实时计算框架：Spark集群搭建与入门案例
一、Spark概述
1、Spark简介
Spark是专为大规模数据处理而设计的，基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎，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，运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高。
2、运行结构
Driver
运行Spark的Applicaion中main()函数，会创建SparkContext，SparkContext负责和Cluster-Manager进行通信，并负责申请资源、任务分配和监控等。
ClusterManager
负责申请和管理在WorkerNode上运行应用所需的资源，可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，目前包括Spark原生的ClusterManager、ApacheMesos和HadoopYARN。
Executor
Application运行在WorkerNode上的一个进程，作为工作节点负责运行Task任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个 Application都有各自独立的一批Executor，任务间相互独立。
二、环境部署
1、Scala环境
安装包管理
[root@hop01 opt]# tar -zxvf scala-2.12.2.tgz
[root@hop01 opt]# mv scala-2.12.2 scala2.12
配置变量
[root@hop01 opt]# vim /etc/profile
export SCALA_HOME=/opt/scala2.12
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
[root@hop01 opt]# source /etc/profile
版本查看
[root@hop01 opt]# scala -version
Scala环境需要部署在Spark运行的相关服务节点上。
2、Spark基础环境
安装包管理
[root@hop01 opt]# tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
[root@hop01 opt]# mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 spark2.1
配置变量
[root@hop01 opt]# vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/opt/spark2.1
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
[root@hop01 opt]# source /etc/profile
版本查看
[root@hop01 opt]# spark-shell
3、Spark集群配置
服务节点
[root@hop01 opt]# cd /opt/spark2.1/conf/
[root@hop01 conf]# cp slaves.template slaves
[root@hop01 conf]# vim slaves
hop01
hop02
hop03
环境配置
[root@hop01 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[root@hop01 conf]# vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8
export SCALA_HOME=/opt/scala2.12
export SPARK_MASTER_IP=hop01
export SPARK_LOCAL_IP=安装节点IP
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop2.7/etc/hadoop
注意SPARK_LOCAL_IP的配置。
4、Spark启动
依赖Hadoop相关环境，所以要先启动。
启动：/opt/spark2.1/sbin/start-all.sh
停止：/opt/spark2.1/sbin/stop-all.sh
这里在主节点会启动两个进程：Master和Worker，其他节点只启动一个Worker进程。
5、访问Spark集群
默认端口是：8080。
http://hop01:8080/
运行基础案例：
[root@hop01 spark2.1]# cd /opt/spark2.1/
[root@hop01 spark2.1]# bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
运行结果：Pi is roughly 3.1455357276786384
三、开发案例
1、核心依赖
依赖Spark2.1.1版本：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
引入Scala编译插件：
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.2</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
2、案例代码开发
读取指定位置的文件，并输出文件内容单词统计结果。
@RestController
public class wordWeb implements Serializable {
@GetMapping("/word/web")
public String getWeb (){
// 1、创建Spark的配置对象
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("LocalCount")
.setMaster("local[*]");
// 2、创建SparkContext对象
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
sc.setLogLevel("WARN");
// 3、读取测试文件
JavaRDD lineRdd = sc.textFile("/var/spark/test/word.txt");
// 4、行内容进行切分
JavaRDD wordsRdd = lineRdd.flatMap(new FlatMapFunction() {
@Override
public Iterator call(Object obj) throws Exception {
String value = String.valueOf(obj);
String[] words = value.split(",");
return Arrays.asList(words).iterator();
}
});
// 5、切分的单词进行标注
JavaPairRDD wordAndOneRdd = wordsRdd.mapToPair(new PairFunction() {
@Override
public Tuple2 call(Object obj) throws Exception {
//将单词进行标记：
return new Tuple2(String.valueOf(obj), 1);
}
});
// 6、统计单词出现次数
JavaPairRDD wordAndCountRdd = wordAndOneRdd.reduceByKey(new Function2() {
@Override
public Object call(Object obj1, Object obj2) throws Exception {
return Integer.parseInt(obj1.toString()) + Integer.parseInt(obj2.toString());
}
});
// 7、排序
JavaPairRDD sortedRdd = wordAndCountRdd.sortByKey();
List<Tuple2> finalResult = sortedRdd.collect();
// 8、结果打印
for (Tuple2 tuple2 : finalResult) {
System.out.println(tuple2._1 + " ===> " + tuple2._2);
}
// 9、保存统计结果
sortedRdd.saveAsTextFile("/var/spark/output");
sc.stop();
return "success" ;
}
}
打包执行结果：
查看文件输出：
[root@hop01 output]# vim /var/spark/output/part-00000
