小白学习Spark系列一：Spark简介

　　由于最近在工作中刚接触到scala和Spark，并且作为python中毒者，爬行过程很是艰难，所以这一系列分为几个部分记录下学习《Spark快速大数据分析》的知识点以及自己在工程中遇到的小问题，以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程。

　　先抛出几个问题：

• 什么是Spark？
• Spark内部是怎么实现集群调度的？
• 如何调用Spark？
• 如何打包一个Spark独立应用？

一、Spark是什么

　　Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。它一个主要特点是能够在内存中进行计算，并且提供了基于Python、Java、Scala和SQL的API，可以和其他大数据工具配合使用。由于Spark的核心引擎有着速度快和通用的特点，因此它还支持各种不同应用场景专门设计的高级组件，比如SQL和机器学习等。组件其实可以理解为Spark针对常见的任务场景而封装好的模块，这些模块提供了各场景的基本功能。组件之间可以相互调用，各组件如图1-1：

图1-1 Spark软件栈

• Spark Core实现了任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，并且还包含了对弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的API定义。它主要担任了系统管理员的角色。
• Spark SQL 主要用来操作结构化数据的程序包，通过Spark SQL可以使用SQL或者hive版本的HQL来查询数据库。
• Spark Streaming 主要是对实时数据进行流式计算。
• MLib提供了很多机器学习算法。
• GraphX用来操作图，可以并行的进行图计算，支持了图的各种操作。

　　其中，Spark SQL组件是经常用到的，使用hql语句从hadoop数仓中读取结构化的数据，存为RDD数据集，进行一些操作后分布式存储到hdfs中。

二、Spark核心概念

　　分布式环境下，Spark集群采用主/从结构。有一个驱动器（Driver）节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点，这里的工作节点也叫作执行器（executor）节点。驱动器节点可以和大量的执行器节点通信，这些节点一起被称为一个Spark应用。

　　Spark应用主要是由一个驱动器节点的程序来发起集群上的各种并行操作，驱动器程序也就是你写的代码，包含了应用的main函数，定义了分布式数据集以及进行相关操作。那这个程序哪里体现出能够操作集群的功能呢？主要通过实例化一个SparkContext 对象来访问Spark，这个对象可以用来连接计算集群。在shell交互式环境下，会自动创建这个对象，叫做sc的变量。否则，需要自己定义。如下代码展示了如何查看交互式shell环境下sc的类型。

下图1-2展示了Spark如何在一个集群上运行。

图1-2 Spark分布式组件

　　驱动器节点的任务：

　　（1）把用户程序转为任务

　　隐式地创建一个由操作组成的逻辑上的有向无环图，当驱动程序运行时，会把这个逻辑图转为物理执行计划。

　　（2）为执行器节点调度任务

　　执行器进程启动后，会向驱动器进程注册自己。驱动器程序会根据当前执行器节点集合，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。当任务执行时，执行器进程把缓存数据存储，驱动器进程会跟踪这些缓存数据的位置，并利用这些信息调度以后的任务。

　　执行器节点的任务：

　　（1）负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程。

（2）通过自身的块管理器为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。

三、Spark调用

　　（1）spark-shell（交互窗口模式: 逐行敲模式）

　　运行spark-shell需要指向申请资源的standalone spark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor（执行器）及driver（驱动器）的内存大小。

　　yarn模式：

1 sudo spark-shell --executor-memory 5g --driver-memory 1g --master yarn

　　local模式：

 sudo spark-shell --executor-memory 5g --driver-memory 1g --master local

　　输入上面的脚本后回车，就到了spark-shell页面，spark-shell已经默认生成sc对象，可以用如下代码读取数据资源。

 val user_rdd1 = sc.textFile(inputpath, ) #inputpath:文件名

　　注意：local 模式是开发模式，为了验证实现逻辑上有没有问题，在单机上测试运行，主要通过利用多线程模拟分布式运行。在刚接触spark时，使用的就是这个模式，但发现这个模式可以加载本地文件，不能读取hdfs上的文件。可能还需要配置一下，具体怎么做再研究下。（先给自己挖个坑）　　

（2）spark-shell（脚本运行模式：调用scala文件批量运行--适用大部分线下需求）

　　上面方法需要在交互窗口中一条一条的输入scala程序；如果想把scala程序保存在test.scala文件中，一次运行该文件中的程序代码，可通过如下方式：

 sudo spark-shell --executor-memory 5g --driver-memory 1g --master yarn < test.scala

 sudo spark-shell --executor-memory 5g --driver-memory 1g --master local < HelloWorld.scala  

　　（3）spark-submit （程序部署模式：与shell无关模式--适用线上需要执行的例行流程）

　　Spark提供了一个容易上手的应用程序部署工具bin/spark-submit，可以完成Spark应用程序在local、Standalone、YARN、Mesos上的快捷部署。可以指定集群资源master，executor/ driver的内存资源等。

 sudo spark-submit --masterspark://192.168.180.216:7077 --executor-memory 5g --class mypackage.test  workcount.jar  hdfs://192.168.180.79:9000/user/input.txt

workcount .scala 代码打包 workcount.jar，并将文件需要上传到安装有spark的服务器下； hdfs://192.168.180.79:9000/user/input.txt为输入参数；可参考如下网址进行操作：

https://blog.csdn.net/xiaoran_zhu/article/details/50370775

亲测打包经历见下一篇随笔~~