD，然后将两个RDD合并成了一个RDD：

val rdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3))
val rdd2=sc.parallelize(Array(4,5,6))
val rdd3=rdd1.union(rdd2)
rdd3.collect

• sortBy()算子

​ sortBy()算子将RDD中的元素按照某个规则进行排序。该算子的第一个参数为排序函数，第二个参数是一个布尔值，指定升序（默认）或降序。若需要降序排列，则需将第二个参数置为false。

​ 例如，一个数组中存放了三个元组，将该数组转为RDD集合，然后对该RDD按照每个元素中的第二个值进行降序排列，代码如下：

val rdd1=sc.parallelize(Array(("hadoop",12),("java",32),("spark",22)))
val rdd2=rdd1.sortBy(x=>x._2,false)
rdd2.collect

上述代码sortBy(x=>x._2,false)中的x代表rdd1中的每个元素。由于rdd1的每个元素是一个元组，因此使用x._2取得每个元素的第二个值。当然，sortBy(x=>x.2,false)也可以直接简化为sortBy(._2,false)。

• sortByKey()算子

​ sortByKey()算子将(key,value)形式的RDD按照key进行排序。默认升序，若需降序排列，则可以传入参数false，代码如下：

val rdd1=sc.parallelize(Array(("hadoop",12),("java",32),("spark",22)))
val rdd2=rdd1.sortByKey(false)
rdd2.collect()

• join()算子

​ join()算子将两个(key,value)形式的RDD根据key进行连接操作，相当于数据库的内连接（Inner Join），只返回两个RDD都匹配的内容。例如，将rdd1和rdd2进行内连接，代码如下：

val arr1=
    Array(("A","a1"),("B","b1"),("C","c1"),("D","d1"),("E","e1"))
val rdd1 = sc.parallelize(arr1)
val arr2=
    Array(("A","A1"),("B","B1"),("C","C1"),("C","C2"),("C","C3"),("E","E1"))
val rdd2 = sc.parallelize(arr2)
rdd1.join(rdd2).collect
rdd2.join(rdd1).collect

上述代码使用join()算子的运行过程如图所示：

​ 除了内连接join()算子外，RDD也支持左外连接leftOuterJoin()算子、右外连接rightOuterJoin()算子、全外连接fullOuterJoin()算子。
​ leftOuterJoin()算子与数据库的左外连接类似，以左边的RDD为基准（例如rdd1.leftOuterJoin(rdd2)，以rdd1为基准），左边RDD的记录一定会存在。对上述rdd1和rdd2进行左外连接，代码如下：

rdd1.leftOuterJoin(rdd2).collect
rdd2.leftOuterJoin(rdd1).collect

上述代码使用leftOuterJoin()算子的运行过程如图所示：

​ rightOuterJoin()算子的使用方法与leftOuterJoin()算子相反，其与数据库的右外连接类似，以右边的RDD为基准（例如rdd1.rightOuterJoin(rdd2)，以rdd2为基准），右边RDD的记录一定会存在。

​ fullOuterJoin()算子与数据库的全外连接类似，相当于对两个RDD取并集，两个RDD的记录都会存在。

​ 对上述rdd1和rdd2进行全外连接，代码如下：

rdd1.fullOuterJoin(rdd2).collect
rdd2.fullOuterJoin(rdd1).collect

​ 上述代码使用fullOuterJoin()算子的运行过程如图所示：

• intersection()算子

​ intersection()算子对两个RDD进行取交集操作，返回一个新的RDD，代码如下：

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
val rdd2 = sc.parallelize(3 to 7)
rdd1.intersection(rdd2).collect

• distinct()算子

​ distinct()算子对RDD中的数据进行去重操作，返回一个新的RDD，代码如下：

val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3,4,2,1))
rdd.distinct.collect  # 或 rdd.distinct().collect()

行动算子

​ Spark中的转化算子并不会马上进行运算，而是在遇到行动算子时才会执行相应的语句，触发Spark的任务调度。Spark常用的行动算子及其介绍如表所示。

• reduce()算子

​ 将数字1~100所组成的集合转为RDD，然后对该RDD使用reduce()算子进行计算，统计RDD中所有元素值的总和，代码如下：

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100)
rdd1.reduce(_+_)

• count()算子

​ 统计RDD集合中元素的数量，代码如下：

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100)
rdd1.count

• countByKey()算子

​ List集合中存储的是键值对形式的元组，使用该List集合创建一个RDD，然后对其使用countByKey()算子进行计算，代码如下：

val rdd1 = sc.parallelize(List(("zhang",87),("zhang",79),("li",90)))
rdd1.countByKey

• take(n)算子

​ 返回集合中前5个元素组成的数组，代码如下：

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100)
rdd1.take(5)

各种RDD算子操作