Spark核心概念
名词解释
1)ClusterManager：在Standalone(上述安装的模式，也就是依托于spark集群本身)模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器ResourceManager(国内spark主要基于yarn集群运行，欧美主要基于mesos来运行)。
2)Application：Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor。
3)SparkConf：负责存储配置信息。作用相当于hadoop中的Configuration。
4)SparkContext：Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor。
5)Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制，启动的进程叫Container。
6)Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext(是spark中最重要的一个概念，是spark编程的入口，作用相当于mr中的Job)。
7)Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。
8)RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。
9)RDD是弹性式分布式数据集，理解从3个方面去说：弹性、数据集、分布式。是Spark的第一代的编程模型。
10)DAGScheduler：实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Taskset放到TaskScheduler中。DAGScheduler就是Spark的大脑，中枢神经。
11)TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。
12)Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。
13)Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。task的个数由rdd的partition分区决定，spark是一个分布式计算程序，所以一个大的计算任务，就会被拆分成多个小的部分，同时进行计算。一个partition对应一个task任务。
14)Transformations：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。
15)Actions：操作/行动(Actions)算子 (如：count, collect, foreach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。
Spark官网组件说明
官网组件说明如图-18所示：
图-18 Spark组件通信架构图
Spark应用程序作为集群上的独立进程集运行，由主程序（称为驱动程序）中的SparkContext对象协调。
具体来说，要在集群上运行，SparkContext可以连接到几种类型的集群管理器（Spark自己的独立集群管理器、Mesos或YARN），这些管理器可以跨应用程序分配资源。一旦连接，Spark将获取集群中节点上的执行器，这些执行器是为应用程序运行计算和存储数据的进程。接下来，它将应用程序代码（由传递给SparkContext的JAR或Python文件定义）发送给执行器。最后，SparkContext将任务发送给执行器以运行。
Spark编程体验
项目依赖管理
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>2.12.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.23</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>chapter1.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>
项目编码
spark入门程序wordcount：
package com.fesco.bigdata.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* scala版本的wordcount
*/
object ScalaWordCountApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
.setAppName(s"${ScalaWordCountApp.getClass.getSimpleName}")
.setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
//加载数据
val file: RDD[String] = sc.textFile("file:/E:/data/spark/hello.txt")
//按照分隔符进行切分
val words:RDD[String] = lines.flatMap(line => line.split("\\s+"))
//每个单词记为1次
val pairs:RDD[(String, Int)] = words.map(word => (word, 1))
//聚合数据
val ret:RDD[(String, Int)] = pairs.reduceByKey(myReduceFunc)
//export data to external system
ret.foreach(println)
}
sc.stop()
}
def myReduceFunc(v1: Int, v2: Int): Int = {
v1 + v2
}
}
Master URL说明
首先在编程过程中，至少需要给spark程序传递一个参数master-url，通过sparkConf.setMaster来完成。改参数，代表的是spark作业的执行方式，或者指定的spark程序的cluster-manager的类型。
表-1 模式选择
|----------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------|
| master | 含义 |
| local | 程序在本地运行，同时为本地程序提供一个线程来处理 |
| local[M] | 程序在本地运行，同时为本地程序分配M个工作线程 来处理 |
| local[*] | 程序在本地运行，同时为本地程序分配机器可用的CPU core的个数工作线程来处理 |
| local[M, N] | 程序在本地运行，同时为本地程序分配M个工作线程来处理,如果提交程序失败，会进行最多N次的重试 |
| spark://ip:port | |--------------------------------------| | 基于standalone的模式运行，提交撑到ip对应的master上运行 | |
| spark://ip1:port1,ip2:port2 | 基于standalone的ha模式运行，提交撑到ip对应的master上运行 |
| yarn/启动脚本中的deploy-mode配置为cluster | 基于yarn模式的cluster方式运行,SparkContext的创建在NodeManager上面，在yarn集群中 |
| yarn/启动脚本中的deploy-mode配置为client | 基于yarn模式的client方式运行,SparkContext的创建在提交程序的那台机器上面，不在yarn集群中 |
spark程序的其他提交方式
加载hdfs中的文件：
object RemoteSparkWordCountOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建程序入口
val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
//设置日志级别
sc.setLogLevel("WARN")
//加载数据
val file = sc.textFile("hdfs://hadoop101:8020//wordcount//words.txt")
//切分
val spliFile: RDD[String] = file.flatMap(_.split(" "))
//每个单词记为1次
val wordAndOne: RDD[(String, Int)] = spliFile.map((_, 1))
//聚合
val wordAndCount: RDD[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
//打印输出
wordAndCount.foreach(println)
//释放资源
sc.stop()
}
}
提交spark程序到集群中
首先需要将spark-core模块进行打包，其次上传到集群中，才可以进行提交作业到spark或者yarn集群中运行。
1)Client：
bin/spark-submit \
--class chapter1.WordCount \
--master spark://hadoop101:7077 \
/root/word.jar \
hdfs://hadoop101:8020/wordcount/words.txt
2)Cluster：
bin/spark-submit \
--class chapter1.WordCount \
--master spark://hadoop101:7077 \
/root/word.jar \
hdfs://hadoop101:8020/wordcount/words.txt \
hdfs://hadoop101:8020/wordcount/output1