目录

1. 序言
2. 理论基础
3. 生态介绍
4. 安装和配置
5. 多节点部署
6. 交互
7. Spark
8. HBase

目标

单纯的hadoop，包括HDFS和MR等，可以解决一部分问题，但是还是有些麻烦。

Spark的诞生是为了使得在某些场景下分布式数据的处理更便捷，效率更高。Hadoop和Spark不是两个对立或需要二选一的工具，而是两个相互补充，以完成更全面的工作的两个朋友。

这一篇，我们会从安装部署Spark开始，介绍如何通过Spark做类似的数据处理。

安装Spark

Spark的安装和部署思路和hadoop一样，把需要的文件下载，放在某一个地方，让系统能找到它，然后做一些配置，就可以启动。

Spark的包可以从http://spark.apache.org/downloads.html来下载，如下图的页面。

这里有两个下拉框，第一个是选当前可用的稳定版本，第二个是选不同的包类型，类为我们是基于hadoop进行安装和部署，所以选“Pre-built for Apache Hadoop 2.7 or later”。

然后点第三条的连接，把文件放在任何你愿意的位置，我把它放在我的hadoop根目录，也就是/home/admin/hadoop里面。

然后通过如下命令解压：

tar -zxf ~/hadoop/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz -C ~/hadoop

再通过如下命令修改目录名，这里我就把spark目录放到hadoop目录下了，但这个不是必须的，你可以把它放在任何期望的位置。

mv ~/hadoop/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 ~/hadoop/spark

到这里我们已经“安装”完成了spark。把的根目录在我的hadoop根目录里面。接下来我们进行一些配置。

配置Spark

Spark的配置文件都在~/hadoop/spark/conf里面（根据实际情况确定目录）。我们主要修改三个文件。

• ~/.bashrc。这个文件我们前面已经修改过，主要是让系统能找到Hadoop，这里我们在最后再加两行，让系统可以找到spark。

然后可以用如下命令使其生效：

source ~/.bashrc

• spark-env.sh。目录里已经有了一个spark-env.sh.template文件，这是一个模板，里面有详细的说明，我们直接从template文件拷贝一份名字为spark-env.sh，然后在最后添加一行：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(~/hadoop/bin/hadoop classpath)

• slaves。同样如果有template文件，则拷贝一份新的，如果没有则新建。在里面写上所有DataNode节点的名字。比如我的是这样：

完成这两个配置文件后，Spark的配置就完成了。我们还需要把整个spark目录（我的是~/hadoop/spark目录）拷到所有的节点服务器上，位置相同。比如可以用命令：

scp ~/hadoop/spark admin@bd2.sos:/home/admin/hadoop

启动Spark

配置完成，我们试着启动Spark：

~/hadoop/spark/sbin/start-all.sh

要停止Spark，可以用如下命令：

~/hadoop/spark/sbin/stop-all.sh

启动之后，我们可以通过网页看到Spark的状态：

测试Spark

安装部署完成，也启动了，我们测试一下Spark是不是工作的。Spark自己带了示例程序，比如计算PI的值（去们先不管这看上去和分布式大数据处理有什么关系，但至少这可以让我们看到Spark是工作的）。

我们在命令行运行：

~/hadoop/spark/bin/run-example SparkPi 10

会得到很多输出，但我们会看到计算出来的PI的结果（虽然不精确）：

上图我们还可以看出，我们可以通过网页看到spark任务执行的状态，浏览器打开http://bd1:4040，其中bd1是我的服务器名，你需要替换成自己的。

但结果是：

原因是，这个web服务只有在spark任务执行过程中才可以访问，而咱们这个任务实在太容易了，很快就结束了。计算PI的这个命令中的最后那个参数10是指的把整个任务分成几个子任务去执行，我们可以增大这个数来让整个任务执行得慢一些，这样就可以刷新出网页上的内容，比如：

Spark Shell

Spark是基于Scala实现的，它提供了一个Scala的实时解释器，就像Python那样。在里面我们可以通过直接运行一行行的Scala代码来操作Spark。

Scala的语法不在本篇的范围内，如果需要请自行搜索学习。

Spark Shell在Spark目录里的bin目录里，但我们已经将它加入到PATH中，所以可以直接在命令行启动它：

spark-shell

在使用Scala访问Spark时我们会遇到一个东西，RDD，这个东西开始总让人迷惑。它的全称是Resilient Distributed Dataset，翻译的话可以叫弹性分布式数据集合。它是Spark中的最基本的数据表示，也就是基本上在Spark里所有需要处理的数据都可以被变成RDD对象，而每个RDD对象都提供了一系列好用的方法。

我们可以通过两种方式创建RDD，一是读取一个文件，二是从现在的数据转换得到。我们用代码试一下。在Spark Shell里我们执行：

val rddFile= sc.textFile("hdfs:/input/big_random_strings.txt")

这里的sc在Spark Shell刚启动的时候已经告诉我们，它是Spark Context，另外还有个叫spark的变量，它是Spark Session。

执行完这一行，Scala会打印出这个rddFile变量，如下图：

可见这个rddFile变量是个org.apache.spark.rdd.RDD[String]。

我们再执行：

val arr = Array("hello","this","is","an","array")
val rddFromArray = sc.parallelize(arr)

得到：

可见arr是个Array，rddFromArray是个RDD。

另外，在数据处理过程中，一个RDD会产生另一个RDD，而这些RDD可以写入HDFS也可以保存在内存中。

我们再做一些相关操作，以更好地理解RDD和我们可以对它做的事情：

rddFile.count()
val filterRDD = rddFile.filter(line  => line.contains("abc"))
filterRDD.count()
rddFromArray.filter(v => v.contains("i")).count()
rddFile.first()
rddFile.take(8)

结果如图：

其中：

• count方法是计数。
• filter方法是过滤一个RDD，从而产生一个新的RDD。
• first方法获取一个RDD中的第一个元素。
• take方法从RDD中取得前几个元素。

另外还有几个方法：

rddFile

其中：

• rddFile.partitions.length是取得这个RDD的partitions的长度，也就是个数。而partition是RDD的一个重要属性，可以理解为一个RDD被分成了几个部分，进而可以并行处理。对于从HDFS里读取的数据，默认partition的个数和这个文件的block个数一至。
• rddFile.cache()。这个操作会把这个RDD缓存在内存中，这是Spark一个很大的特点，当某些数据需要反复处理的时候，把它放在内存中的效率要远远大于每次都读写磁盘。但这个方法需要明确调用，否则Spark不帮我们缓存任何数据。
• rddFromArray.collect()，这个方法会把一个RDD中的数据以Array的形式返回。

另外，在运行Spark Shell的过程中，我们可以通过网页查看Spark的状态，因为这时候它的Web服务是启动着的。

Spark Shell版的Word Count

接下来我们看看在Spark Shell里怎么做前面做过Word Count练习。

其实太简单了……

val rddFile = sc.textFile("hdfs:/input/big_random_strings.txt")
val wc = rddFile.flatMap(line => line.split("")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)
wc.take(3)

只有三行：

• 第一行是从HDFS里读取我们之前创建的随机字符串文件。
• 第二行是做Word Count实质的工作。这会产生一个新的RDD，具体Scala语法相关的请自行搜索。
  • flatMap把文件里的数据按行分解， 产生一个新的RDD。
  • map把前一步中每个“单词”拿过来，并且每个计数1。
  • reduceByKey，把前一步中的结果按Key的不同（也就是word）来计数。
• 第三行从结果里面把前3个取出来。

这时候我们有了Word Count的结果，在wc这个RDD变量中，我们可以把它保存在HDFS中：

wc.saveAsTextFile("hdfs://output/spark_shell_wc")

更详细的信息，可以细读官方Spark文档

Python版的Spark Word Count

除了在Spark Shell里可以做数据处理，我们也可以写Python代码。

首先需要安装pyspark包：

pip install pyspark

我们如下写了一个Python脚本文件，取名为wc.py：

#!/usr/bin/env python

这段代码也很简单，而且重点是，它可以远程执行：

• 首先引入SparkContext，还记得Spark Shell里面那个sc吧，就是这个SparkContext。
• 初始化一个sc变量，指向我的spark主服务器，端口是7077。
• 从HDFS里读取我们的输入文件，这里的主机名和端口，参考自己的core-site.xml中的设置fs.defaultFS。
• 做Word Count的核心工作。（看上去跟Spark Shell里基本一样）
• 把结果存进HDFS文件。

我们可以直接在命令行执行这个python脚本：

~/code/bigdata/wc.py

得到结果：

我们可以直接用hdfs命令或从网页上查看结果，因为我们已经把结果保存在了HDFS里/spark_count.out目录里。

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