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1、什么是spark
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基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是spark仅仅只涉及到数据的计算，没有涉及到数据的存储。
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2、为什么学习spark
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比mapreduce计算速度快很多。
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3、spark特点
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1、速度快
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比mapreduce在内存中快100x，在磁盘中快10x
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1、由于mapreduce每次job的中间结果数据都会落地到磁盘中，而spark每次中间结果数据可以不落地（可以保存在内存中）
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2、mapreduce任务对应都会产生一些map任务和reduce任务，这些任务都会以进程的方式运行在集群中，针对于spark任务，它是以线程的方式运行在spark集群中。
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2、易用性
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可以快速写一个spark应用程序采用4中语言（java/scala/Python/R）
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3、通用性
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可以使用sparkSql /sparkStreaming/Mlib/Graphx
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4、兼容性
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可以把spark程序提交到不同的平台中运行（standalone/yarn/mesos）
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2、spark集群安装部署
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1、下载spark安装包
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2、规划安装目录
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3、解压安装包到指定安装目录
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4、重明名安装目录
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5、修改配置文件
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1、vi spark-env.sh (mv spark-env.sh.template spark-env.sh)
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配置java环境变量
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export JAVA_HOME=/export/servers/jdk
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配置master的地址
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export SPARK_MASTER_HOST=node1
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配置master的端口
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export SPARK_MASTER_PORT=7077
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2、vi slaves (mv slaves.template slaves)
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添加worker节点
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node2
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node3
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6、添加spark环境变量
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vi /etc/profile
export SPARK_HOME=/export/servers/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
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7、分发spark安装目录到其他节点
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scp -r spark root@node2:/export/servers
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scp -r spark root@node3:/export/servers
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scp /etc/profile root@node2:/etc
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scp /etc/profile root@node3:/etc
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8、让所有spark环境变量生效
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在所有节点执行
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source /etc/profile
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3、spark集群启动和停止
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启动spark集群
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在主节点上执行脚本
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$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh
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停止spark集群
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在主节点上执行脚本
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$SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh
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4、spark集群web管理界面
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spark web管理界面
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访问地址：http://master的地址:8080
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5、基于zookeeper的sparkHA高可用部署
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1、修改配置文件 vi spark-env.sh
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1、注释掉手动指定的master地址
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export SPARK_MASTER_HOST=node1
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2、添加配置参数 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hdp-node-01:2181,hdp-node-02:2181,hdp-node-03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
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2、启动zk集群
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3、启动sparkHA
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可以在任意一台机器上启动脚本(它会在当前机器中产生一个Master进程) 前提条件：配置所有机器两两之间对应的ssh免登录
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start-all.sh
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可以在其他机器上单独启动master进程
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start-master.sh
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6、spark角色介绍
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1、Driver
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就是运行客户端main方法，构建SparkContext对象
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2、Application
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包含driver代码，还有当前这个任务计算所有需要的资源
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3、Master
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它是集群中老大，负责资源的分配和任务的调度
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4、ClusterManager
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spark应用程序可以获取的外部资源
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Standalone
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spark自带的集群模式，资源的分配和任务调度由Master
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Yarn
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资源的分配和任务调度由ResourceManager
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Mesos
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是apache开源的一个资源调度框架。
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5、Worker Node
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集群中的小弟，负责任务计算的节点
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Standalone: 通过slaves文件指定的节点
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spark on yarn: yarn中的NodeManager节点
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6、executor
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它是一个进程，它会在worker节点上启动
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7、task
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是以线程的方式运行在executor进程中
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7、初识spark程序
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1、普通模式提交任务（已经知道活着的master地址）
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node1:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \
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2、高可用模式提交任务（并不知道哪一个master是活着的master）
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node1:7077,node2:7077,node3:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \
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8、spark-shell使用
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1、spark-shell --master local[N] 读取本地数据文件，实现单词计数
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--master local[N]
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指定master的地址为本地单机版模式 ，N是一个正整数，（local[2]）表示本地采用2个线程来运行任务
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它会产生一个SparkSubmit进程
sc.textFile("file:///root/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
sc.textFile("file:///root/words.txt").flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).collect
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2、spark-shell --master local[N] 读取HDFS上数据文件，实现单词计数
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spark整合HDFS
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vi spark-env.sh
export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop
sc.textFile("/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect -
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3、spark-shell --master 指定master为spark集群中活着的master，读取HDFS上数据文件，实现单词计数
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spark-shell --master spark://node1:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2
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