详细攻略spark

1.Hadoop 生态圈组件介绍

一、简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

二、HDFS
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是个分布式文件系统，是hadoop的一个核心部分。HDFS有这高容错性(fault-tolerent)的特点，并且设计用来部署在低廉价的(low-cost)的硬件上，提供了高吞吐量(high-throughout)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(largedata set)的应用程序。HDFS开始是为开源的apache项目nutch的基础结构而创建的。

三、MapReduce
Mapreduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集算法模型的实现，简单概括就是“数据分解、并行计算、结果合并“。Mapreduce最大的优点是它简单的编程模型，程序猿只需根据该模型框架设计map和reduce函数，剩下的任务，如：分布式存储、节点任务调度、节点通讯、容错处理和故障处理都由mapreudce框架来完成，程序的设计有很高的扩展性。

2.Hadoop的核心组件。

• 核心组件有：Hdfs、Yarn、MapReduce;
• 广义上指一个生态圈，泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如hdfs、yarn、hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop。

3..、分门别类介绍其中详细组件为了方便理解以下按照功能进行了分类，并且把较为流行的排在了前面介绍，列表如下：

文件系统

HDFS,目前大量采用的分布式文件系统，是整个大数据应用场景的基础通用文件存储组件S3, Simple Storage Service简单存储服务，更好的可扩展性，内置的持久性，以及较低的价格

资源调度

YARN,分布式资源调度，可以接收计算的任务把它分配到集群各节点处理，相当于大数据操作系统，通用性好，生态支持好；Mesos，同YARN类似，偏向于资源的抽象和管理

计算框架

    Spark序列，有流计算、图计算、机器学习；

    Flink，支持计算数据不断变化，即增量计算；

    Storm，专注于流式计算，功能强大；

    Mapreduce, 分布式计算基本计算框架，编程难度高，执行效率低

数据库

    Hbase，一种NoSQL列簇数据库，支持数十亿行数百万列大型数据储存和访问，尤其是写数据的性能非常好，数据读取实时性较好，提供一套API，不支持SQL操作，数据存储采用HDFS；Cassandra，对大型表格和 Dynamo支持得最好；Redis，运行异常快，还可应用于分布式缓存场景

SQL支持

Spark SQL，由Shark、Hive发展而来的，以SQL方式访问数据源（如hdfs、hbase、S3、redis甚至关系统数据库等，下同）；

    Phoenix，一套专注于SQL方式访问hbase的JDBC驱动，支持绝大部分SQL语法，支持二级索引，支持事务，低延时；

    Hive，通过HQL（类似SQL）来统计分析生成查询结果，通过解析HQL生成可以Mapreduce上执行的任务，典型的应用场景是与hbase集成；

    其它：impala、pig等，都实现了类似的功能，解决了直接写map/reduce分析数据的复杂性，降低了数据分析工作者或开发人员使用大数据的门槛

其它工具

    分布式协作zookeeper,可以理解为一个小型高性能的数据库，为生态圈中与很多组件提供发布订阅的功能，还可以监测节点是否失效（心跳检测），如HBase、Kafka中利用zookeeper存放了主从节点信息；

    Kafka, 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统,类似于消息对列的功能，可以接收生产者（如webservice、文件、hdfs、hbase等）的数据，本身可以缓存起来，然后可以发送给消费者（同上），起到缓冲和适配的作；

    Flume,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，主要作用是数据的收集和传输，也支持非常多的输入输出数据源；

    Sqoop，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中

2.介绍mapreduce概述

mapreduce是hadoop的计算框架，它与hdfs关系紧密。可以说它的计算思想是基于分布式文件而设计的。

1.2 MapReduce优缺点
1.2.1 优点
1）MapReduce 易于编程
它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。

2）良好的扩展性
当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。

3）高容错性
MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。

4）适合PB级以上海量数据的离线处理
可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

1.2.2 缺点
1）不擅长实时计算
MapReduce无法像MySQL一样，在毫秒或者秒级内返回结果。

2）不擅长流式计算
流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。

3）不擅长DAG（有向无环图）

计算多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。

3.介绍spark技术特点和概述

1. Spark 框架概述
整个Spark框架模块包含：Spark Core、Spark SQL、 Spark Streaming、Spark GraphX、Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上。

Spark Core: Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。SparkCore以RDD为数据抽象，提供Python、Java、Scala、R语言的API，可以编程进行海量离线数据批处理计算。

SparkSQL： 基于SparkCore之上，提供结构化数据的处理模块。可以以SparkSQL为基础，进行数据的流式计算。

SparkStreaming：以SparkCore为基础，提供数据的流式计算功能。

MLlib：以SparkCore为基础，进行机器学习计算，内置了大量的机器学习库和API算法等。方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。

GraphX: 以SparkCore为基础，进行图计算，提供了大量的图计算API，方便用于以分布式计算模式进行图计算。

2.spark的特点

一、速度快
由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍

Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：

Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中
Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task执行以线程方式，并不是像MapReduce以进程方式执行
二、易于使用
Spark的版本已经更新到了Spark3.1.2（截止日期2021.06.01），支持了包括Java、Scala、Python、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本

三、通用性强
在Spark的基础上，Spark还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝的使用这些工具库

四、运行方式
Spark支持多种运行方式，包括在Hadoop和Mesos上，也支持Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernets（Spark2.3开始支持）上对于数据源而言，Spark支持从HDFS、HBase、Cassandra及Kafka等多种途径获取和数据

4.对比mapreduce和spark的区别

1. MapReduce框架局限性

　　1）仅支持Map和Reduce两种操作

　　2）处理效率低效。

　　　　a）Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大;

　　　　b）无法充分利用内存

　　　　c）Map端和Reduce端均需要排序

　　3）不适合迭代计算(如机器学习、图计算等)，交互式处理(数据挖掘) 和流式处理(点击日志分析)

1. MapReduce编程不够灵活

　　1）尝试scala函数式编程语言

1. 主要用于hue或者支持hive sql 的表/视图创建、清空、删除，数据的查询，表结构的设置与查看。

Spark

1. 高效，快3-5倍

一般来说，Spark比MapReduce运行速度快的原因主要有以下几点：

• task启动时间比较快，Spark是fork出线程；而MR是启动一个新的进程；
• 更快的shuffles，Spark只有在shuffle的时候才会将数据放在磁盘，而MR却不是。
• 更快的工作流：典型的MR工作流是由很多MR作业组成的，他们之间的数据交互需要把数据持久化到磁盘才可以；而Spark支持DAG以及pipelining，在没有遇到shuffle完全可以不把数据缓存到磁盘。
• 缓存：虽然目前HDFS也支持缓存，但是一般来说，Spark的缓存功能更加高效，特别是在SparkSQL中，我们可以将数据以列式的形式储存在内存中

　　1）内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销

　　3）使用多线程池模型来减少task启动开稍，shuffle过程中避免 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作

1. 易用

　　1）提供了丰富的API，支持Java，Scala，Python和R四种语言

　　2）代码量比MapReduce少2~5倍

1. 与Hadoop集成 读写HDFS/Hbase 与YARN集成

5.结构化数据与非结构化数据

结构化数据

结构化的数据一般是指可以使用关系型数据库表示和存储，可以用二维表来逻辑表达实现的数据。例如：需要多少个属性，每个属性什么类型，每个属性的取值范围等等，类似下图所示，提前定义好了一个二维矩阵的元数据，包含有列名称、列的类型、列的约束等：

　　可见，虽然结构化数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。但是，它的扩展性不好（比如，业务需要增加一个字段，此时就需要将已存储入库的所有数据全部更新一遍，效率极低）。对于结构化数据来讲通常是先有结构再有数据，而对于半结构化数据来说则是先有数据再有结构。

**非结构化数据
**非结构化数据就是没有固定结构的数据。包括所有格式的办公文档、Word、PPT、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。对非结构化的数据，一般以二进制的形式直接整体进行存储。

6.Linux简单操作命令实训练习

主要对用户进行删除添加设置密码等操作

**1. **文件与目录操作

命令

格式

含义

pwd

pwd

显示当前所在目录。

ls

ls [选项] [文件|目录]

显示指定目录中的文件或子目录信息。

cd

cd <路径>

切换当前用户所在的工作目录。

mkdir

mkdir [选项] 目录

创建目录。

rm

rm [选项] <文件>

删除文件或目录。

cp

cp [选项] <文件> <目标文件>

复制文件或目录。

mv

mv [选项] <文件> <目标文件>

移动文件或对其改名。

cat

cat [选项] [文件]

查看文件内容。

tar

tar [选项] [档案名] [文件或目录]

为文件和目录创建档案。

**2. **用户操作

命令

格式

含义

useradd

useradd用户名

创建新用户。

passwd

passwd用户名

设置或修改指定用户的口令。

chown

chown [选项]

将文件或目录的拥有者改为指定的用户或组。

chmod

chmod [-R] 模式 文件或目录

修改文件或目录的访问权限。
模式为文件或目录的权限表示，有三种表示方法：

（1）数字表示

（2）字符赋值

（3）字符加减权限

su

su [-] 用户名

将当前操作员的身份切换到指定用户。

sudo

sudo命令

让普通用户执行需要特殊权限的命令。

**3. **文本操作

命令

格式

含义

vi

vi [文件名]

Linux的常用文本编辑器，有三个工作模式：

（1）命令模式

启动 vi，便进入命令模式。常用的命令：

i切换到输入模式。

x 删除当前光标所在处的字符。

: 切换到末行模式。

（2）输入模式

编辑文件内容，按 Esc 键返回命令模式。

（3）末行模式

保存、查找或者替换等，需进入末行模式。常用命令：

Set nu：每一行显示行号

r 文件名：读取指定的文件。

w文件名：将编辑内容保存到指定的文件内。

q：退出vi

wq：保存文件并退出vi

q!：强制退出vi，不管是否保存文档内容。

**4. **系统操作

命令

格式

含义

clear

Clear

清除屏幕。

hostname

hostname [选项]

显示和设置系统的主机名称。

hostnamectl

格式1：hostnamectl

格式2：hostnamectl set-hostname <host-name>

格式1：显示当前主机的名称和系统版本。

格式2：永久设置当前主机的名称。

ip

格式1：ip link <选项> dev <设备名>

格式2：ip address <选项> dev <设备名>

格式1：对网络设备（网卡）进行操作，选项add、delete、show、set分别对应增加、删除、查看和设置网络设备。

格式2：对网卡的网络协议地址（IPv4/IPv6）进行操作，选项add、change、del、show分别对应增加、修改、删除、查看IP地址。

systemctl

systemctl <选项> service_name

管理系统中的服务

修改文件名练习