2019-12-11
Spark简介
Spark是一种快速、通用、可扩展 的 大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
快
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
2）易用
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
3）通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
4）兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
Spark的安装包下载
另外的两种下载方式:
http://archive.apache.org/dist
https://github.com/apache/spark
Spark集群安装
Spark集群是一个典型的主从模式(Master-Slave)
Master是主节点,主要是负责管理worker(集群节点运行任务)和Driver(任务)
Slave是从节点,在Spark中是worker
前提：时间同步（ntpdate ntp1.aliyun.com），免密登陆，JDK1.8，iptables配置
服务器IP：
Master：hadoop01
Worker：hadoop02
Worker：hadoop03
1.上传并解压缩
tar -zxvf ./spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/software/
2.进入当前Spark的安装路径中，进入到conf目录下进行文件配置
cd /opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/conf
3.对conf目录中的spark-env.sh文件进行配置
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh
在文件的末尾添加
export JAVA_HOME=/opt/software/jdk1.8.0_221 (JDK安装路径)
export SPARK_MASTER_IP=hadoop01 (主节点的IP地址,需要注意配置了hosts文件就写主机名否则写IP)
export SPARK_MASTER_PORT=7077 (主节点通信端口号即内部通信端口号)
4.配置slaves
mv slaves.template slaves
vim slaves
hadoop02
hadoop03
hadoop04
ps: 需要注意配置了hosts文件就写主机名否则写IP;删除原有localhost,添加自己的新worker节点(根据自己节点适当删减)
5.分发
scp -r ./spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/ root@hadoop02:$PWD
scp -r ./spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/ root@hadoop03:/opt/software/
ps: $PWD必须是在当前安装spark目录下执行 否则就写全路径
6.配置环境变量
#vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
export $PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
#source /etc/profile
7.启动集群
ps:因为Spark的集群启动命令和Hadoop的启动命令是一样的,所以需要进入Spark的sbin目录下
./start-all.sh
支持使用jps命了进行进程查询
只要节点启动master 或 worker就证明当前spark 集群启动成功
spark是存在webUI界面的, master的IP地址:8080
Spark的运行模式
Local: 本地模式.多用于在编译器中书写spark代码用自己的电脑模拟spark运行
Yarn Hadoop生态圈中提供的资源调度框架,Spark完全支持 Spark on Yarn
Messos 独立资源调度框架,必须独立安装,很少很少很少使用
Spark运行程序和任务调教流程
#案例一：计算 π cd $SPARK_HOME/bin ./spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop01:7077 \ /opt/software//spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100 说明： 1）spark-submit 提交jar到集群 2）-- class 指定要运行类（这个类是存在main方法的类） 3）--master 提交到集群中主节点（即master是谁） 4）最后是jar包存在的路径并且和执行的参数
提交任务的节点会启动一个Driver进程：
PS：Client提交任务的客户端
Driver进程启动后，首先会构建SparkContext对象，SparkContext主要包含两个部分DAGScheduler和TaskScheduler
TaskScheduler会寻找Master节点，向Master阶段注册Application信息，然后Master通过调度算法，在自己集群的worker上启动Executor进程，Executor启动后会反向注册到TaskScheduler上，
注册成功，TaskSheduler会发送任务到Executor上执行
Executor进程内部会维护一个线程池，Executor没接收一个task都会用TaskRunner封装，然后从线程池中取出一个线程执行task，TaskRunner主要包含两种：shuffleMap Task和Result Task
除了最后一个Stage是resultTask之外，其他的都是shuffleMap。
Driver进程，划分成一个一个Stage，这个Stage的触发存在宽窄依赖关系，一个action算子触发就是一个job的产生
名次解释：
Standalone模式下存在的角色：
client：负责提交作业
Master：Standalone模式中主节点，负责接收Client提交的作业，管理worker，并命令worker启动Executor，Driver的启动也是归master完成；
worker： Standalone模式中从节点，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳信息没接收Master命令，启动Executor（cluster模式下Worker会启动Driver）；
Driver：一个Spark作业运行包含一个Driver进程，也是作业的主进程，负责解析作业，生成Stage并调度Task到Executor，包含DAGScheduler和TaskScheduler；
Executor：真正执行task的地方，一个集群中包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令执行task，一个Executor可以执行一个到到多个task
在提交任务到集群的时候,除了执class 和 master之外还可以指定 Executor使用资源情况 spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop01:7077 \ --executor-memory 512M \ --total-executor-cores 2 \ /opt/software//spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11- 2.2.0.jar 100 修改Executor的内存信息 --executor-memory 内存大小[M或G] 内存大小必须小于等于实际节点内 存大小 修改Executor的核心数 --total-executor-cores 数值 这个数值是小于等于整个集群中核心数的 大小