大数据【筑基】---Spark【初窥门径】
文章目录
- 一、Spark简介
- 使用Spark的缘由
- 由于Mapreduce编程模型的一下局限性:
- 而Spark之于MR具有以下优势:
- Spark技术栈简介
- 二、Spark环境部署
- spark-shell:Spark自带的交互交互式工具:
- 三、Spark架构
- Spark构架核心组件
- 五、spark初体验
一、Spark简介
诞生:诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室,一个基于内存的分布式计算框架
发展历程:
- 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室
- 2010年正式开源
- 2013年6月正式成为Apache孵化项目
- 2014年2月成为Apache顶级项目
- 2014年5月正式发布Spark 1.0版本
- 2014年10月Spark打破MapReduce保持的排序记录
- 2015年发布了1.3、1.4、1.5版本
- 2016年发布了1.6、2.x版本
使用Spark的缘由
由于Mapreduce编程模型的一下局限性:
① 繁杂,只有Map和Reduce两个操作,复制的逻辑需要大量的样板代码
② 处理效率低下:
- Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个Map通过HDFS交换数据(磁盘读写频繁)导致任务调度和启动开销大
③ 不适合迭代处理、交互式处理和流式处理
而Spark之于MR具有以下优势:
- 速度快:基于内存的数据处理(比MR块100个数量级以上),基于硬盘数据处理(比MR块10个数量级以上)
- 易用性:支持Java、Scala、Python、R语言;交互式shell方便开发
- 通用性:一栈式解决方案:批处理、交互式查询、实时流处理、图计算及及其学习
- 多种运行模式:YARN、Mesos、EC2、Kubernees、Standalone、Local
Spark技术栈简介
① Spark Core :核心组件,分布式计算引擎
② Spark SQL: 高性能的基于Hadoop的SQL解决方案(通过此项也可以写sql语句)
③ Spark Streaming:实现了高吞吐量、具备容错机制的准实时流处理系统
④ Spark GraphX: 分布式图处理框架
⑤ Spark MLlib: 构建在Spark的分布式机械学习库
二、Spark环境部署
- 安装环境:linux系统
- 安装前置条件:安装并且配置好JDK(最好是1.8版本)
- 如果是单机,只需打通本机免密,如果是集群,需要互相打通免密登录(1台做Master,其他做worker节点)
- 在spark/conf/目录下spark-env.sh
- Slaves(配置worker节点):加入所有的workder节点名
- Spark-env.sh
export SPARK_MASTER_HOST=node1 #主节点IP
export SPARK_MASTER_PORT=7077 #任务提交端口
export SPARK_WORKER_CORES=2 #每个worker使用2核
export SPARK_WORKER_MEMORY=3g #每个worker使用3g内存
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8888 #修改spark监视窗口的端口默认8080
- 修改sbin下spark-config.sh
export JAVA_HOME=/usr/soft/jdk180
- 配置完毕,验证安装是否成功
配置完后启服务:./start-all.sh
若是成功,后台:也可以网页查看状态:http://IP/jobs/
spark-shell:Spark自带的交互交互式工具:
也就是Cluster Manager:
① 本机:spark-shell --master local[*]
② Standalone:standalone --spark://MASTERHOST:7077
③ YARN:spark-shell -master yarn-client
三、Spark架构
Spark构架核心组件
五、spark初体验
经典案例:wordcount
words文件内容:
scala> txt.foreach(line => println(line))
hello world
hadoop spark
hadoop hive
hello spark
hadoop hbase
hello hadoop
实例输出:
sc.textFile("file:///path/words").flatMap(_.split(" ")).groupby(x=>x).foreach(x=>println(x._1,x._2.size))
(hive,1)
(spark,2)
(hello,3)
(world,1)
(hadoop,4)
(hbase,1)
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