Spark - 分布式计算引擎笔记

作者: shaun_x | 来源:发表于2018-11-27 11:02 被阅读0次

安装

官网：http://spark.apache.org/
下载后解压直接使用

./bin/spark-shell

术语

RDD(Resilient Distributed Datasets)

弹性分布式数据集 - 基于内存的只读数据分区集合

Dataset / DataFrame

高级RDD，提供了更抽象的操作接口(eg. sql查询)

Transformations

针对RDD的各种转换操作，包括map,flatmap,filter,groupByKey等。Lazy模式，只要不触发Actions，都只记录该操作

Actions

针对RDD的各种执行操作，包括collect, count, reduceByKey, take等。触发所有操作（eg.读取数据），获取结果

Broadcast

广播变量，由Driver向每个Executor发送一份，而不是为每个task发送一份

Lambda

匿名函数,语法糖,函数式编程（eg. x -> x + 1; (x, y) -> x + y）

例子

word count

JavaRDD<String> textFile = sc.textFile("test.txt");
JavaPairRDD<String, Integer> counts = textFile
    .flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator())
    .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
    .reduceByKey((a, b) -> a + b);
counts.saveAsTextFile("...");

Transformations 转化操作

map

JavaRDD<String> rdd1 = sc.textFile("test.txt");;
JavaRDD<String> rdd2 = rdd1.map(x -> x + " ");

mapToPair

JavaPairRDD<String, Integer> rdd3 = rdd2.mapToPair(x -> new Tuple2<>(x, 1));

filter

JavaPairRDD<String, Integer> rdd4 = rdd3.filter(x -> ! x._1.equals(" "));

groupByKey

JavaPairRdd<String, Iterable<Integer>> rdd5 = rdd4.groupByKey();

mapValues

JavaPairRdd<String, Integer> rdd6 = rdd5.mapValues(x -> StreamSupport.stream(x.spliterator(), false)
                                                              .collect(Collectors.toList()).size());

Actions 行动操作

collect

rdd6.collect().forEach(x -> repo.save(x));

Spark Sql

Dataset<Row> msgs = MongoSpark.load(jsc, readConfig).toDF();
msgs.createOrReplaceTempView("msg_table");
Dataset<Row> msgs1 = sparkServer.getSparkSession().sql(
        XString.format( "select id, ts, sd from msg_table " +
                        "where ts >= {} and ts <= {}", startTs, endTs));

集群组件图

Cluster Manager

集群部署模式

Client Model

Cluster Model

Standlone配置

需配置Master自动登录到各个Worker的ssh key
安装JAVA 8 jre

Spark Master配置

/etc/hosts

x.x.x.x worker1

$SPARK_HOME/conf/slaves

worker1

$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

export SPARK_MASTER_HOST=__master_ip__
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=4

Spark Worker配置

~/.profile

export SPARK_HOME=/var/services/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin