spark基础

青铜念诗2024-02-24 17:20

文章目录

spark框架概述

什么是spark

用于大规模数据处理的统一分析引擎

特点：对任意类型（结构化、半结构化、非结构化）的数据进行自定义计算

起源

2009年起源加州伯克利

2010年开源

2013年原创团队成立databricks；同年被捐给apache基金会

2014年成为apache顶级项目

2016年spark2.0

2019年spark3.0

spark VS hadoop(mapreduce)

spark相对hadoop有优势，但不能完全取代：

  1. 计算层面：spark相比mapreduce有巨大优势，但至今有很多基于MR架构的计算工具，如hive
  2. spark仅做计算：hadoop不仅有计算（mapreduce），也有存储（hdfs），资源管理调度（yarn）；hdfs和yarn仍然是很多大数据体系的核心架构

spark特点

  1. 速度快：100x mapreduce（支持内存计算，并通过DAG（有向无环图）来完成数据的迭代计算）
    1. spark处理数据时，将中间数据结果存储到内存中（hadoop存储在硬盘中，读取硬盘）
    2. spark提供丰富的算子（API），做到复杂任务在一个spark程序中完成（mapreduce只有两个算子：map和reduce）
  2. 易使用：python、Java、Scala、R
python 复制代码 
df = spark.read.json("log.json")
df.where("age">21).select("name.first").show(()
  1. 通用：包含spark sql、spark streaming、MLlib、GraphX等，

spark core api：spark核心

  1. 运行广泛：runs on hadoop、mesos、standalone、cloud

支持多种运行方式：hadoop、mesos，也支持Standalone的独立运行模式，也支持云kubernetes（spark2.3）

支持多种数据源：hdfs、hbase、cassandra、kafka、mysql、elastic、redis、mangodb、postagesql（支持定制数据源）

spark框架模块

spark整个框架模块包括：spark core、spark sql、spark streaming、spark graphx、spark mllib，后四项建立在核心引擎之上

spark core：spark核心，spark运行的基础。以RDD（Resilient Distributed Dataset，分布式弹性数据集）数据抽象，提供python、java、scala、r语言的api，可进行海量离线数据批处理（不管是否结构化）

spark sql：基于spark core提供结构化数据的处理，本身针对离线计算场景。基于spark sql提供structuredStreaming模块，进行数据流式计算（spark sql只能处理结构化）

spark streaming：以spark core为基础，提供数据流式计算

spark graphx：以spark core为基础，进行机器学习计算，内置大量机器学习库和api算法，方便用户以分布式模式进行机器学习计算

spark mlib：以spark core为基础，进行图计算，提供大量图计算api，方便用户以分布式模式进行图计算

spark运行模式

  1. 本地模式（单机）

本地模式就是一个独立进程，通过内部多个线程来模拟整个spark运行的环境

  1. standalone模式（集群）

spark中各个角色以独立进程的形式存在，并组成spark集群环境

  1. hadoop yarn模式（集群）

spark中各个角色运行在yarn容器内部，并组成spark集群环境

  1. kubernetes模式（容器集群）

spark中各个角色运行在kubernetes容器内部，并组成spark集群环境

  1. 云服务模式

运行在云平台上

  1. 。。。

除本地模式外，都可以用于生产

spark架构角色

yarn角色

资源管理层面：

resourcemanager：集群资源管理者

nodemanager：单机资源管理者

任务计算层面：

applicationmaster：单任务管理者（如任务失败重启、任务资源分配、任务工作调度）

task：单任务执行者

saprk角色

master：集群资源管理者

worker：单机资源管理者

driver：单任务管理者

executor：单任务计算

正常executor干活，特殊场景下（local）driver除了管理也可以干活

小结：

解决问题

针对海量数据进行离线批处理和实时流计算

模块

spark core、spark sql、spark streaming、graphX、MLlib

特点

快、简单、通用、多模式运行

运行模式

  • 本地模式
  • 集群模式（standalone、yarn、kubernetes）
  • 云模式

运行角色

master；worker；driver；executor

spark环境搭建-local

实验服务器环境

node1：master和worker

node2：worker

node3：worker和hive

  • hadoop3以上
  • jdk1.8
  • centos7（7.6）

基本原理

本质

启动一个JVM process进程（一个进程有多个线程），执行任务task

  • local模式可以限制spark集群环境的线程数量，即local[N]或local[*]
  • N代表可以使用N个线程，每个线程拥有1个cpu core；如果不指定N，默认1个线程；通常几核cpu就指定几个线程，最大化利用计算能力
  • local[*]表示按最多的cppu核心数设置线程数

角色分布

资源管理：

master：local进程本身

worker：local进程本身

任务执行：

driver：local进程本身（driver可以理解为有时候做管理（local），有时候做工人）

executor：不存在，由local进程内的线程提供计算能力（executor可以理解为纯工人）

local模式只能运行一个spark程序，如果执行多个spark程序，需要多个相互独立的local进程执行

搭建

centos装好系统

anaconda、hadoop、spark、jdk

安装anaconda
python 复制代码 
bash Miniconda-tab

source .bashrc

conda create -n pyspark python=3.8 -y
安装spark、hadoop、spark
python 复制代码 
tar -zxvf spark-tab -C /export/server
tar -xvf hadoop-tab -C /export/server
tar -xvf jdk-tab -C /export/server

ln -s spark-tab spark
配置环境变量
python 复制代码 
vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export SPARK_HOME=/export/server/spark
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export PYSPARK_PYTHON=/root/miniconda3/envs/pyspark
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:HADOOP_HOME/sbin:$PATH

vim ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export PYSPARK_PYTHON=/root/miniconda3/envs/pyspark
启动spark
python 复制代码 
# 在spark的bin目录下
# 1. 启动spark的python版本pyspark
./pyspark

# 2. 带参数启动pyspark
./pyspark --master local[*]

# 3. 启动spark-shell
./spark-shell

# 4. 执行简单命令
sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)).map(x => x *10).collect()

# 5. 执行spark-submit
./spark-submit --master local[*] /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 10
# 执行圆周率的实例程序，迭代10次
功能名称 bin/spark-submit bin/pyspark bin/spark-shell
功能 提交java\scala\python代码到spark中运行 提供一个python
解释器环境用来以python代码执行spark程序 提供一个scala
解释器环境用来以scala代码执行spark程序
特点 提交代码用 解释器环境 写一行执行一行 解释器环境 写一行执行一行
使用场景 正式场合, 正式提交spark程序运行 测试\学习\写一行执行一行\用来验证代码等 测试\学习\写一行执行一行\用来验证代码等

local模式小结

运行原理

一个独立进程配合内部线程完成spark运行时环境；

local模式可以通过spark-shell/pyspark/spark-submit等开启

bin/pyspark是什么程序

是一个交互式解释器执行环境，启动后得到一个local spark环境，运行python代码来进行spark计算

不同于python解释器，pyspark可以调用spark api完成spark计算

spark的4040端口

spark任务启动后，driver所在机器绑定4040端口，提供当前任务的监控页面；

任务结束，则4040解绑；

多个任务，则分别绑定到多个不同端口

spark环境搭建-standalone

standalone架构

local通过一个进程内的线程模拟spark运行环境

standalone是spark自带的一种集群环境，不同于local模拟，standalone真实地在多个机器之间搭建spark集群环境，可用于实际大数据处理

standalone是完整的spark（分布式）运行环境

master以master进程存在（可多个master），worker以worker进程存在（可多个worker）

driver运行时存在master进程内，executor运行于worker进程内

主要3类进程

  1. 主节点master进程：master角色，管理整个集群资源，托管运行各任务的driver
  2. 从节点worker：worker角色，管理每个机器的资源，分配对应资源（memory、cpu cores）来运行executor
  3. 历史服务器HistoryServer（可选）：spark application运行完成后，保存事件日志数据到hdfs，启动HistoryServer可查看应用运行相关内容

master集群

driver任务

worker单机资源

executor某任务执行

standalone部署

  1. 三台服务器（虚拟机，三台均如local配置部署即可）
python 复制代码 
node1\ node2\ node3
node1运行: Spark的Master进程  和 1个Worker进程
node2运行: spark的1个worker进程
node3运行: spark的1个worker进程
整个集群提供: 1个master进程 和 3个worker进程
  1. 修改配置文件
python 复制代码 
# 切换到hadoop用户
chown -R hadoop:hadoop spark*
su - hadoop
cd conf # /export/server/spark/conf

# 配置workers文件
mv workers.template workers
vim workers
# 指定workers
node1
node2
node3

# 配置spark-env.sh文件
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh
# 追加以下内容
JAVA_HOME=/export/server/jdk
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_HOST=node1 # 指定master
export SPARK_MASTER_PORT=7077 # 指定master的通讯端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 # 指定master webui端口
SPARK_WORKER_CORES=1 # 可用cpu核心数
SPARK_WORKER_MEMORY=1g # 可用内存大小
SPARK_WORKER_PORT=7078 # worker工作通讯端口
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081 # worker webui端口
# 配置历史服务器：将spark程序运行的历史日志存到hdfs的/sparklog文件夹中
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node1:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

# 在hadoop中查看是否存在sparklog文件夹
hadoop fs -ls /
# 如果没有sparklog文件夹，则需要在hdfs上创建
hadoop fs -mkdir /sparklog
hadoop fs -chmod 777 /sparklog

# 配置spark-defaults.conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
# 追加以下内容
spark.eventLog.enabled 	true # 开启spark的日期记录功能
spark.eventLog.dir hdfs://node1:8020/sparklog/ # 设置spark日志记录的路径
spark.eventLog.compress true # 设置spark日志是否启动压缩：减小体积，提升网络IO 

# 配置log4j.properties文件 [可选: 因为spark日志输出太多，看任务需求] 
mv log4j.properties.template log4j.properties
vim log4j.properties
log4j.rootCategory=WARN, console # 将INFO修改为WARN

# 在其他node上也安装spark
scp -r spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 node2:/export/server/
scp -r spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 node3:/export/server/
# 设置软链接
ln -s /export/server/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 /export/server/spark
  1. 启动历史服务器

sbin/start-history-server.sh # node1

python 复制代码 
jps # 显示所有Java进程的pid

xxx JobHistoryServer # hadoop yarn的历史记录服务器
xxx HistoryServer # spark的历史纪录服务器
  1. 启动spark的master和worker进程
python 复制代码 
# 启动全部master和worker
sbin/start-all.sh

# 或者一个个启动:
# 启动当前机器的master
sbin/start-master.sh
# 启动当前机器的worker
sbin/start-worker.sh

# 停止全部
sbin/stop-all.sh
# 停止当前机器的master
sbin/stop-master.sh
# 停止当前机器的worker
sbin/stop-worker.sh
  1. 查看master的webui

默认设置为8080，如果被占用则向后顺延

日志中查看到:Service 'MasterUI' could not bind on port 8080. Attempting port 8081.

通过master的webui界面，可以检查spark集群启动是否正常

测试

cd /export/server/spark/bin

pyspark

在master的webui界面查看通讯地址
./pyspark --master spark://node1:7077连接到集群

sc.parallelize([1,2,3,4,5]).map(lambda x: x*10).collect() # 运行简单的命令

任务结束后，driver结束，但master和worker仍在

spark-submit

./spark-submit --master spark://node1:7077 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100100次迭代计算圆周率

任务执行完成后，driver生命周期结束，通过历史服务器HistoryServer查看运行情况

历史服务器端口：18080
node1:18080中查看历史运行记录

spark应用架构（层次结构）

一些监控页面

4040

是一个运行着的application在运行过程中临时绑定的端口，用以查看当前任务的状态

4040是一个临时端口，程序运行完成后即被注销（driver用）

8080

默认standalone下master的web端口，用以查看master集群的状态

18080

默认历史服务器的端口，用以回看某个程序的历史运行状态

历史服务器长期稳定运行

层级

一个应用程序

若干子任务

每个子任务的若干阶段

每个阶段由不同Task（线程）完成

standalone模式小结

standalone原理

master和worker角色以独立进程形式存在，组成spark运行环境(集群 )

standalone中spark角色分布

master角色：master进程

worker角色：worker进程

driver角色：以线程运行在master中

executor角色：以线程运行在worker中

standalone提交spark应用

bin/spark-submit --master spark://server:7077 xxx

4040 8080 18080

4040：单个程序（driver）运行时的临时端口

8080：master的webui端口

18080:历史服务器

job state task

job下若干state

state下若干task

一个spark程序会分为多个子任务（job），每个子任务会分为多个阶段（state），每个阶段会分成多个线程（task）来执行具体的任务

spark环境搭建-standalone-ha

standalone集群是master-slaves架构的集群模式，存在单点故障问题（SPOF）

master宕机，则集群崩溃，所以要多个master来保证集群的资源分配

高可用HA

spark解决单点故障问题的两种方案：

  1. 基于文件系统的单点恢复（Single-Node Recovery with Local File System）：只限开发或测试
  2. 基于zookeeper的standby masters（standby masters with zookeeper）：可用于生产

zookeeper提供leader election机制，保证集群中虽然有多个master，但只有一个保持活跃（active），其他都是standby。当活跃master出现故障时，standby master顶替。集群信息（worker，driver，application）都已持久化到文件系统，因此切换过程（有时间开销）只会影响job提交，正在进行的job不受任何影响。

基于zookeeper实现HA

启动zookeeper和hdfs

python 复制代码 
cd /export/server/spark/conf
vim spark-env.sh

# 修改为注释
# export SPARK_MASTER_HOST=node1 # 为了使用zookeeper动态切换master

# 追加
SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"

standalone ha原理

基于zookeeper做状态维护，开启多个master，当活跃master宕机时，standby master能及时接管

spark环境搭建-spark on yarn

按前面方式部署，最优为standalone ha；

但企业服务器紧张，且不管什么业务基本都有Hadoop集群，也就是yarn集群；

standalone集群和yarn集群复用一套服务器资源利用率低，不如只使用yarn集群；

spark直接运行在yarn内，接受yarn调度；

对于spark on yarn，无需部署spark集群，只需一台服务器充当spark客户端，即可提交任务到yarn集群中运行

spark on yarn本质

master角色由yarn的resourceManager担任

worker角色由yarn的nodeManager担任

driver角色运行在yarn容器内，或提交任务的客户端进程中

executor运行在yarn提供的容器内

核心：让spark计算任务运行在yarn容器内部，资源管理交由resourceManager和nodeManager代替

spark on yarn的需求：

  1. yarn集群
  2. spark客户端，如spark-submit，将spark程序提交到yarn中
  3. 被提交的代码，如pi.py等

spark on yarn环境配置

确保HADOOP_CONF_DIR YARN_CONF_DIR在spark-env.sh中配置了环境变量即可

shell 复制代码 
bin/pyspark --master yarn --deploy-mode client|cluster
# yarn中独有 --deploy-mode
# 交互式环境pyspark和spark-shell只能运行客户端模式

deployMode部署模式

cluster模式和client模式

spark on yarn两种运行模式：Cluster集群模式、Client客户端模式

两种模式区别在于driver运行位置

cluster模式：driver运行在yarn内部，和applicationManager在同一个容器内部

client模式：driver运行在客户端进程中，如driver运行在spark-submit程序的进程中

cluster模式


client模式


cluster模式：

  1. 效率高，直接在容器内通信，集群通信成本低
  2. 查看日志困难，日志也是容器内日志
  3. 集群模式下driver运行在applicationMaster节点上，由yarn管理，出现问题yarn会重启applicationMaster（driver）

client模式（方便，但性能低稳定差，生产不推荐）：

  1. 容易看日志，日志是客户端日志
  2. 效率低，需要跨容器通信，通信成本高

client模式测试

python 复制代码 
# 客户端模式
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 --total-executor-cores 3 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100
# 集群模式
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 --total-executor-cores 3 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100

拓展：两种模式详细流程

yarn的client模式下，driver在任务提交的本地机器上运行

  1. Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster;
  2. 随后ResourceManager分配Container，在适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLauncher，只负责向ResourceManager申请Executor内存;
  3. ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配Container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程
  4. Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数
  5. 之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个Stage生成对应的TaskSet，之后将Task分发到各个Executor上执行。

yarn的cluster模式下，driver运行在nodeManager容器内，driver与applicationMaster一体：

总结

spark on yarn本质

master由resourceManager代替

worker由nodeManager代替

driver可运行在容器中（cluster），也可运行在客户端上（client）

executor全部运行在yarn容器中

why spark on yarn？

提高资源利用率，在已有yarn场景下使得spark受到yarn的调度，来更好地管理资源、调度资源

pyspark安装

框架、类库

类库：可重用的代码库，如numpy、pandas

框架：可以独立运行，并提供编程结构的一种软件产品，如spark

bin/pyspark 是一个应用程序，客户端程序，提供python解释器来运行spark命令

pyspark类库 import pyspark

pyspark类库

pyspark是spark官方提供的一个python类库，内置完全的spark api

pyspark安装

pip install pyspark

总结

pyspark：类库，提供spark api

bin/pyspark：交互式应用程序

本机开发环境搭建（windows）

windows环境配置

将文件包中的hadoop3.3.0复制进windows中，将其hadoop.dll复制进c:\windows\system32文件夹下，将hadoop3.3.0文件夹路径加如系统环境变量中HADOOP_HOME:xxx\hadoop3.3.0

应用入口

spark application程序入口为sparkContext，任何一个应用首先需要构建sparkContext对象：

  1. 创建SparkConf对象：设置spark application基本信息，如应用名称AppName、应用运行Master等
  2. 基于SparkConf对象，创建SparkContext对象
python 复制代码 
conf = Sparkconf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)

from pyspark import SparkConf, SparkContext
if __name__ == '__main__':
    conf = Sparkconf().setAppName('WordCount').setMaster('local[*]') # 如果是yarn模式，就不要设置master
    sc = SparkContext(conf=conf)
    # 读取hdfs的word.txt，统计单词出现的数量
    file_rdd = sc.textFile('hdfs://ndoe1:8020/input/word.txt') # rdd 弹性分布式数据集；；最好是hdfs地址，文件都可以访问到
    words_rdd = file_rdd.flatMap(lambda line: line.split(" "))
    words_with_one_rdd = words_rdd.map(lambda x: (x, 1))
    result_rdd = words_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a,b:a+b)
    print(result_rdd.collect())

总结

python开发spark

主要是获取sparkContext对象，基于sparkContext对象作为环境入口

如何提交spark应用

代码上传到服务器上，通过spark-submit工具提交

  1. 代码中不要设置master，代码中优先级更高
  2. 读取的文件一定是各个机器都能读取到的地址（分布式计算），如HDFS

分布式代码执行

spark集群角色

当spark application运行在集群上时，主要有四个部分：

  1. master（resourceManager）：集群资源管理
  2. worker（nodeManager）：单机资源管理
  3. driver：单个spark任务管理，相当于yarn的applicationMaster
  4. executor：spark的工作任务Task都由executor负责执行

application->job->stage -> task

分布式代码执行分析


python on spark原理

简言之：driver跑的JVM（翻译）；executor跑的python（中转调度）

两套语言运行

pyspark宗旨是不破坏spark已有的运行时架构（Java系），在spark架构外层包装一层python api，借助Py4j实现python和Java交互，进而实现通过python编写spark应用程序

总结

分布式代码执行的重要特征

代码在集群上运行，则是被分布式运行的（一份代码，分布式运行）

spark中，非任务处理部分由driver执行（非rdd）；任务处理部分由executor执行（rdd）

executor数量很多，所以任务的计算是分布式运行的

pyspark架构体系

spark on python：

driver端由jvm执行；executor端由jvm做命令转发，底层由python解释器工作

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