Spark 概述
1.1 Spark 是什么
Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
1.2 Spark 与 Hadoop 比较
》1：Spark 出现的时间相对较晚
》2：主要功能主要是用于数据计算
所以其实 Spark 一直被认为是Hadoop 框架的升级版。
首先从时间节点上来看:
》 Hadoop
- 2006 年 1 月，Doug Cutting 加入Yahoo，领导Hadoop 的开发
- 2008 年 1 月，Hadoop 成为 Apache 顶级项目
- 2011 年 1.0 正式发布
- 2012 年 3 月稳定版发布
- 2013 年 10 月发布 2.X (Yarn)版本
》 Spark - 2009 年，Spark 诞生于伯克利大学的AMPLab 实验室
- 2010 年，伯克利大学正式开源了 Spark 项目
- 2013 年 6 月，Spark 成为了 Apache 基金会下的项目
- 2014 年 2 月，Spark 以飞快的速度成为了 Apache 的顶级项目
- 2015 年至今，Spark 变得愈发火爆，大量的国内公司开始重点部署或者使用 Spark
然后我们再从功能上来看:
》 Hadoop
- Hadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架
- 作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层，存储着所有的数据， 支持着 Hadoop 的所有服务。 它的理论基础源于 Google 的TheGoogleFileSystem 这篇论文，它是GFS 的开源实现。
- MapReduce 是一种编程模型，Hadoop 根据 Google 的 MapReduce 论文将其实现， 作为 Hadoop 的分布式计算模型，是 Hadoop 的核心。基于这个框架，分布式并行程序的编写变得异常简单。综合了 HDFS 的分布式存储和 MapReduce 的分布式计算，Hadoop 在处理海量数据时，性能横向扩展变得非常容易。
- HBase 是对 Google 的 Bigtable 的开源实现，但又和 Bigtable 存在许多不同之处。HBase 是一个基于HDFS 的分布式数据库，擅长实时地随机读/写超大规模数据集。它也是 Hadoop 非常重要的组件。
》 Spark - Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
- Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能
- Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。
- Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。
1.3Spark 与 Hadoop 选择
》1：spark比 hadoop有优势
在绝大多数的数据计算场景中，Spark 确实会比 MapReduce 更有优势。
》2：spark不能完全替代MR
因为 Spark 是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致 Job 执行失败，此时，MapReduce 其实是一个更好的选择，所以 Spark 并不能完全替代 MR。
- Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多并行运行的数据可复用场景（如：机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法）中存在诸多计算效率等问题。所以 Spark 应运而生，Spark 就是在传统的MapReduce 计算框架的基础上，利用其计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD 计算模型。
- 机器学习中 ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。MR 这种模式不太合适，即使多 MR 串行处理，性能和时间也是一个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘，MR 显然不擅长。而Spark 所基于的 scala 语言恰恰擅长函数的处理。
- Spark 是一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），提供了比MapReduce 丰富的模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。
- Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。
- Spark Task 的启动时间快。Spark 采用 fork 线程的方式，而 Hadoop 采用创建新的进程的方式。
- Spark 只有在 shuffle 的时候将数据写入磁盘，而 Hadoop 中多个 MR 作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互
- Spark 的缓存机制比HDFS 的缓存机制高效。
1.2Spark 核心模块
》1 Spark Core
Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能，Spark 其他的功能如：Spark SQL， Spark Streaming，GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的
》2 Spark SQL
Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用 SQL
或者Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。
》3 Spark Streaming
Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。
》4 Spark MLlib
MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库。MLlib 不仅提供了模型评估、数据导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语。
》5 Spark GraphX
GraphX 是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库。
Spark 快速上手
2.1 创建 Maven 项目
2.1.0搭建Scala环境
参考 JAVA HOME
2.1.1增加 Scala 插件
Spark 由 Scala 语言开发的，所以本课件接下来的开发所使用的语言也为 Scala，咱们当前使用的 Spark 版本为 3.0.0，默认采用的 Scala 编译版本为 2.12，所以后续开发时。我们依然采用这个版本。开发前请保证 IDEA 开发工具中含有 Scala 开发插件
2.1.2 新建maven模块sparkcore
1，添加Scala库 2，添加Scala框架支持（要选中模块) 3，新建Test类测试
package com.dev1.bigdata.spark.core
object Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
print("Hello Spark")
}
}
wordcount案例回顾
2.1.2增加依赖关系
修改 Maven 项目中的POM 文件，增加 Spark 框架的依赖关系。本课件基于 Spark3.0 版本，使用时请注意对应版本。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
2.1.3 WordCount
为了能直观地感受 Spark 框架的效果，接下来我们实现一个大数据学科中最常见的教学案例WordCount
package com.dev1.dev1.spark.core.wc
object Spark01_WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Application
// Spark框架
// 1 建立和Spark框架的连接
// JDBC : Connection
val sparConf = new SparkConf().
setMaster("local").
setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
// 2 执行业务操作
// 1. 读取文件，获取一行一行的数据
//hello world
val lines: RDD[String] = sc.textFile("datas")
// 2. 将一行数据进行拆分，形成一个一个的单词（分词）
// 扁平化：将整体拆分成个体的操作
// "hello world" => hello, world, hello, world
val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
// 3. 将数据根据单词进行分组，便于统计
// (hello, hello, hello), (world, world)
val wordGroup: RDD[(String, Iterable[String])] = words.groupBy(word=>word)
// 4. 对分组后的数据进行转换
// (hello, hello, hello), (world, world)
// (hello, 3), (world, 2)
val wordToCount = wordGroup.map {
case ( word, list ) => {
(word, list.size)
}
}
// 5. 将转换结果采集到控制台打印出来
val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()
array.foreach(println)
// 3 关闭连接
sc.stop()
}
}
# java.lang.IllegalArgumentException: System memory 468189184 must be at least 4.718592E8
.set("spark.testing.memory", "2147480000")
执行过程中，会产生大量的执行日志，如果为了能够更好的查看程序的执行结果，可以在项
目的 resources 目录中创建log4j.properties 文件，并添加日志配置信息：
log4j.rootCategory=ERROR, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to ERROR. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=ERROR
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=ERROR
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=ERROR
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
2.1.4异常处理
如果本机操作系统是 Windows，在程序中使用了 Hadoop 相关的东西，比如写入文件到
HDFS，则会遇到如下异常：
出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是windows 系统用到了 hadoop 相关的服务，解决办法是通过配置关联到 windows 的系统依赖就可以了
在 IDEA 中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME 变量
