Spark的那些外部框架

摘要： Spark社区提供了大量的框架和库。其规模及数量都还在不断增加。本文我们将介绍不包含在Spark核心源代码库的各种外部框架。Spark试图解决的问题涵盖的面很广，跨越了很多不同领域，使用这些框架能帮助降低初始开发成本，充分利用开发人员已有的知识。

Spark Package

　　要使用Spark库，你首先必须了解的东西是Spark package。它有点像Spark的包管理器。当你给Spark集群提交job时，你可以到存放Spark package的网站下载任何package。所有package都存放在这个站点。
　　http://spark-packages.org/
　　当你想用一个Spark package时，可以在spark-submit命令或者spark- shell命令中增加包选项：

$ $Spark_HOME/bin/Spark-shell \ -packages com.databricks:Spark-avro_2.10:2.0.1
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　　如果使用了--packages选项，Spark package就会自动把它的JAR包添加到你指定的路径下。你不仅能在Spark集群上使用社区的库，还能到公开发布自己的库。如果要把一个Spark package发布到这个托管服务下，必须遵守下列规则：

源代码必须放在Github上。
代码库的名字必须与包名相同。
代码库的主分支必须有README.md文件，在根目录下必须有LICENSE文件。
换句话说，你不需要编译自己的package。即使你用Spark Packages的模板，编译、发布以及版本更新都将由这项服务完成。sbt插件sbt-spark-package（https://github.com/databricks/sbt-spark-packages）对于生成package也非常有用。如果要在你的项目中包含此插件，请务必在sbt项目的project/plugins.sbt文件中写入下面的代码：

resolvers += "bintray-Spark-packages" at "https://dl.bintray.com/ Spark-packages/maven/" addSbtPlugin("org.Spark-packages" % "sbt-Spark-packages" % "0.2.3")
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　　发布Spark包时必须提供如下信息，应该把它们写到build.sbt中：

spName——package的名称。
sparkVersion——package所依赖的Spark版本。
sparkComponents——package所依赖的Spark组件列表，例如SQL、MLlib。
spShortDescription——package的一句话描述。
spDescription——关于package的完整描述。
spHomePage——用于描述package的Web页面的URL。
上述6项是你在发布package之前需要提供的信息。一定要发布到package的代码库的主分支上。你可以使用Spark package的托管站点（https://spark-packages.org/）的Web UI来完成这项工作。
　　　　　　　　　　　　图片描述
　　在Spark package站点上注册了Github账号后，可以从“name”下拉菜单中选择你的代码库。
　　　　　　　　　　　　　图片描述
　　上面的简短描述和主页最好与build.sbt中的描述和主页URL一致。一旦你提交了package，验证过程就开始了。这个过程通常需要几分钟。当验证完成后，你会收到一封邮件，告诉你验证是否成功。如果成功，就可以用前面描述的--package选项下载你的package了。截至2015年11月，Spark package站点上已经有153个package了。下一节将介绍一些库，它们也是支持Spark package形式的，即它们也以Spark package格式分发。

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