Spark介绍

Spark 是什么

Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。
Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
不仅如此,Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。Spark 所提供的接口非常丰富。除了提供基于 Python、Java、Scala 和 SQL 的简单易用的API 以及内建的丰富的程序库以外,Spark 还能和其他大数据工具密切配合使用。例如,Spark 可以运行在 Hadoop 集群上,访问包括 Cassandra 在内的任意 Hadoop 数据源。

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Spark组件介绍

spark基本组件.png

• Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。
• Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。对熟悉Hive和HiveQL的人，Spark可以拿来就用。
• Spark Streaming：允许对实时数据流进行处理和控制。很多实时数据库（如Apache Store）可以处理实时数据。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。
• MLlib：一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。之前可选的大数据机器学习库Mahout，将会转到Spark，并在未来实现。
• GraphX：控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。

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Spark数据存储

Spark 不仅可以将任何 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)上的文件读取为分布式数据集,也可以支持其他支持 Hadoop 接口的系统,比如本地文件、亚马逊 S3、Cassandra、Hive、HBase 等。我们需要弄清楚的是,Hadoop 并非 Spark 的必要条件,Spark 支持任何实现了 Hadoop 接口的存储系统。

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spark 安装

连接 Spark 的过程在各语言中并不一样。在 Java 和 Scala 中,只需要给你的应用添加一对于 spark工件的 Maven 依赖。
** 推荐使用maven依赖。**

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RDD

Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称RDD）。RDD 其实就是分布式的元素集合。
Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含 Python、Java、Scala 中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象。
在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后,Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行。

1. 创建RDD
   Spark 提供了两种创建 RDD 的方式:

• 读取外部数据集
  JavaRDD<String> lines = sc.textFile("/path/to/README.md");
• 在驱动器程序中对一个集合进行并行化。
  JavaRDD<String> lines = sc.parallelize(Arrays.asList("pandas", "i like pandas"));

2. RDD 操作
   RDD 支持两种操作:转化操作和行动操作。

• RDD 的转化操作是返回一个新的 RDD 的操作,比如 map() 和 filter() 。转化 出来的 RDD 是惰性求值的,只有在行动操作中用到这些 RDD 时才会被计算。意味着在被调用行动操作之前 Spark 不会开始计算。Spark 使用惰性求值,这样就可以把一些操作合并到一起来减少计算数据的步骤。
• 行动操作则是向驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作,会触发实际的计算,比如 count() 和 first() 。
  Spark 对待转化操作和行动操作的方式很不一样,因此理解你正在进行的操作的类型是很重要的。如果对于一个特定的函数是属于转化操作还是行动操作感到困惑,你可以看看它的返回值类型:转化操作返回的是 RDD,而行动操作返回的是其他的数据类型。

RDD转化操作与行动操作

（PDF 33页）

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一个简单小程序
任务：编写一个Spark应用程序，对某个文件中的单词进行词频统计。
// 第一步：创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息
// 使用setMaster()可以设置Spark应用程序要连接的Spark集群的master节点的url
// 但是如果设置为local则代表，在本地运行
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("WordCountLocal")
.setMaster("local");

// 第二步：创建JavaSparkContext对象
// 在Spark中，SparkContext是Spark所有功能的一个入口，你无论是用java、scala，甚至是python编写
// 都必须要有一个SparkContext，它的主要作用，包括初始化Spark应用程序所需的一些核心组件，包括
// 调度器（DAGSchedule、TaskScheduler），还会去到Spark Master节点上进行注册，等等
// 一句话，SparkContext，是Spark应用中，可以说是最最重要的一个对象
// 但是呢，在Spark中，编写不同类型的Spark应用程序，使用的SparkContext是不同的，如果使用scala，
// 使用的就是原生的SparkContext对象
// 但是如果使用Java，那么就是JavaSparkContext对象
// 如果是开发Spark SQL程序，那么就是SQLContext、HiveContext
// 如果是开发Spark Streaming程序，那么就是它独有的SparkContext
// 以此类推
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

// 第三步：要针对输入源（hdfs文件、本地文件，等等），创建一个初始的RDD
// 输入源中的数据会打散，分配到RDD的每个partition中，从而形成一个初始的分布式的数据集
// 我们这里呢，因为是本地测试，所以呢，就是针对本地文件
// SparkContext中，用于根据文件类型的输入源创建RDD的方法，叫做textFile()方法
// 在Java中，创建的普通RDD，都叫做JavaRDD
// 在这里呢，RDD中，有元素这种概念，如果是hdfs或者本地文件呢，创建的RDD，每一个元素就相当于
// 是文件里的一行
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C:/Users/Think/Desktop/spark.txt");

// 第四步：对初始RDD进行transformation操作，也就是一些计算操作
// 通常操作会通过创建function，并配合RDD的map、flatMap等算子来执行
// function，通常，如果比较简单，则创建指定Function的匿名内部类
// 但是如果function比较复杂，则会单独创建一个类，作为实现这个function接口的类

// 先将每一行拆分成单个的单词
// FlatMapFunction，有两个泛型参数，分别代表了输入和输出类型
// 我们这里呢，输入肯定是String，因为是一行一行的文本，输出，其实也是String，因为是每一行的文本
// 这里先简要介绍flatMap算子的作用，其实就是，将RDD的一个元素，给拆分成一个或多个元素
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

private static final long serialVersionUID = 1L;

@Override
public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
    return Arrays.asList(line.split(" "));  
}

});

// 接着，需要将每一个单词，映射为(单词, 1)的这种格式
// 因为只有这样，后面才能根据单词作为key，来进行每个单词的出现次数的累加
// mapToPair，其实就是将每个元素，映射为一个(v1,v2)这样的Tuple2类型的元素
// 如果大家还记得scala里面讲的tuple，那么没错，这里的tuple2就是scala类型，包含了两个值
// mapToPair这个算子，要求的是与PairFunction配合使用，第一个泛型参数代表了输入类型
// 第二个和第三个泛型参数，代表的输出的Tuple2的第一个值和第二个值的类型
// JavaPairRDD的两个泛型参数，分别代表了tuple元素的第一个值和第二个值的类型
JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(

    new PairFunction<String, String, Integer>() {

        private static final long serialVersionUID = 1L;

        @Override
        public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
            return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
        }

    });

// 接着，需要以单词作为key，统计每个单词出现的次数
// 这里要使用reduceByKey这个算子，对每个key对应的value，都进行reduce操作
// 比如JavaPairRDD中有几个元素，分别为(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (world, 1)
// reduce操作，相当于是把第一个值和第二个值进行计算，然后再将结果与第三个值进行计算
// 比如这里的hello，那么就相当于是，首先是1 + 1 = 2，然后再将2 + 1 = 3
// 最后返回的JavaPairRDD中的元素，也是tuple，但是第一个值就是每个key，第二个值就是key的value
// reduce之后的结果，相当于就是每个单词出现的次数
JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(

    new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

        private static final long serialVersionUID = 1L;

        @Override
        public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
            return v1 + v2;
        }

    });

// 到这里为止，我们通过几个Spark算子操作，已经统计出了单词的次数
// 但是，之前我们使用的flatMap、mapToPair、reduceByKey这种操作，都叫做transformation操作
// 一个Spark应用中，光是有transformation操作，是不行的，是不会执行的，必须要有一种叫做action
// 接着，最后，可以使用一种叫做action操作的，比如说，foreach，来触发程序的执行
wordCounts.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {

private static final long serialVersionUID = 1L;

@Override
public void call(Tuple2<String, Integer> wordCount) throws Exception {
    System.out.println(wordCount._1 + " appeared " + wordCount._2 + " times.");    
}

});

sc.close();

官方文档及书籍推荐

spark 官方文档https://spark.apache.org/docs/latest/

部分书籍推荐
1.** Spark快速大数据分析**

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优点：有 JAVA 参考代码，讲解还可以。
2.Spark大数据处理：技术、应用与性能优化

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里面的参考代码编程语言为SCALA
3.Spark机器学习

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