Spark简介

什么是Spark？

Apache Spark是用于大规模数据处理的快速(fast)和通用(general)引擎，由加州伯克利分校AMP(Algorithms、Machines and People Lab，在算法、机器和人之间通过大规模集成来展现大数据的应用平台)实验室开发的大数据处理框架。
Spark提供了大数据处理的一站式解决方案，以Spark Core为基础推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等组件。整个Spark生态体系称为BDAS，即：伯克利数据分析栈。

Spark特点

Spark具有运行速度快、易用性好、通用型强和随处运行的特点。

运行速度快(Speed)

如果Spark基于内存读取，速度是Hadoop的100倍；使用磁盘读取，也是Hadoop的十倍。spark之所以能够比Hadoop快，有两点主要原因：内存计算和引入DAG执行引擎。

• Spark在迭代计算过程中数据默认是保存在内存中的，后续计算直接读取内存中的结果即可。而Hadoop每一步计算都是直接将结果存储在磁盘中，后续的计算从磁盘重新读取上次计算结果。基于内存读取数据的速度比磁盘读取的速度高出两个数量级，这就致使Spark比Hadoop快很多，尤其是迭代计算。

• Spark在实际执行任务前，将计算步骤根据依赖关系形成DAG图(有向无环图)，然后对DAG进行优化计算路径，大大减少了I/O读取操作。

  
  

  

  speed

易用性好(Ease of Use)

Spark支持Scala、Java、Python、R语言编写应用程序，并且提供了Scala、Python、R的交互式操作shell。

easy

通用型强(generality)

Spark提供了一站式的大数据解决方案，生态圈BADS包含了：提供内存计算框架的Spark Core、用于结构化查询的Spark SQL、用于实时计算的Spark Streaming、用于机器学习的MLlib和用于图计算的GraphX。

generality

随处运行(Runs Everywhere)

Spark提供了本地Local运行模式，用来学习和测试(当然还有许多用途，比如我们正在做的一个项目就是基于Local模式的)。对于集群部署模式，Spark能够以YARN、Mesos和自身提供的Standalone作为资源管理调度框架来执行作业。对于数据源，Spark能够读取HDFS、Cassandra、HBase、S3、Alluxio等数据源数据。

everywhere

Spark历史发展

Spark在2009年开始编写，在随后的四年里在伯克利AMP实验室逐渐形成了现有Spark的雏形。在2013年6月成为Apache孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，随后进入了快速发展。在2014年5月发布了1.0.0正式版本，在随后的时间里3到4个月发布一个小版本，在2016年7月推出了Spark2.0版本，到现在Spark稳定版为spark 2.2。

history

Spark生态系统

Spark BDAS以Spark Core分布式计算引擎为核心，在Spark Core之上扩展了用于结构化查询的Spark SQL、用于实时数据处理的Spark Streaming、用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX和用于统计分析的SparkR等。

ecosystem

Spark Core

Spark Core是整个Spark生态体系的核心，是一个分布式大数据处理框架。Spark Core中定义了弹性分布式数据集RDD、资源管理、任务调度、任务执行、内存计算等核心功能。其中资源管理即可以使用Spark自身提供的Standalone资源管理器，也可以使用第三方资源调度框架YARN、Mesos、Kubernetes等，相比较而言，第三方资源调度框架提供了更细粒度的资源管理。

Spark SQL

Spark SQL的前身是Shark，当时Hive几乎是SQL on Hadoop(将SQL翻译成MapReduce作业)的唯一选择，鉴于Hive的性能以及Spark的兼容性，由此Shark而生。Shark就是Hive on Spark，将Hive的HQL翻译成Spark上的RDD，然后再通过Hive的Metadata获取数据库信息，最后交由Spark运算。
在2014年7月1日SparkSubmit峰会上，Databricks宣布终止Shark的开发，转而开发自己的Spark SQL。因为Shark本身是对Hive的改造，只是替换了Hive的物理执行引擎，使之能够快速运行。但是，Shark继承了大量的Hive代码，因此对于优化和维护增加了成本，并且Hive本身基于MapReduce设计的，而这部分设计成为了整个项目的瓶颈。
Spark SQL能够使SQL查询和Spark编程(RDD、Dataset、DataFrame)无缝混合，并且提供了统一访问外部数据源的方式，包括：Hive、Avro、Parquet、JSON、ORC和JDBC等。对于Hive的集成，Spark SQL本身支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF，允许你访问已有的Hive仓库。

Hive support

Spark SQL还对商业智能工具(BI)提供了JDBC和ODBC的标准支持。

BI support

Spark SQL在性能上也比Shark有很大提升，Spark SQL主要做了以下几点优化：

• 内存列存储(In-Memory Columnar Storage)：Spark SQL的表数据在内存中存储不是使用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储(就是我们说的缓存).

• 字节码生成技术(Bytecode Generation)：Spark 1.1.0在Catalyst模块的Expressions增加了Codegen模块，使用动态字节码生成技术，对匹配的表达式采用特定的代码动态编译。另外对SQL表达式的也做了GC优化。

• Scala代码优化：Spark SQL在使用Scala编写代码的时候，尽量避免了一些低效、容易GC的代码。虽然增加了编写代码难度，但对于用户来说接口统一。

Spark Streaming

Spark Streaming可以轻松构建高吞吐、可扩展、高容错的流式应用程序。Spark Streaming可以支持多种数据源进行类似Map、Reduce、Join等复杂操作，然后将结果保存到外部系统、数据库或实时仪表盘上。

Spark Streaming

MLlib

MLlib是Apache Spark提供的可扩展机器学习库，提供了包括分类、聚类、回归、协同过滤等算法，同时也包括了相关测试和数据生成器。

GraphX

GraphX是用来操作图(比如社交网络的朋友圈)的程序库，可以进行并行的图计算。

其他

Spark生态体系还有许多框架比如SparkR、BlinkDB、Alluxio等，这些在之后的学习中可以在做总结分享。

Spark集群搭建

Spark部署可以分为Local、standalone、YARN、Mesos、Kubernetes(实验阶段)这几种部署模式。其中Local为本地部署模式，在单个机器上部署(也支持伪分布式)，用来进行实验、测试等。其他几种部署模式都属于集群部署模式，standalone部署模式使用spark自带的资源管理器进行资源分配，YARN、Mesos、Kubernetes等使用的是第三方资源管理框架。
这里讲解是使用spark自带的standalone部署模式部署，我们先来看下spark集群相关的概述。

集群模式概述

Spark应用程序作为独立的进程在集群上运行，由主程序(main)的SparkContext来协调应用程序和集群。SparkContext能够连接多种集群管理器(standalone、YARN、Mesos等)，一旦连接上集群管理器，spark就能够获取集群节点中的Executor。Executor是用来计算和存储应用程序的进程，由集群中的Worker节点启动。当得到该应用程序的Executor后，就会发送应用程序代码到Executor上，最后SparkContext向executor发送需要运行的task。

cluster

上面是集群应用程序运行的简单架构，对于这架构需要有几点说明：

• 每个应用程序都有自己的Executor，每个Executor使用多个线程执行task。这样做有利于在调度端(每个驱动程序调度自己的task)和执行端(不同应用程序的任务运行在不同的JVM中)相互隔离应用程序。这样做也导致不同应用程序之间不能共享数据，但是你可以使用外部存储系统来达到这个目的。

• spark对于底层的集群管理器是未知的，无论使用什么集群管理器，spark只要获取到Executor就能与其通信。这样集群管理器作为spark的一个插件，可以根据自己的需求使用不同的集群管理器。

• 应用程序提交虽然可以使用客户端和服务器模式，但是无论什么模式都需要确保执行应用程序的节点能够与其它work节点通信，因为驱动任务调度器需要和executor通信。

Spark目前支持的集群管理器有：Standalone、Apache Mesos 、Hadoop YARN 、Kubernetes (experimental) 。

关键术语描述

standalone集群安装

安装standalone模式，只需要在集群中的每个节点安装Spark的编译版本，你可以直接下载预编译版本http://spark.apache.org/downloads.html，也可以下载源码自己构建http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html。

部署环境

集群节点

软件版本

spark下载

spark预编译版本和源代码都可以从http://spark.apache.org/downloads.html 进行下载，根据自己的需求选择相应版本，如果需要灵活控制对应的hadoop、hive版本可以自己编译源代码。

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz

编辑slave列表文件

在${SPARK_HOME}/conf目录创建 slaves文件(目录下已经有了slaves.template，可以直接复制或重命名)，并且将需要运行Work进程节点的主机名称(或IP)添加到给文件中。

cp conf/slaves.template conf/slaves
vim conf/slaves#添加运行Work服务的主机192.168.0.1
192.168.0.2
192.168.0.3

配置集群

你可以对集群进一步配置，spark集群配置文件为conf/spark-env.sh，默认conf目录下有一个spark-env.sh.template，你可以直接复制或重命名。

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh
vim spark-env.sh#添加集群配置属性JAVA_HOME=${JAVA_HOME}          #指定jdk安装路径SPARK_MASTER_HOST=192.168.0.1   #指定master节点主机名称或IPSPARK_MASTER_PORT=7077          #master后台通信端口，默认为7077SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080    #master web ui端口，默认为8080SPARK_MASTER_OPTS=              #应用于master的配置属性，可配置属性查看下面列表，使用-Dx=y模式配置，默认为noneSPARK_LOCAL_DIR=/opt/spark/work-data #spark临时目录，包含map输出文件和存储在磁盘上的RDD。该目录应该在本地快速的磁盘上，可以用逗号分割指定多个目录。默认为${SPARK_HOME}/workSPARK_WORKER_CORES=2            #允许spark应用程序使用本地机器的cpu数，默认为全部可用cpu数SPARK_WORKER_MEMORY=1G          #允许spark应用程序使用本地机器的内存数，默认全部最少为1G。如果要为应用程序指定内存，使用spark.executor.memory属性。SPARK_WORKER_PORT=7078          #work后台通信端口，默认随机SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081    #work web ui端口，默认为8081SPARK_WORKER_DIR=/opt/spark/work-data #用于运行应用程序的目录，里面存储日志和临时空间使用。默认为${SPARK_HOME}/workSPARK_WORKER_OPTS=              #应用于work的配置属性，可配置属性查看下面列表，使用-Dx=y模式配置，默认为noneSPARK_DAEMON_MEMORY=1G          #分配给spark master和worker自身运行的内存。默认为1gSPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=         #spark master和worker自身使用的JVM参数，使用-Dx=y模式配置

SPARK_MASTER_OPTS可配置属性：

SPARK_WORKER_OPTS可以配置属性：

分发spark安装

将安装好的spark分发到各个slave节点。

scp -r spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 yangjianzhang@192.168.0.2:/home/yangjianzhang/server/spark/scp -r spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 yangjianzhang@192.168.0.3:/home/yangjianzhang/server/spark/

启动服务

spark启动脚本在${SPARK_HOME}/sbin目录下，包含了master和slave相关的启动、停止脚本。如果我们要启动所有slave(conf/slaves配置的)，使用start-slaves.sh脚本。如果启动本机slave，则使用start-slave.sh <master-spark-URL>

sbin/start-master.sh #启动master服务sbin/start-slaves.sh #启动slave服务

访问UI页面

master UI地址为：http://master:8080/
worker UI地址为：http://worker:8081/

作者：零度沸腾_yjz
链接：https://www.jianshu.com/p/cdfa89e6ec70