基于docker的spark分布式与单线程、多线程wordcount的对比实验

1. 分布式环境搭建

1.1 基于docker的spark配置文件

docker-compose.yml

version: '2'

services:
  spark:
    image: docker.io/bitnami/spark:3
    environment:
      - SPARK_MODE=master
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_SSL_ENABLED=no
    ports:
      - '8080:8080'
  spark-worker-1:
    image: docker.io/bitnami/spark:3
    environment:
      - SPARK_MODE=worker
      - SPARK_MASTER_URL=spark://spark:7077
      - SPARK_WORKER_MEMORY=1G
      - SPARK_WORKER_CORES=1
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_SSL_ENABLED=no
  spark-worker-2:
    image: docker.io/bitnami/spark:3
    environment:
      - SPARK_MODE=worker
      - SPARK_MASTER_URL=spark://spark:7077
      - SPARK_WORKER_MEMORY=1G
      - SPARK_WORKER_CORES=1
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_SSL_ENABLED=no

1.2 安装集群

在cmd中cd到yml所在的目录，执行

docker-compose up

等待安装完成并且启动完成

可在docker-desktop中查看启动的集群

在浏览器中输入localhost:8080访问master 的web UI：

1.3 数据准备

编写利用python脚本生成1KB、1MB、10MB、100MB的文本

def txtwriter(count, file_name):
    for i in range(len(count)):
        for j in range(count[i]):
            with open(file_name[i], mode='a', encoding='utf-8') as file_obj:
                file_obj.write('apple peach pear\n')
                print(str(i)+"  "+str(j)+ file_name[i])

if __name__ == "__main__":
    count = [64, 64*1024, 64*1024*10, 64*1024*100] #1KB 1Mb 10MB 100Mb
    file_name = ["1KB", "1Mb", "10MB", "100Mb"]
    txtwriter(count, file_name)

1.4 脚本准备

编写wordcount以及计时脚本

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import sys
import time
import os

def wordcount(file_path):
    counts = sc.textFile(file_path)\
        .flatMap(lambda line: line.split(' '))\
        .map(lambda x: (x, 1))\
        .reduceByKey(lambda a, b: a+b)
    output = counts.collect()
    for(word, count) in output:
        print('%s : %i'%(word, count))

# def txtwriter(count, file_name):
#     for i in range(len(count)):
#         for j in range(count[i]):
#             with open(file_name[i], mode='a', encoding='utf-8') as file_obj:
#                 file_obj.write('apple peach pear\n')

if __name__ == "__main__":
    count = [64, 64*1024, 64*1024*10, 64*1024*100] #1KB 1Mb 10MB 100Mb
    file_name = ["1KB", "1Mb", "10MB", "100Mb"]
    # txtwriter(count, file_name)
    for i in range(len(file_name)):
        starttime = time.time()
        conf = SparkConf()
        sc = SparkContext(conf = conf)
        wordcount(file_path=file_name[i])
        endtime = time.time()
        print('time:', endtime-starttime)
        with open("time.txt", mode='a', encoding='utf-8') as file_obj:
            file_obj.write(str(endtime-starttime) + '\n')
        sc.stop()
    # for i in range(file_name):
    #     os.remove(file_name[i])

1.5 数据上传

将数据上传到集群中

docker cp cluster_test.py 8c089a440dd5:/tmp/test
docker cp txtw.py 8c089a440dd5:/tmp/test
......

2. 单线程wordcount

在master主机中执行

spark-submit --master  local[1] cluster_test.py

计算结果

数据大小	1KB	1MB	10MB	100MB
执行时间	6.970337629318237	2.368252992630005	11.44127345085144	102.59012055397034

3. 多线程wordcount

在master主机中执行

spark-submit --master  local[2] cluster_test.py

计算结果

数据大小	1KB	1MB	10MB	100MB
执行时间	7.166856050491333	1.9559352397918701	6.257161378860474	61.2608277797699

4. 分布式wordcount

在master主机中执行

spark-submit --master  spark://8c089a440dd5:7077 cluster_test.py

计算结果

数据大小	1KB	1MB	10MB	100MB
执行时间	11.847958087921143	9.145256996154785	13.520023584365845	68.8401427268982

5. wordcount结果汇总

数据大小	1KB	1MB	10MB	100MB
单线程（one worker）	6.970337629318237	2.368252992630005	11.44127345085144	102.59012055397034
多线程（two workers）	7.166856050491333	1.9559352397918701	6.257161378860474	61.2608277797699
分布式（two workers）	11.847958087921143	9.145256996154785	13.520023584365845	68.8401427268982

由表可以看到，分布式在数据量较小时所花时间最长，推测为系统调度消耗时间较多，但数据量大时，分布式的处理时间是显著减少的。单机处理时，数据量较小的时候消耗时间是小于分布式的，并且多线程处理是显著优于单线程的，单机处理的能力毕竟有限，可以推测分布式机器数量增多时，在处理大量数据时能力是优于单机处理的。