Spark入门案例

发布时间：2024年01月06日

Spark shell简介

启动 Spark shell 进入 Spark 安装目录后执行 spark-shell - -master master就可以提交Spark任务
Spark shell 的原理是把每一·行Scala代码编译成类，最终交由Spark执行

Master 地址的设置

Master的地址可以有如下几种设置方式

地址	解释
local[N]	使用 N 条 Worker 线程在本地运行
spark://host:port	在 Spark standalone中运行，指定 Spark 集群的Master地址，端口默认为 7077
mesos://host:port	在 Apache Mesos 中运行，指定 Meso的地址
yarn	在 Yarn 中运行，Yarn 的地址由环境变量 HADOOP_CONF_DIR 来指定

编写Spark代码的两种方式

编写Spark代码的两种方式

spark-shell

Spark shell是Spark提供的一个基于Scala语言的交互式解释器，类似于Scala提供的交互式解释器，Spark shel也可以直接在Shell中编写代码执行这种方式也比较重要，因为一般的数据分析任务可能需要探索着进行，不是一藏而就的，使用Spark shell先进行探索，当代码稳定以后，使用独立应用的方式来提交任务，这样是一个比较常见的流程
spark-submit

Spark submit是一个命令，用于提交Scala编写的基于Spark框架，这种提交方式常用作于在集群中运行任务

Spark-Shell

Spark-Shell 读取本地文件

Step1 准备文件

在 master 中创建文件/root/data/wordcount.txt

vi /root/data/wordcount.txt
# 加入以下内容
hadoop spark flume
spark hadoop
flume hadoop

Step 2 启动Spark shell

cd /root/spark
bin/spark-shell --master local[2]

Step3 执行如下代码

scala> val sourceRdd = sc.textFile("file:///root/data/wordcount.txt")         # 读取文件
sourceRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///root/data/wordcount.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

scala> val flattenCountRdd = sourceRdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))       # 拆分单词，并给与每个单词的词频为1
flattenCountRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:26

scala> val aggCountRdd = flattenCountRdd.reduceByKey(_ + _)                   # 词频聚合    
aggCountRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4] at reduceByKey at <console>:28

scala> val result = aggCountRdd.collect
result: Array[(String, Int)] = Array((spark,2), (hadoop,3), (flume,2))

运行流程

flatMap(_ .split(" ")) **将数据转为数组的形式，并展平为多个数据
map( _ , 1) 将数据转换为元组的形式
reduceByKey(_ + _) 将数据以 key 值相同聚合

Spark-Shell 读取HDFS

Step1上传文件到 HDFS 中

cd /root/data
hdfs dfs -mkdir /dataset
hdfs dfs -put wordcount.txt /dataset/

Step2 在Spark shell中访问 HDFS

val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://master:9000/dataset/wordcount.txt") # sc.textFile("hdfs:///dataset/wordcount.txt") 或者 sc.textFile("/dataset/wordcount.txt") 

val flattenCountRdd = sourceRdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))

val aggCountRdd = flattenCountRdd.reduceByKey(_ + _)

val result = aggCountRdd.collect

独立应用编写

Step 1 创建工程

创建 IDEA 工程
1. Create New Project → Maven → Next
2. Groupld: cn.itcast → Artifactld: spark
增加 Scala 支持
1. 右键点击工程目录
2. 点击增加框架支持
3. 选择Scala添加框架支持

Step 2 编写 Maven 配置文件 pom.xml

找到工程目录下的 pom.xml文件，（无则新增）

添加以下内容

<?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>cn.itcast</groupId>
    <artifactId>spark</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
        </dependency>

				<dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.10</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
	<build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
            <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>
                        <configuration>
                            <args>
                                <arg>-dependencyfile</arg>
                                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
                            </args>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers>
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

创建目录 src/main/scala 和目录 src/test/scala
创建Scala object WordCount

Step 3 编写代码

本地运行

package cn.itcast.spark.rdd

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("word_count")
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 2、加载文件
    //    1、准备文件
    //    2、读取文件
    val rdd1 = sc.textFile("./dataset/wordcount.txt")
    // 3、处理
    //    1、把整句话拆分成多个单词
    val rdd2 = rdd1.flatMap(item => item.split(" "))
    //    2、把每个单词指定一个词频1
    val rdd3 = rdd2.map(item => (item,1))
    //    3、整合
    val rdd4 = rdd3.reduceByKey((x , y) => (x + y))
    // 4、得到结果
    val result = rdd4.collect()
    result.foreach(item=>println(item))
  }
}

提交运行

package cn.itcast.spark.rdd

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("word_count")
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 2、加载文件
    //    1、准备文件
    //    2、读取文件
    val rdd1 = sc.textFile("hdfs:///data/wordcount.txt")
    // 3、处理
    //    1、把整句话拆分成多个单词
    val rdd2 = rdd1.flatMap(item => item.split(" "))
    //    2、把每个单词指定一个词频1
    val rdd3 = rdd2.map(item => (item,1))
    //    3、整合
    val rdd4 = rdd3.reduceByKey((x , y) => (x + y))
    // 4、得到结果
    val result = rdd4.collect()
    result.foreach(item=>println(item))
  }
}

Step 提交jar，虚拟机运行

cd /root/spark
bin/spark-submit --class cn.itcast.spark.rdd.WordCount --master spark://master:7077 /root/spark.jar

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_56181660/article/details/135401519
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