Spark介绍与安装教程（Linux系统）

时间：2022-02-13 01:35:10

Spark介绍与安装教程（Linux系统）

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Spark的介绍

Hadoop与Strom

Hadoop：

  1. MapReduce：为海量数据提供了计算，但只有Map和Reduce操作，操作不灵活。
  2. HDFS（分布式文件系统）：为海量的数据提供了存储。（把全部计算机的存储能力合在一起，数据通过网络在节点之间传输）。
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    Strom：一个分布式的、容错的实时计算系统。
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大数据处理

  1. 复杂的批量数据处理（batch data processing）
  2. 基于历史数据的交互式查询（interactive query）
  3. 基于实时数据流的数据处理（streaming data processing）

Spark特点与应用场景

  Spark是通用的并行化计算框架，基于MapReduce实现分布式计算，其中间结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS。

特点：

  1. 简单方便，使用scala语言。（与RDD很好结合）
  2. 计算速度快，中间结果缓存在内存中。
  3. 高错误容忍。
  4. 操作丰富。
  5. 广播，每个节点可以保留一份小数据集。

核心：RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)

应用场景：

  1. 迭代式算法：迭代式机器学习、图算法，包括PageRank、K-means聚类和逻辑回归(logistic regression)。

  2. 交互式数据挖掘工具：用户在同一数据子集上运行多个Adhoc查询。

    框架

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RDD

  RDD是一种只读的、分区的记录集合。Spark借助RDD实现对类存的管理。

操作：

  1. 转换（transformation）：生成新的RDD。（map/filter/groupBy/join）
  2. 动作（action）：将RDD上的某项操作的结果返回给程序，不产生RDD。（count/reduce/collect/save）

分区：对RDD分区，保存在多个节点上，实现分布式计算。
持久化：RDD缓存。（在内存中或者溢出到磁盘）（容错&加速）
血统（lineage）：RDD有足够信息关于它是如何从其他RDD产生而来的。（容错）

对象：
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依赖

转换操作产生新的RDD
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窄依赖：父RDD只有一个子分区。
宽依赖：每个子RDD依赖所有父RDD分区。

懒惰计算

懒惰计算（lazy evaluation）：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。（不像python和matlab马上执行）。

一个系统知道全部RDD的计算路径的时候，它才拥有最大的优化空间。

DAG

优化任意操作算子图
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Spark会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分阶段(stage)。

窄依赖：多个RDD合并成一个，在一个节点进行，不用生成中间RDD结果。（管道化）
宽依赖：没啥优化。

调度过程

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容错

  1. Checkpoint：数据备份，检测数据完整性。比较占用空间，数据复制需要消耗时间。（hadoop只有这个）
  2. loggingthe updates：依靠lineage chains，记录每个RDD产生方法，根据存储信息重构数据集合，其他节点帮组重构。节省空间，如果血缘关系复杂，可能导致全部节点重新计算。

Spark的安装教程

安装JDK与Scala

  1. 下载JDK：sudo apt-get install openjdk-7-jre-headless。
  2. 下载Scala： http://www.scala-lang.org/。
  3. 解压缩：tar –zxvf scala-2.10.6.tgz。
  4. 进入sudo vim /etc/profile在下面添加路径：
PATH=$PATH:${SCALA_HOME}/bin
  1. 使修改生效source /etc/profile。
  2. 在命令行输入scala测试。

安装Spark

  1. 下载Spark： http://spark.apache.org/downloads.html
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  2. 解压缩： tar –zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.6.tgz
  3. 进入sudo vim /etc/profile在下面添加路径：
SPARK_HOME=/home/spark/spark-lectures/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 （解压后的包所在的路径）
PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin

测试

  1. 在命令行输入：spark-shell（可在安装目录中bin里面找到）
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  2. 进入bin目录，输入./run-example SparkPi 10(迭代次数) 计算π的值
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  4. bin目录：
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Wordcount示例

  • 列表内容

在命令行输入：spark-shell开启spark（scala）

  • 把输入文件加载进RDD：
val textFile = sc.textFile("YOUR_INPUT_FILE")
  • MapReduce操作，以work为key，1为value：
 val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
  • 查看每个单词出现的次数
  wordCounts.collect()

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