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Spark基本工作原理与RDD及wordcount程序实例和原理深度剖析

标签:
大数据

RDD以及其特点

1、RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。
2、RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据。它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式数据集)
3、RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建;有时也可以通过应用程序中的集合来创建。
4、RDD最重要的特性就是,提供了容错性,可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition,因为节点故障,导致数据丢了,那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。
5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的,但是在内存资源不足时,Spark会自动将RDD数据写入磁盘。(弹性)

RDD以及其特性

这里写图片描述

什么是Spark开发?

1、核心开发:离线批处理 / 延迟性的交互式数据处理
2、SQL查询:底层都是RDD和计算操作
3、实时计算:底层都是RDD和计算操作

Spark核心编程原理

这里写图片描述

开发wordcount程序

1、用Java开发wordcount程序
 1.1 配置maven环境
 1.2 如何进行本地测试
 1.3 如何使用spark-submit提交到spark集群进行执行(spark-submit常用参数说明,spark-submit其实就类似于hadoop的hadoop jar命令)

pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>cn.spark</groupId>
  <artifactId>spark-study-java</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>

  <name>spark-study-java</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
      <version>1.3.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
      <version>1.3.0</version>
      </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>
      <version>1.3.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
      <version>1.3.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>2.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>
      <version>1.3.0</version>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory>
    <testSourceDirectory>src/main/test</testSourceDirectory>

    <plugins>
      <plugin>
        <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <descriptorRefs>
            <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
          </descriptorRefs>
          <archive>
            <manifest>
              <mainClass></mainClass>
            </manifest>
          </archive>
        </configuration>
        <executions>
          <execution>
            <id>make-assembly</id>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>single</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>

      <plugin>
        <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
        <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>exec</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
        <configuration>
          <executable>java</executable>
          <includeProjectDependencies>true</includeProjectDependencies>
          <includePluginDependencies>false</includePluginDependencies>
          <classpathScope>compile</classpathScope>
          <mainClass>cn.spark.study.App</mainClass>
        </configuration>
      </plugin>

      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <source>1.6</source>
          <target>1.6</target>
        </configuration>
      </plugin>

    </plugins>
  </build></project>

代码

package cn.spark.study.core;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2;/**
 * 使用java开发本地测试的wordcount程序
 * @author Administrator
 *
 */public class WordCountLocal {

    public static void main(String[] args) {        // 编写Spark应用程序
        // 本地执行,是可以执行在eclipse中的main方法中,执行的

        // 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("D://1.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();
    }

}

这里写图片描述

集群上运行、操作步骤和Scala差不多、可参考下面

2、用Scala开发wordcount程序
 2.1 下载scala ide for eclipse
 2.2 在Java Build Path中,添加spark依赖包(如果与scala ide for eclipse原生的scala版本发生冲突,则移除原生的scala / 重新配置scala compiler)
 2.3 用export导出scala spark工程
pom.xml同上
代码

package cn.spark.study.core;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2;/**
 * 将java开发的wordcount程序部署到spark集群上运行
 * @author Administrator
 *
 */public class WordCountCluster {

    public static void main(String[] args) {        // 如果要在spark集群上运行,需要修改的,只有两个地方
        // 第一,将SparkConf的setMaster()方法给删掉,默认它自己会去连接
        // 第二,我们针对的不是本地文件了,修改为hadoop hdfs上的真正的存储大数据的文件

        // 实际执行步骤:
        // 1、将spark.txt文件上传到hdfs上去
        // 2、使用我们最早在pom.xml里配置的maven插件,对spark工程进行打包
        // 3、将打包后的spark工程jar包,上传到机器上执行
        // 4、编写spark-submit脚本
        // 5、执行spark-submit脚本,提交spark应用到集群执行

        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("WordCountCluster");  

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://eshop-cache01:9000/spark.txt");

        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(" "));  
            }

        });

        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);
                    }

                });

        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;
                    }

                });

        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();
    }

}

wordcount.sh

/usr/local/spark/bin/spark-submit \--class cn.spark.study.core.WordCount \--num-executors 3 \--driver-memory 100m \--executor-memory 100m \--executor-cores 3 \/usr/local/spark-study/scala/WordCount.jar \

这里写图片描述
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3、用spark-shell开发wordcount程序
 3.1 常用于简单的测试
这里写图片描述
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wordcount程序原理深度剖析

这里写图片描述

Spark架构原理

对于上面的wordcount程序在Spark各个组件的执行流程一个简单的图、详细流程后面会有
这里写图片描述

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