Spark2.1.0怎么用

发布时间：2022-01-14 17:06:47 作者：iii
来源：亿速云阅读：129

# Spark 2.1.0使用指南：从入门到核心功能实践

Apache Spark作为当前最流行的大数据处理框架之一，其2.1.0版本在性能优化和API完善方面做出了重要改进。本文将全面介绍Spark 2.1.0的安装配置、核心组件使用和实战技巧。

## 一、Spark 2.1.0概述与环境搭建

### 版本特性
Spark 2.1.0作为2.x系列的重要更新，主要包含以下改进：
- Structured Streaming API正式标记为稳定版
- 新的Cost-Based Optimizer（CBO）优化器
- R语言UDF支持
- Hive兼容性提升至1.2.1

### 系统要求
- Java 8+
- Scala 2.11/2.12
- Python 2.7+/3.4+（如使用PySpark）
- 至少4GB内存（生产环境建议8GB+）

### 安装步骤

#### 1. 下载与解压
```bash
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
tar -xvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
cd spark-2.1.0-bin-hadoop2.7

2. 环境变量配置

export SPARK_HOME=/path/to/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

3. 验证安装

spark-submit --version
# 应输出类似信息：
# Welcome to Spark version 2.1.0

二、Spark核心组件使用

1. Spark Shell交互

Scala Shell

./bin/spark-shell

Python Shell

./bin/pyspark

2. 基本RDD操作示例

// 创建RDD
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)

// 转换操作
val squares = rdd.map(x => x*x)
val filtered = squares.filter(_ > 5)

// 行动操作
println(filtered.collect().mkString(","))  // 输出：9,16,25

3. DataFrame与Dataset API

// 创建SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("example").getOrCreate()

// 创建DataFrame
val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")

// SQL查询
df.createOrReplaceTempView("people")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age > 20")

三、Spark SQL深度实践

1. 数据源操作

读取CSV文件

val df = spark.read
  .option("header", "true")
  .csv("path/to/file.csv")

写入Parquet格式

df.write.parquet("output.parquet")

2. 性能优化技巧

// 缓存常用DataFrame
df.cache()

// 分区优化
df.repartition(10).write.parquet("output_partitioned")

// 广播变量
val broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(Array(1, 2, 3))

四、Spark Streaming实战

1. 基本流处理

import org.apache.spark.streaming._

val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(1))

// 创建DStream
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

// 单词计数
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

2. Structured Streaming示例

val lines = spark.readStream
  .format("socket")
  .option("host", "localhost")
  .option("port", 9999)
  .load()

val words = lines.as[String].flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.groupBy("value").count()

val query = wordCounts.writeStream
  .outputMode("complete")
  .format("console")
  .start()

五、机器学习库MLlib应用

1. 特征处理

import org.apache.spark.ml.feature._

val tokenizer = new Tokenizer()
  .setInputCol("text")
  .setOutputCol("words")

val hashingTF = new HashingTF()
  .setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
  .setOutputCol("features")

2. 分类模型训练

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

val lr = new LogisticRegression()
  .setMaxIter(10)
  .setRegParam(0.01)

val model = lr.fit(trainingData)

六、性能调优与问题排查

1. 资源配置参数

参数	说明	示例值
spark.executor.memory	Executor内存	4g
spark.driver.memory	Driver内存	2g
spark.default.parallelism	默认并行度	200

2. 常见问题解决

问题1：内存不足 - 解决方案：增加spark.executor.memory或减少spark.sql.shuffle.partitions

问题2：数据倾斜

// 使用salting技术解决倾斜
import org.apache.spark.sql.functions._
df.withColumn("salt", (rand() * 100).cast("int"))
  .groupBy("key", "salt")
  .agg(sum("value").as("sum_value"))
  .groupBy("key")
  .agg(sum("sum_value").as("total_value"))

七、集群部署模式

1. Standalone模式部署

# 启动master
./sbin/start-master.sh

# 启动worker
./sbin/start-worker.sh spark://master-host:7077

2. YARN模式提交作业

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 4G \
  --num-executors 10 \
  /path/to/examples.jar 1000

八、最佳实践建议

数据序列化：优先使用Kryo序列化

spark.conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

资源管理：根据数据量合理设置分区数

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200")

监控优化：利用Spark UI分析任务执行情况
代码组织：将业务逻辑封装为函数，避免Driver程序过大

结语

Spark 2.1.0通过其统一的API和优化的执行引擎，为大数据处理提供了高效解决方案。掌握RDD、DataFrame和Dataset的核心操作，结合适当的性能调优技巧，可以充分发挥Spark的并行计算能力。建议读者通过官方文档和实际项目不断深入理解Spark的内部机制。

注意：本文示例基于Spark 2.1.0版本，部分API在新版本中可能有调整。生产环境部署前请进行充分测试。 “`

本文共计约2850字，涵盖了Spark 2.1.0的主要使用场景和技术要点。如需扩展特定部分内容，可以进一步增加： 1. 具体性能调优案例分析 2. 与Hadoop生态组件的集成细节 3. 安全配置相关内容 4. 更复杂的机器学习流水线示例