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这期内容当中小编将会给大家带来有关MaxCompute Spark开发的示例分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务，它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提供Spark计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业，以满足更丰富的数据处理分析场景。
下面将重点介绍MaxCompute Spark能够支撑的应用场景，同时说明开发的依赖条件和环境准备，重点对Spark作业开发、提交到MaxCompute集群执行、诊断进行介绍。
MaxCompute Spark是阿里云提供的Spark on MaxCompute的解决方案，能够让Spark应用运行在托管的MaxCompute计算环境中。为了能够在MaxCompute环境中安全地运行Spark作业，MaxCompute提供了以下SDK和MaxCompute Spark定制发布包。
SDK定位于开源应用接入MaxCompute SDK：
提供了集成所需的API说明以及相关功能Demo，用户可以基于项目提供的Spark-1.x以及Spark-2.x的example项目构建自己的应用，并且提交到MaxCompute集群上。
MaxCompute Spark客户端发布包：
集成了MaxCompute认证功功能，作为客户端工具，用于通过Spark-submit方式提交作业到MaxCompute项目中运行，目前提供了面向Spark1.x和Spark2.x的2个发布包:spark-1.6.3和spark-2.3.0 SDK在开发时，可以通过配置Maven依赖进行引用。Spark客户端需要根据开发的Spark版本，提前下载。如，需要开发Spark1.x应用，应下载spark-1.6.3版本客户端；如需开发Spark2.x应用，应下载spark-2.3.0客户端。
MaxCompute Spark发布包：集成了MaxCompute认证功功能，作为客户端工具，用于通过Spark-submit方式提交作业到MaxCompute项目中运行，目前提供了面向Spark1.x和Spark2.x的2个发布包：
spark-1.6.3
spark-2.3.0
请根据需要开发的Spark版本，选择合适的版本下载并解压Maxcompute Spark发布包。
JAVA_HOME设置
# 尽量使用JDK 1.7+ 1.8+ 最佳
export JAVA_HOME=/path/to/jdk
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
SPARK_HOME设置
export SPARK_HOME=/path/to/spark_extracted_package
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
在 $SPARK_HOME/conf
路径下存在spark-defaults.conf.template文件，这个可以作为spark-defaults.conf的模版，需要在该文件中设置MaxCompute相关的账号信息后，才可以提交Spark任务到MaxCompute。默认配置内容如下，将空白部分根据实际的账号信息填上即可，其余的配置可以保持不变。
# MaxCompute账号信息
spark.hadoop.odps.project.name =
spark.hadoop.odps.access.id =
spark.hadoop.odps.access.key =
# 以下配置保持不变
spark.sql.catalogImplementation=odps
spark.hadoop.odps.task.major.version = cupid_v2
spark.hadoop.odps.cupid.container.image.enable = true
spark.hadoop.odps.cupid.container.vm.engine.type = hyper
spark.hadoop.odps.end.point = http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api
spark.hadoop.odps.runtime.end.point = http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api
若作业需要访问MaxCompute表，需要依赖odps-spark-datasource模块，本节介绍如何把该依赖编译安装到本地maven仓库；若无需访问可直接跳过。
git clone代码，github地址: https://github.com/aliyun/aliyun-cupid-sdk/tree/3.3.2-public
#git clone git@github.com:aliyun/aliyun-cupid-sdk.git
编译模块
#cd ${path to aliyun-cupid-sdk}
#git checkout 3.3.2-public
// 编译并安装cupid-sdk
#cd ${path to aliyun-cupid-sdk}/core/cupid-sdk/
#mvn clean install -DskipTests
// 编译并安装datasource。依赖cupid-sdk
// for spark-2.x
# cd ${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/datasource
# mvn clean install -DskipTests
// for spark-1.x
# cd ${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-1.x/datasource
#mvn clean install -DskipTests
添加依赖
<!-- Spark-1.x请依赖此模块 -->
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>odps-spark-datasource_2.10</artifactId>
<version>3.3.2-public</version>
</dependency>
<!-- Spark-2.x请依赖此模块 -->
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>odps-spark-datasource_2.11</artifactId>
<version>3.3.2-public</version>
</dependency>
若作业需要访问OSS，直接添加以下依赖即可
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>hadoop-fs-oss</artifactId>
<version>3.3.2-public</version>
</dependency>
MaxCompute产品提供了两个应用构建的模版，用户可以基于此模版进行开发，最后统一构建整个项目后用生成的应用包即可直接提交到MaxCompute集群上运行Spark应用。
MaxCompute Spark提供两个应用构建模版，用户可以基于此模版进行开发，最后统一构建整个项目后用生成的应用包即可直接提交到MaxCompute集群上运行Spark应用。首先需要把代码clone下来
#git clone git@github.com:aliyun/aliyun-cupid-sdk.git
#cd aliyun-cupid-sdk
#checkout 3.3.2-public
#cd archetypes
// for Spark-1.x
sh Create-AliSpark-1.x-APP.sh spark-1.x-demo /tmp
// for Spark-2.x
Create-AliSpark-2.x-APP.sh spark-2.x-demo /tmp
以上命令会在/tmp目录下创建名为 spark-1.x-demo(spark-2.x-demo)的maven project，执行以下命令进行编译和提交作业:
#cd /tmp/spark-2.x/demo
#mvn clean package
// 提交作业
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--master yarn-cluster \
--class SparkPi \
/tmp/spark-2.x-demo/target/AliSpark-2.x-quickstart-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar
# Usage: sh Create-AliSpark-2.x-APP.sh <app_name> <target_path>
sh Create-AliSpark-2.x-APP.sh spark-2.x-demo /tmp/
cd /tmp/spark-2.x-demo
mvn clean package
# 冒烟测试
# 1 利用编译出来的shaded jar包
# 2 按照文档所示下载MaxCompute Spark客户端
# 3 参考文档”置环境变量”指引，填写MaxCompute项目相关配置项
# 执行spark-submit命令 如下
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--master yarn-cluster \
--class SparkPi \
/tmp/spark-2.x-demo/target/AliSpark-2.x-quickstart-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar
pom.xml 须知
请注意 用户构建Spark应用的时候，由于是用MaxCompute提供的Spark客户端去提交应用，故需要注意一些依赖scope的定义
spark-core spark-sql等所有spark社区发布的包，用provided scope
odps-spark-datasource 用默认的compile scope
<!-- spark相关依赖, provided -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- datasource依赖, 用于访问MaxCompute表 -->
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>odps-spark-datasource_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>3.3.2-public</version>
</dependency>
案例说明
WordCount
详细代码
提交方式
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.WordCount \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-1.x/spark-examples/target/spark-examples_2.10-version-shaded.jar
Spark-SQL on MaxCompute Table
详细代码
提交方式
# 运行可能会报Table Not Found的异常，因为用户的MaxCompute Project中没有代码中指定的表
# 可以参考代码中的各种接口，实现对应Table的SparkSQL应用
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.sparksql.SparkSQL \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-1.x/spark-examples/target/spark-examples_2.10-version-shaded.jar
GraphX PageRank
详细代码
提交方式
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.graphx.PageRank \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-1.x/spark-examples/target/spark-examples_2.10-version-shaded.jar
Mllib Kmeans-ON-OSS
详细代码
提交方式
# 代码中的OSS账号信息相关需要填上，再编译提交
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", "***")
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", "***")
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com")
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.mllib.KmeansModelSaveToOss \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-1.x/spark-examples/target/spark-examples_2.10-version-shaded.jar
OSS UnstructuredData
详细代码
提交方式
# 代码中的OSS账号信息相关需要填上，再编译提交
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", "***")
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", "***")
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com")
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.oss.SparkUnstructuredDataCompute \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-1.x/spark-examples/target/spark-examples_2.10-version-shaded.jar
pom.xml 须知
请注意 用户构建Spark应用的时候，由于是用MaxCompute提供的Spark客户端去提交应用，故需要注意一些依赖scope的定义
spark-core spark-sql等所有spark社区发布的包，用provided scope
odps-spark-datasource 用默认的compile scope
<!-- spark相关依赖, provided -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>cupid-sdk</artifactId>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- datasource依赖, 用于访问MaxCompute表 -->
<dependency>
<groupId>com.aliyun.odps</groupId>
<artifactId>odps-spark-datasource_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>3.3.2-public</version>
</dependency>
案例说明
WordCount
详细代码
提交方式
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.WordCount \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
Spark-SQL 操作MaxCompute表
详细代码
提交方式
# 运行可能会报Table Not Found的异常，因为用户的MaxCompute Project中没有代码中指定的表
# 可以参考代码中的各种接口，实现对应Table的SparkSQL应用
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.sparksql.SparkSQL \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
GraphX PageRank
详细代码
提交方式
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.graphx.PageRank \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
Mllib Kmeans-ON-OSS
KmeansModelSaveToOss
详细代码
提交方式
# 代码中的OSS账号信息相关需要填上，再编译提交
val spark = SparkSession
.builder()
.config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", "***")
.config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", "***")
.config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com")
.appName("KmeansModelSaveToOss")
.getOrCreate()
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.mllib.KmeansModelSaveToOss \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
OSS UnstructuredData
SparkUnstructuredDataCompute
详细代码
提交方式
# 代码中的OSS账号信息相关需要填上，再编译提交
val spark = SparkSession
.builder()
.config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", "***")
.config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", "***")
.config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com")
.appName("SparkUnstructuredDataCompute")
.getOrCreate()
Step 1. build aliyun-cupid-sdk
Step 2. properly set spark.defaults.conf
Step 3. bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
com.aliyun.odps.spark.examples.oss.SparkUnstructuredDataCompute \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
需要文件
若需要访问MaxCompute表，则需要参考第三节(访问MaxCompute表所需依赖)编译datasource包
SparkSQL应用示例(spark1.6)
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import OdpsContext
if __name__ == '__main__':
conf = SparkConf().setAppName("odps_pyspark")
sc = SparkContext(conf=conf)
sql_context = OdpsContext(sc)
df = sql_context.sql("select id, value from cupid_wordcount")
df.printSchema()
df.show(200)
df_2 = sql_context.sql("select id, value from cupid_partition_table1 where pt1 = 'part1'")
df_2.show(200)
#Create Drop Table
sql_context.sql("create table TestCtas as select * from cupid_wordcount").show()
sql_context.sql("drop table TestCtas").show()
提交运行:
./bin/spark-submit \
--jars ${path to odps-spark-datasource_2.10-3.3.2-public.jar} \
example.py
SparkSQL应用示例（spark2.3）
from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == '__main__':
spark = SparkSession.builder.appName("spark sql").getOrCreate()
df = spark.sql("select id, value from cupid_wordcount")
df.printSchema()
df.show(10, 200)
df_2 = spark.sql("SELECT product,category,revenue FROM (SELECT product,category,revenue, dense_rank() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) as rank FROM productRevenue) tmp WHERE rank <= 2");
df_2.printSchema()
df_2.show(10, 200)
df_3 = spark.sql("select id, value from cupid_partition_table1 where pt1 = 'part1'")
df_3.show(10, 200)
#Create Drop Table
spark.sql("create table TestCtas as select * from cupid_wordcount").show()
spark.sql("drop table TestCtas").show()
提交运行:
spark-submit --master yarn-cluster \
--jars ${path to odps-spark-datasource_2.11-3.3.2-public.jar \
example.py
对于用户使用Spark on MaxCompute对VPC环境内的RDS、Redis、ECS主机部署的服务等，受限于VPC的访问限制，暂时还无法访问，即将在近期支持。
case1. 作业无需访问MaxCompute表和OSS
用户jar包可直接运行，参照第二节准备开发环境和修改配置。注意，对于spark或hadoop的依赖必须设成provided。
case2. 作业需要访问MaxCompute表
参考第三节编译datasource并安装到本地maven仓库，在pom中添加依赖后重新打包即可。
case3. 作业需要访问OSS
参考第四节在pom中添加依赖后重新打包即可。
目前MaxCompute Spark支持以下几种运行方式：local模式，cluster模式，和在DataWorks中执行模式。
local模式主要是让用户能够方便的调试应用代码，使用方式跟社区相同，我们添加了用tunnel读写ODPS表的功能。用户可以在ide和命令行中使用该模式，需要添加配置spark.master=local[N]，其中N表示执行该模式所需要的cpu资源。此外，local模式下的读写表是通过读写tunnel完成的，需要在Spark-defaults.conf中增加tunnel配置项(请根据MaxCompute项目所在的region及网络环境填写对应的Tunnel Endpoint地址)：tunnel_end_point=http://dt.cn-beijing.maxcompute.aliyun.com。命令行执行该模式的方式如下：
1.bin/spark-submit --master local[4] \
--class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
${path to aliyun-cupid-sdk}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
在Cluster模式中，用户需要指定自定义程序入口Main，Main结束（Success or Fail）spark job就会结束。使用场景适合于离线作业，可以与阿里云DataWorks产品结合进行作业调度。命令行提交方式如下：
1.bin/spark-submit --master yarn-cluster \
–class SparkPi \
${ProjectRoot}/spark/spark-2.x/spark-examples/target/spark-examples_2.11-version-shaded.jar
用户可以在DataWorks中运行MaxCompute Spark离线作业（cluster模式），以方便与其他类型执行节点集成和调度。
第二步：在创建的业务流程中，从数据开发组件中选择ODPS Spark节点。
spark.hadoop.odps.cupid.webproxy.endpoint(取值填写项目所在region的endpoint，如http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api)、spark.hadoop.odps.moye.trackurl.host(取值填写：http://jobview.odps.aliyun.com)
提交作业后，需要根据作业日志来检查作业是否正常提交并执行，MaxCompute对于Spark作业提供了Logview工具以及Spark Web-UI来帮助开发者进行作业诊断。
例如，通过Spark-submit方式(dataworks执行spark任务时也会产生相应日志)提交作业，在作业日志中会打印以下关键内容：
通过日志输出的logview在浏览器中可以查看CUPID类型的任务执行的基本信息。
单击TempRoot的StdOut按钮可以查看SparkPi的输出结果：
日志中打印出上述的TrackingUrl，表示您的作业已经提交到MaxCompute集群，这个TrackingUrl非常关键，它既是SparkWebUI，也是HistoryServer的Url。在浏览器中打开这个Url，可以追踪Spark作业的运行情况。
单击driver的stdout即可以查看Spark作业的输出内容。
上述就是小编为大家分享的MaxCompute Spark开发的示例分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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