spark基础--学习笔记

发布时间：2024年01月10日

1 spark 介绍

1.1 spark概念

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的分布式计算引擎，是开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式计算框架。和MapReduce一样，都是完成大规模数据的计算处理。

简而言之，Spark 借鉴了 MapReduce思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提高了运行速度、并提供丰富的操作数据的API提高了开发速度。

spark是基于内存的分布式计算引擎框架
处理海量的数据，提高计算速度
spark只是用于数据计算，不用于数据存储

1.2 Spark和Hadoop对比

    	Hadoop                     	Spark

类型基础平台，包含计算、存储、调度分布式计算工具
场景大规模数据的批处理迭代计算、交互式计算、流计算
价格对机器要求低，便宜对内存有要求，相对较贵
编程范式 Map+Reduce，API 较为底层，算法适应性差 API 较为顶层，方便使用
数据存储结构 MapReduce中间计算结果在HDFS磁盘上，延迟大 RDD中间运算结果在内存中，延迟小
运行方式 Task以进程方式维护，任务启动慢 Task以线程方式维护，任务启动快

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop

Spark主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。存储依然可以使用HDFS，但是中间结果可以存放在内存中，内存数据的读写速度要比磁盘快的多，所以Spark的计算速度要比MapReduce快
Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储
Presto也是基于内存计算的，Presto不适合海量数据处理，而且不能创建库表。Spark对海量数据在内存上的计算做了优化，内存不足是会将结果存在磁盘上，适合海量数据处理，并且可以进行库表创建

进程和线程回顾

进程是操作系统资源分配的基本单位，分配资源需要花费时间
线程是处理器任务调度和执行的基本单位，使用进程创建的资源执行任务
一个进程一般包含多个线程, 一个进程下的多个线程共享进程的资源
进程之间不共享资源
不同进程之间的线程相互不可见
线程不能独立执行，必须依附在进程中执行

1.3 Spark特性

高效性
计算速度快，由于Apache Spark支持内存计算，并且是通过线程执行计算任务，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。
值得是计算效率高
基于内存计算
task任务是以线程方式执行
易用性
支持多种编程语言开发（Python，Java，Scala，SQL，R等），降低了学习难度
通用性
- 支持多种计算方式
  - RDD计算 -> Spark core
  - DataFrame计算（sql计算）->spark sql
  - 实时计算（流计算）->sqark/Structured streaming
  - 图计算 -> Spark GraphX
  - 机器学习计算 -> Spark MLlib
- 支持多种开发方式
  - 交互式开发 -> 在终端
  - 脚本式开发 -> 通过编写代码文件完成程序运行
兼容性
- 支持三方工具接入
  - 数据存储工具
    - hdfs
    - kafka
    - hbase
    - es
    - mysql
  - 资源调度工具
    - yarn
    - standalone（spark自带）
    - mesos
  - 高可用工具
    - zookeeper
- 支持多种操作系统
  - Linux
  - Windows
  - Mac

1.4计算架构

将RDD任务（使用Spark Sql时，也是转换成RDD任务）提交给yarn服务管理

Yarn中RM随机找到NM创建container（容器），在container中创建applicationMaster

applicationMaster向RM保持通讯，申请计算资源

applicationMaster找到其他的NM创建container，container中创建map task和reduce task，来执行计算任务

1.5组成架构（五大组件）

Spark Core:最基本核心的组件，处RDD数据结构，其它组件都是基于RDD的

Spark SQL：处理DateFrame/DataSet数据结构（结构化数据），类似于HiveSQL,SparkSQL底层也是转换成RDD任务

Spark/Structured streaming：处理流数据（Spark SQL），实时计算

Spark ML/MLlib：机器学习计算，分类算法，回归算法

Graphx:图计算算法，DAG有向无环图，有响有环图

2 Spark部署方式

2.1 Local模式需要运维人员部署

本地模式部署，使用一台服务器进行部署，一般用于测试代码，在本地能运行成功的代码在集群下也能运行成功

集群模式需要运维人员部署

2.2 Standalone模式

Standalone模式被称为集群单机模式。Spark框架自带了完整的资源调度管理服务，可以独立部署到一个集群中，无需依赖任何其他的资源管理系统。在该模式下，Spark集群架构为主从模式，即一台Master节点与多台Slave节点，Slave节点启动的进程名称为Worker。此时集群会存在单点故障问题，利用Zookeeper搭建Spark HA集群解决单点问题。

Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器
Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。
Driver：进程程序，当spark的计算代码程序运行时就会产生一个driver，执行计算任务。运行Application的main()函数。负责管理计算任务。
Executor：进程程序、执行器，是为某个Application运行在Worker Node上的一个进程。负责执行计算任务
Yarn模式常用集群模式
Yarn模式被称为Spark on Yarn模式，即把Spark作为一个客户端，将作业提交给Yarn服务，由于在生产环境中，很多时候都要与Hadoop使用同一个集群，因此采用Yarn来管理资源调度，可以有效提高资源利用率，Yarn模式又分为Yarn Cluster模式和Yarn Client模式，具体介绍如下：
- Yarn Cluster：用于生产环境，所有的资源调度和计算都在集群上运行。
- Yarn Client：用于交互、调试环境。
  Yarn模式需要安装hadoop，搭建hadoop的yarn集群，使用spark替换mapreduce
  Mesos模式了解
  Mesos模式被称为Spark on Mesos模式，Mesos与Yarn同样是一款资源调度管理系统，可以为Spark提供服务，由于Spark与Mesos存在密切的关系，因此在设计Spark框架时充分考虑到了对Mesos的集成，但如果你同时运行Hadoop和Spark，从兼容性的角度来看，Spark on Yarn是更好的选择。

2.3简述四种部署模式

local（本地单机）模式
使用一台服务器资源执行spark计算任务
测试环境中使用
集群模式
standalone(集群单机模式)
standalone是spark自带的服务
一台主节点服务器，容易倒是单点故障问题，通过zk工具搭建Spark HA模式（Standalone高可用模式）。有一台备用主节点服务器
Yarn模式spark on yarn
使用hadoop中的yarn工具管理调度spark集群资源
yarn cluster模式：生产环境中使用
yarn client 模式：测试环境，交互环境中使用
mesos模式 spark on mesos
使用mesos工具管理调度spark集群资源
考虑兼容性问题的话，首选yarn模式

3 开发方式

Spark交互式开发步骤

注意点spark需要连接HDFS读取文件，如果hdfs没有启动会出现连接失败错误

需要先启动Hadoop服务

命令：start_all.sh

启动python终端

命令：pyspark

退出应用程序

命令exit()或Ctrl + d

请添加图片描述

scala交互式开发

启动终端命令:

spark-shell

退出交互界面：quit或者ctrl+d

pyspark脚本式开发步骤

将开发的代码写入文件中，通过运行代码文件进而运行计算程序

python开发的脚本文件后缀为.py

常用的脚本开发方式步骤为:

①编写XX.py 文件

②进入base虚拟机环境(默认为base环境不用切换了)

命令：conda activate base

③执行XX.py脚本程序

python3 XX.py

4 不同部署模式的Spark使用操作

4.1 Local本地模式

默认情况下不需要开启任何服务，Spark需要连接hdfs读取数据文件，所以使用前需要开启Hadoop 集群

命令为：start-all.sh

Spark中可以查看历史服务，查看Spark的计算历史信息

命令：/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh

开启后可以在浏览器端输入网址查看

http://192.168.88.100:18080/

4.1.1本地两种计算方式–交互式

交互式

   # 进入base虚拟环境
    [root@node1 ~]# conda activate base
    # 启动hadoop集群
    (base) [root@node1 ~]# start-all.sh
    # 启动历史服务
    (base) [root@node1 ~]# /export/server/spark/sbin/start-history-server.sh 
    # 启动spark本地模式 
    # 没有任何指定，采用是local模式，调用的是本机资源无法使用集群资源，相当于是单机计算
    (base) [root@node1 ~]# pyspark

脚本式

    # 导入模块
    from pyspark import SparkContext
    # 创建SparkContext对象
    # 没有指定任何参数，使用本地local模式
    # master='local[*]'
    sc = SparkContext()
    # 创建python列表数据
    a = [1, 2, 3, 4]
    # 转换成RDD
    rdd = sc.parallelize(a)
    # 对rdd数据进行计算
    res = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
    
    print(res)

4.2 Yarn集群模式

需要启动yarn集群服务，包括ResourceManager和NodeManager

启动命令start-all.sh

启动完以后可以在浏览器查看网页

命令:http://192.168.88.100:8088/

建议：两个资源调度服务在使用时，只需要选择一个服务即可，实际开发更多采用yarn进行资源调度

4.2.1交互式

# 启动yarn集群服务
(base) [root@node1 ~]# start-all.sh

# 启动pyspark, yarn资源调度
(base) [root@node1 ~]# pyspark --master yarn

4.2.2脚本式

# 导入模块
from pyspark import SparkContext


# 创建SparkContext对象
# master参数可以指定调用的资源服务
# 使用yarn资源调度
sc = SparkContext(master='yarn')
# 创建python列表数据
a = [1, 2, 3, 4]
# 转换成RDD
rdd = sc.parallelize(a)
# 对rdd数据进行计算
res = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)

print(res)

4.3 Standalone集群模式

standalone是自带的资源调度管理服务

master类似yarn中的ResourceManger负责管理找资源服务

worker 类似于yarn中的NodeManager负责将每台机器上的资源给到计算任务

node1上的启动指令

/export/server/spark/sbin/start-all.sh

查看相关网页指令

http://192.168.88.100:8080/

交互式


     因为配置了高可用模式, 三台虚拟机要先启动ZooKeeper服务
    (base) [root@node1 ~]# zkServer.sh start
    (base) [root@node2 ~]# zkServer.sh start
    (base) [root@node3 ~]# zkServer.sh start
    
    # 在node1虚拟机上启动standalone服务
    (base) [root@node1 ~]# /export/server/spark/sbin/start-all.sh
    
    # 启动pyspark, 使用standalone资源调度
    (base) [root@node1 ~]# pyspark --master spark://node1:7077

脚本式

   导入模块
    from pyspark import SparkContext
    
    
    # 创建SparkContext对象
    # master参数可以指定调用的资源服务
    #  使用standalone资源调度
    sc = SparkContext(master='spark://node1:7077')
    # 创建python列表数据
    a = [1, 2, 3, 4]
    # 转换成RDD
    rdd = sc.parallelize(a)
    # 对rdd数据进行计算
    res = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
    
    print(res)

Standalone 高可用集群模式

交互式

   因为配置了高可用模式, 三台虚拟机要先启动ZooKeeper服务
    (base) [root@node1 ~]# zkServer.sh start
    (base) [root@node2 ~]# zkServer.sh start
    (base) [root@node3 ~]# zkServer.sh start
    
    # 在node1虚拟机上启动standalone服务
    (base) [root@node1 ~]# /export/server/spark/sbin/start-all.sh
    
    # 在node2虚拟机上启动standalone服务
    (base) [root@node2 ~]# /export/server/spark/sbin/start-master.sh
    
    # 启动pyspark, 使用standalone高可用资源调度
    (base) [root@node1 ~]# pyspark --master spark://node1:7077,node2:7077

脚本式

   # 导入模块
    from pyspark import SparkContext
    
    # 创建SparkContext对象
    # master参数可以指定调用的资源服务
    # 使用standalone高可用资源调度
    sc = SparkContext(master='spark://node1:7077,node2:7077')
    # 创建python列表数据
    a = [1, 2, 3, 4]
    # 转换成RDD
    rdd = sc.parallelize(a)
    # 对rdd数据进行计算
    res = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
    
    print(res)

文章来源:https://blog.csdn.net/yfq_29/article/details/135512467
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