Spark介绍，安装

1.简单介绍和安装：

(1)Spark使用scala编写，运行在JVM（java虚拟机）上。所以，安装Spark需要先安装JDK。安装好java后，到官网下载安装包（压缩文件）：http://spark.apache.org/downloads.html ，当前使用的版本是：spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz。

(2)解压，查看目录内容：

tar -zxvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz
cd spark-1.6.1-bin-hadoop2.4

这样我们可以在单机模式下运行Spark了，Spark也可以运行在Mesos、YARN等上。

2.Spark交互式shell：

(1) Spark只支持Scala和Python两种Shell。为了对Spark Shell有个感性的认识，我们可以follow官网的quick-start教程：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

首先启动Spark shell，Scala和Python有2种不同启动方式（下面，我们以Scala为例介绍）：

Scala：

./bin/spark-shell

scala启动shell参数：

./bin/spark-shell --name "axx" --conf spark.cores.max=5 --conf spark.ui.port=4041

Python：

./bin/pyspark

启动后有如下界面：

如果需要修改显示的日志级别，修改$SPARK_HOME/conf/log4j.properties文件。

(2)Spark中第一个重要名词：RDD(Resilient Distributed Dataset)，弹性分布式数据集。

在Spark中，使用RDD来进行分布式计算。RDD是Spark对于分布数据和分布计算的基本抽象。

RDD包括两类操作，actions 和 transformations；

行动操作（actions）：会产生新的值。会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中（例如shell命令行中，我们输入一个计算指令，spark为我们返回的结果值），或把结果存储到外部存储系统（如HDFS）中（我们在后边还会看到rdd.saveAsTextFile()）。

转化操作（transformations）：会产生一个新的RDD。

val lines = sc.textFile("file:///spark/spark/README.md")

通过读取文件的方式来定义一个RDD。默认地，textFile会读取HDFS上的文件，加上file://指定读取本地路径的文件。

lines.count()
lines.first()

上边是2个actions操作，分别返回RDD的行数和第一行数据。

val linesWithSpark = lines.filter(line=>lines.contains("spark"))

上边是一个transformations操作，生成一个新的RDD，该RDD是lines的一个子集，只返回包含spark的行。

3.Spark核心概念：

每个Spark应用都包含一个驱动程序，该驱动程序在集群中执行并行计算。在前面的事例中，驱动程序就是spark shell本身。驱动程序通过SparkContext对象（对计算集群的一个连接）来访问Spark。

为了运行RDD操作，驱动程序会管理一些叫做执行器的节点。当在分布式系统中运行时，架构图如下：

4.独立应用：

除了在shell中运行，还可以运行独立应用。与Spark Shell主要区别是，当开发独立应用时，你需要自己初始化SparkContext。

4.1 初始化SparkContext

首先，需要创建SparkConf对象来配置应用，然后通过SparkConf来创建SparkContext。初始化SparkContext对象：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("wc_ms");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

setAppName可以设置这个独立应用的名称，后期我们可以在WebUI上监控这个应用。

4.2 开发WordCount程序：

通过Maven构建Spark程序，pom只需要引入一个依赖（根据具体的Spark版本而定）：

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core_2.10 -->
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.spark</groupId>
	    <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
	    <version>1.6.1</version>
	</dependency>

WordCount.java

package com.vip.SparkTest;

import java.util.Arrays;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;

import scala.Tuple2;


public class WordCount {
	public static void main(String[] args) {
		
		String inputfile = args[0];
		String outputfile = args[1];
		
		//得到SparkContext
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("wc_ms");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
		
		//加载文件到RDD
		JavaRDD<String> input = sc.textFile(inputfile);
		
		//flatMap方法，来自接口JavaRDDLike，JavaRDD继承接口JavaRDDLike。
		//将文件拆分成一个个单词（通过空格分开）；transformation操作，生成一个新的RDD。
		JavaRDD<String> words = input.flatMap(
				new FlatMapFunction<String,String>()
				{
					@Override
					public Iterable<String> call(String content) throws Exception {
						// TODO Auto-generated method stub
						return Arrays.asList(content.split(" "));
					}
				}
			);
		//先转换成元组(key-value)，word - 1  word2 - 1；
		//再Reduce汇总计算
		JavaPairRDD<String,Integer> counts = words.mapToPair(
				new PairFunction<String,String,Integer>(){
					@Override
					public Tuple2<String, Integer> call(String arg0) throws Exception {
						// TODO Auto-generated method stub
						return new Tuple2<String, Integer>(arg0,1);
					}
				}	
			).reduceByKey(
					new Function2<Integer,Integer,Integer>(){
						@Override
						public Integer call(Integer x, Integer y) throws Exception {
							// TODO Auto-generated method stub
							return x+y;
						}
					}
					)
				;			
		counts.saveAsTextFile(outputfile);		
		sc.close();
	}

}

上边对应的步骤做了注释。

4.3 发布应用到Spark（单机或者集群）：

(1)首先，要将开发好的程序打包：

mvn package

得到jar包：SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT.jar

(2)将相关文件上传到服务器上：

将要做count的文本文件、jar文件上传服务器。

(3)使用spark-submit启动应用：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class "com.vip.SparkTest.WordCount" \
--master local \
./SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT.jar "输入目录" "输出目录"

说明： --class 指定程序的主类；

    --master 指定Spark的URL，因为是在本机，所以指定了local

    输入目录：包含所有输入的文本文件（可能是一个或多个文件）。

    输出目录：这块要特别注意，首先这是一个目录，不能是文件；再次这个目录不能事先创建，否则报错。

(4) 运行结果：

最后执行成功后，生成了2个文件：

part-00000  _SUCCESS

part-00000文件内容：

至此，我们的wordcount程序结束。