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INTRO

Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) as the underlying file system and Apache Spark as the execution engine.

bash 复制代码

cd ~
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
tar zvxf hadoop-3.3.4.tar.gz
cd hadoop-3.3.4

我们需要编辑一些配置文件。对于HDFS，您可以在vm1上进行编辑，然后将文件复制到vm2。这些配置文件最初是空的（带有注释），因此用户需要手动设置它们。添加如下内容，替换空的<configuration>...</configuration>字段在hadoop-3.3.4/etc/hadoop/core-site.xml：

接下来，编辑hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml中的文件系统目录。确保创建了文件夹并指定了正确的路径。例如，创建"hadoop-3.3.4/data/namenode/"和"hadoop-3.3.4/data/datanode"，分别设置为"dfs.namenode.name.dir"和"dfs.datanode.data.dir"字段值所在的路径（参考下面的模板hdfs-site.xml配置文件）。第三个配置属性表示HDFS块的大小，在本例中设置为64MB。（HDFS默认配置的块大小为128MB。）这些目录分别指明NameNode和DataNode的数据存储位置。注意，xml文件中的路径应该是绝对的；还需要注意的是，相同的路径需要您自己在领导实例vm1和跟随实例vm2上手动创建，因为HDFS将在集群的每台机器上运行一个DataNode进程。

Note that the path in the xml file should be absolute; also note that the same path needs to be manually created by yourself on both the leader instance vm1 and the follower instance vm2, because HDFS will run a DataNode process on each machine of the cluster.

在这一部分，我们详细了解了 PageRank 算法的概念和计算方式，它是 Google 搜索引擎用来衡量网页质量和重要性的关键算法之一。PageRank 的基本思想是利用网络上的链接结构来评估网页的"重要性"或"权威性"，而这个重要性可以用来提升搜索结果的精准度。以下是对第 2.1 节的具体说明：

2.1 PageRank：为网络带来秩序

网络上的引用（链接）图是一个重要的资源，但在早期的网络搜索引擎中几乎没有被充分利用。Google 开发了一种称为 PageRank 的算法，来通过计算网页的"引用重要性"来组织搜索结果。这种引用重要性与人们的主观重要性评价相吻合，因此可以用来很好地对搜索结果进行排序。

2.1.1 PageRank 计算的描述

PageRank 源于学术论文引用的理论。通常我们会统计指向某个页面的引用（即反向链接）数量来近似衡量页面的"重要性"或"质量"。然而，PageRank 不仅仅是简单地计算链接数量，而是通过加权来衡量。

该公式表示：页面 A 的 PageRank 是其引用页面的 PageRank 值的归一化和，再加上一个常数。PageRank 值的总和构成了一个概率分布，因此所有页面的 PageRank 总和为 1。

计算方法：

PageRank 可以通过简单的迭代算法计算，最终收敛到网页的链接矩阵的主特征向量。计算约 2600 万网页的 PageRank 只需几小时。

2.1.2 直观的解释

PageRank 模型可以理解为用户行为的一种模拟。假设有一个"随机漫游者"，他会随机选择一个页面，不停地点击链接，不会点击"返回"，但在某个页面会感到"厌倦"并随机跳到另一个页面。这种随机跳转的概率就是阻尼系数 ddd。

PageRank 的重要特性在于，即使一个页面只有少数高质量页面指向它，或有很多普通页面指向它，它也可以得到较高的 PageRank。这表明，一个被广泛引用的页面是值得关注的，而即使只有一个重要页面（如 Yahoo 的主页）指向的页面也是值得关注的。

PageRank 算法通过递归地将权重在网络结构中传播，从而综合考虑了各种情况，包括广泛引用的页面和少数高质量引用的页面。这种算法使得搜索引擎可以避免人为操纵，提高搜索结果的客观性和可靠性。

你的任务包括以下三个主要部分：

任务 1：编写 PySpark 程序实现 PageRank 算法

初始化页面排名：给每个页面的初始排名设为 1。
迭代过程 ：
- 每一轮迭代中，每个页面 ppp 会把它的排名值 rank(p)\text{rank}(p)rank(p) 按照出链接数均分，贡献给每个出链接指向的页面。
- 每个页面的排名更新公式是：rank(p)=0.15+0.85×(contributions sum)\text{rank}(p) = 0.15 + 0.85 \times (\text{contributions sum})rank(p)=0.15+0.85×(contributions sum)。
执行 10 轮迭代：按照上述步骤迭代计算 PageRank 值，共执行 10 次迭代。

具体步骤：

下载并解压缩数据集（如从 BlackBoard 下载），然后将解压后的文件上传到 HDFS。
编写 PySpark 代码来读取该数据集，初始化每个页面的排名，然后按上述逻辑实现 PageRank 算法。

任务 2：调整 RDD 分区以提高并行度

在 Spark 中，数据集会被分割成多个小块（称为"分区"），分布在集群的不同节点上。你可以通过多种方式来调整分区，以实现更高的并行度：

可以在创建 RDD 时配置分区方式。
还可以在进行像 join 这样会导致数据洗牌的操作时调整分区。

你可以使用 partitionBy() 函数自定义 RDD 的分区方式，并观察改变分区对程序执行效率的影响。

任务 3：杀掉一个 Worker 进程并观察变化

为了模拟节点故障并观察 Spark 的容错性，你需要在应用执行到 25% 到 75% 的时间段时中途故意杀掉一个 Worker 进程，具体步骤如下：

在 vm2 上执行以下命令，清空内存缓存：
sudo sh -c "sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches"
使用 jps 命令获取 Spark Worker 的进程 ID，然后使用 kill -9 <Worker_PID> 终止该进程。

这个实验会帮助你理解 Spark 的容错机制，以及在分布式计算中遇到节点故障时 Spark 如何自动重新调度任务。

总结：

任务 1：在 PySpark 中实现 PageRank 算法。
任务 2：通过自定义分区来提高并行度。
任务 3：杀掉一个 Worker 进程，观察容错效果。

注意点？

如果你的当前设置只有一个 Spark Worker，那么 Task 3 可能无法完成原本的故障模拟任务。Task 3 的目的是模拟 Worker 故障，以便观察 Spark 集群在 Worker 出现故障后的行为。这通常需要至少两个 Worker 才能测试系统的故障恢复能力。

你可以尝试在 spark-env.sh 中增加 SPARK_WORKER_INSTANCES 或配置更多的 VM，来添加一个新的 Worker。这样就可以在任务执行中关闭一个 Worker，并观察集群的故障处理过程。如果需要帮助增加一个 Worker 或设置 SPARK_WORKER_INSTANCES

bash 复制代码

scp D:\Broswer\web-BerkStan.gz ubuntu@44.198.192.38:~/

文件上传到服务器后，你可以：

使用 gunzip 解压缩该文件：

bash 复制代码

gunzip ~/web-BerkStan.gz

将解压后的文件上传到 HDFS，以便在 Spark 应用中进行处理：

bash 复制代码

hdfs dfs -copyFromLocal ~/web-BerkStan /web-BerkStan

bash 复制代码

ubuntu@ip-172-31-12-45:~$ hdfs dfs -copyFromLocal ~/web-BerkStan /web-BerkStan 
copyFromLocal: Call From ip-172-31-12-45.ec2.internal/172.31.12.45 to ip-172-31-12-45.ec2.internal:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
ubuntu@ip-172-31-12-45:~$ jps
1724 Jps
ubuntu@ip-172-31-12-45:~$

需要先启动 NameNode 和 DataNode 服务：

bash 复制代码

start-dfs.sh

动成功后，再次尝试将文件上传到 HDFS：

在成功上传数据集后，您可以开始在 Spark 中实现 PageRank 算法。以下是实现步骤：

1. 编写 PageRank 程序

在 vm1 上，创建一个 Python 脚本文件（例如 pagerank.py），内容如下：

在 vm1 上创建一个 Python 脚本文件，可以使用以下步骤：

使用 touch 命令创建空文件 ：在终端中执行以下命令创建一个名为 pagerank.py 的空文件：
bash 复制代码
```
touch pagerank.py
```
使用 VS Code 或其他文本编辑器编辑文件 ：如果您在使用 VS Code，可以直接通过 VS Code 打开 pagerank.py 文件进行编辑。确保您的 VS Code 已连接到 vm1。
或者使用 nano 编辑器在终端中编辑 ：在终端中使用 nano 编辑器打开文件

为了完成 Part 3 的 Task 2，您需要在代码中实现自定义的 RDD 分区，以观察它对计算性能和资源分配的影响。自定义 RDD 分区可以让您更好地控制数据在集群中的分布，进而提高并行处理的效率，尤其是在大数据集和集群环境中。

什么是 RDD 分区？

在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）是分区的。每个分区可以在不同的 Worker 上并行处理，分区数越多，可以让集群中更多的 Worker 来并行处理数据。

通过自定义 RDD 分区，您可以控制数据的分布方式，进而影响集群资源的利用情况。这样，Spark 会在集群中根据自定义分区来平衡任务，从而让每个 Worker 都得到合理的任务量。

增加一个新的 Worker 确实可以将任务分配到该 Worker 上，从而提升并行处理能力，特别是当数据集较大且分区数合理时。通过增加 Worker 数量，Spark 会根据数据的分区将任务自动调度到所有可用的 Worker 上，以充分利用集群资源。

确保新 Worker 能参与任务的步骤

确保 RDD 分区数足够：
- 在代码中使用 partitionBy(num_partitions) 设置足够的分区数（通常设置为 Worker 数量的 2-4 倍，具体数值可根据集群性能调整）。
- 分区数越多，越能让 Spark 把任务分配到更多的 Worker 上。
重新提交任务：
- 确保所有 Worker 都正常启动后，重新提交 Spark 程序：
  bash 复制代码
```
spark-3.3.1-bin-hadoop3/bin/spark-submit pagerank.py
```