Hadoop 之 Spark 配置与使用（五）

一.Spark 配置

环境说明

环境	版本
Anolis	Anolis OS release 8.6
Jdk	java version “11.0.19” 2023-04-18 LTS
Spark	3.4.1

1.Spark 下载

Spark 下载

2.单机测试环境配置

## 1.创建目录
mkdir -p /usr/local/spark
## 2.解压 sprak 到指定目录
tar -zxvf spark-3.4.1-bin-hadoop3.tgz -C /usr/local/spark/
## 3.进入安装目录（可将解压后文件夹重命名为 spark 即可）
cd /usr/local/spark/spark-3.4.1-bin-hadoop3/
## 4.修改环境变量并更新
echo 'export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-3.4.1-bin-hadoop3' >> /etc/profile
echo 'PATH=${SPARK_HOME}/bin:${PATH}' >> /etc/profile
source /etc/profile
## 5.复制 spark 配置
cd $SPARK_HOME/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
## 6.测试
cd  $SPARK_HOME/bin
./run-example SparkPi

## 1.启动
./spark-shell

UI访问：控制打印地址为虚拟机域名，Windows 未添加 Host 解析，直接通过IP地址访问

## 1.停止
scala> :quit

## 1.交互分析
cd $SPARK_HOME/bin
cat /home/test.txt
./spark-shell
## 2.取文件
var file=sc.textFile("file:///home/test.txt")
## 3.打印行数和第一行信息
file.count()
file.first()
## 4.过滤
var hello=file.filter(line=>line.contains("Hello"))
hello.count()

3.集群配置

域名	地址	类别
nn	192.168.1.6	master
nd1	192.168.1.7	slave
nd2	192.168.1.8	slave

同单机配置，在 nd1 、nd2 部署 spark，并设置环境变量（也可利用 scp 命令将住节点下配置好的文件拷贝到从节点）

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## 1.修改 nn 配置（此处旧版本为 slave）
cd $SPARK_HOME/conf
cp workers.template workers
vim workers
## 2.添加主从节点域名
echo 'nn' >> workers
echo 'nd1' >> workers
echo 'nd2' >> workers
## 3.保存并将配置文件分发到 nd1、nd2
scp workers root@nd1:$SPARK_HOME/conf/
scp workers root@nd2:$SPARK_HOME/conf/
## 4.增加 spark 配置
echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk-11.0.19/' >> spark-env.sh
echo 'export SPARK_MASTER_HOST=nn' >> spark-env.sh
echo 'export SPARK_MASTER_PORT=7077' >> spark-env.sh
## 5.将配置分发到 nd1、nd2
scp spark-env.sh root@nd1:$SPARK_HOME/conf/
scp spark-env.sh root@nd2:$SPARK_HOME/conf/

workers 文件配置内容如下

## 1.修改 host 将本机域名与IP地址绑定
vim /etc/hosts
## 2.启动
cd $SPARK_HOME/sbin/
./start-all.sh
## 3.停止
./stop-all.sh

Host 配置

启动日志

查看集群 UI：http://192.168.1.6:8080/

二.Java 访问 Spark

当前测试环境为 VM Ware 虚拟机，本地为 WIN 10 IDEA 
调试问题记录：

• Spark 回调本机超时，Win 防火墙未关闭，端口不通
• Lamdba 语法 cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda，本地 Jdk 版本和 Spark 集群环境 Jdk 版本要一致
• String Serialized 序列化问题，Java 依赖包和 Spark Jar 包版本要一致
• Jdk 版本过高，某些类解析提示 unnamed，可以在 IDEA 启动命令配置上：–add-exports java.base/sun.nio.ch=ALL-UNNAMED
• 域名 由于虚拟机原因，本机存在虚拟网卡，虚拟机内访问本地会通过域名（默认本地主机名）访问，要注意服务回调端口绑定的地址是虚拟网卡地址还是真实网卡地址，并将该地址配置配置到虚拟机的 Hosts | Linux 配置域名解析 vim /etc/hosts

1.Pom 依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<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>org.example</groupId>
    <artifactId>spark-demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <properties>
        <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.4.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>3.4.1</version>
        </dependency>

    </dependencies>
    <build>
        <finalName>mySpark</finalName>
    </build>
</project>

2.测试代码

1.计算 π

package org.example;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import static org.apache.spark.sql.functions.col;

/**
 * @author Administrator
 */
public class SparkApp {
    
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("MySpark")
                //远程连接时需要将本地包分发到 worker 否则可能报错: cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda
                .setJars(new String[]{
    
    "E:\\IdeaProjects\\spark-demo\\target\\mySpark.jar"})
                .setMaster("spark://192.168.1.6:7077");

        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
        getPi(jsc);
    }

    /**
     * 计算 pi
     * 即(0,1)随机数落在 1/4 圆占单位正方形的概率 => (1/4 * (Pi*1^2))/(1^2) => Pi/4 = count/numSamples
     */
    public static void getPi(JavaSparkContext jsc){
    
    
        int numSamples = 1000000;
        List<Integer> l = new ArrayList<>(numSamples);
        for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
    
    
            l.add(i);
        }
        //统计命中数
        long count = jsc.parallelize(l).filter(i -> {
    
    
            double x = Math.random();
            double y = Math.random();
            return x*x + y*y < 1;
        }).count();
        System.out.println("Pi is roughly " + 4.0 * count / numSamples);
    }
}

三.Spark 配置 Hadoop

1.配置 Hadoop

## 1.停止 spark 服务 修改主节点 spark 配置（基于前面教程搭建的 Hadoop 集群）
echo 'export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.6/etc/hadoop' >> $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
## 2.启动 Hadoop 服务
$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh
## 3.启动 Spark 服务
$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh
## 4.查看 Hadoop 文件
hadoop fs -cat /log/test.txt

2.测试代码

1.统计字符数

package org.example;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

/**
 * @author Administrator
 */
public class SparkApp {
    
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("MySpark")
                //远程连接时需要将本地包分发到 worker 否则可能报错: cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda
                .setJars(new String[]{
    
    "E:\\IdeaProjects\\spark-demo\\target\\mySpark.jar"})
                .setMaster("spark://192.168.1.6:7077");

        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
        dataFrame(jsc);
    }

    /**
     * DataFrame API examples
     */
    public static void dataFrame(JavaSparkContext jsc){
    
    
        // Creates a DataFrame having a single column named "line"
        JavaRDD<String> lines = jsc.textFile("hdfs://192.168.1.6:9000/log/test.txt");
        JavaRDD<Integer> lineLengths = lines.map(s -> s.length());
        int totalLength = lineLengths.reduce((a, b) -> a + b);
        System.out.println(totalLength);

    }

}