Spark入门，概述，部署，以及学习（Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎）

2021-07-01 23:12:24

1：Spark的官方网址：http://spark.apache.org/

1 Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。

2 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

2：Spark特点：

1 1：特点一:快
2     与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
3 2：特点二:易用
4     Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
5 3：特点三:通用
6     Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
7 4：特点四:兼容性    
8     Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

3：Spark的部署安装（上传jar，过程省略，记得安装好jdk。）：

下载网址：http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/ 或者 http://spark.apache.org/downloads.html

Spark的解压缩操作，如下所示：

哈哈哈，犯了一个低级错误，千万记得加-C，解压安装包到指定位置。是大写的哦；

然后呢，进入到Spark安装目录，进入conf目录并重命名并修改spark-env.sh.template文件，操作如下所示：

将spark-env.sh.template 名称修改为spark-env.sh，然后在该配置文件中添加如下配置，之后保存退出：

1 [root@localhost conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh

具体操作如下所示：

然后呢，重命名并修改slaves.template文件，如下所示：

1 [root@localhost conf]# mv slaves.template slaves

在该文件中添加子节点所在的位置（Worker节点），操作如下所示，然后保存退出：

将配置好的Spark拷贝到其他节点上：

1 [root@localhost hadoop]# scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ slaver1:/home/hadoop/
2 [root@localhost hadoop]# scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ slaver2:/home/hadoop/

Spark集群配置完毕，目前是1个Master，2个Work(可以是多个Work)，在master节点上启动Spark集群：

启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://master:8080/：

可以查看一下是否启动起来，如下所示：

然后在页面可以查看信息，如下所示，如果浏览器一直加载不出来，可能是防火墙没关闭（service iptables stop暂时关闭，chkconfig iptables off永久关闭）：

到此为止，Spark集群安装完毕。

1 但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单，如下所示：
2 Spark集群规划：node1，node2是Master；node3，node4，node5是Worker
3 安装配置zk集群，并启动zk集群，然后呢，停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh,
4 在该配置文件中删掉SPARK_MASTER_IP并添加如下配置:
5 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
6 1.在node1节点上修改slaves配置文件内容指定worker节点
7 2.在node1上执行sbin/start-all.sh脚本，然后在node2上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master

4：执行Spark程序（执行第一个spark程序，如下所示）：

执行如下所示，然后就报了一大推错误，由于错误过多就隐藏了，方便以后脑补：

1 [root@master bin]# ./spark-submit \
2 > --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
3 > --master spark://master:7077 \
4 > --executor-memory 1G \
5 > --total-executor-cores 2 \
6 > /home/hadoop/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/l
7 lib/      licenses/ logs/     
8 > /home/hadoop/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar \
9 > 100


或者如下所示也可：

[root@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]# bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --executor-memory 512M --total-executor-cores 2 /home/hadoop/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 10

错误如下所示，由于太长了就折叠起来了：

Spark入门，概述，部署，以及学习（Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎）

View Code

由于之前学习hadoop，虚拟机内存才设置512M了，Spark是在内存中进行运算的，所以学习Spark一定要设置好内存啊，关闭虚拟机，将内存设置为1G，给Spark设置800M的内存，所以spark-env.sh配置，多添加了：

export SPARK_WORKER_MEMORY=800M

如下所示：

然后执行，如下所示命令：

1 [root@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]# bin/spark-submit \
2 > --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
3 > --master spark://master:7077 \
4 > --executor-memory 512M \
5 > --total-executor-cores 2 \
6 > /home/hadoop/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar \
7 > 100

5：启动Spark Shell：

　　spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。

启动spark shell，如下所示：

1 [root@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]# bin/spark-shell \
2 > --master spark://master:7077 \
3 > --executor-memory 512M \
4 > --total-executor-cores 2
5 
6 参数说明：
7 --master spark://master:7077 指定Master的地址
8 --executor-memory 512M 指定每个worker可用内存为512M 
9 --total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个

注意：
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可;

操作如下所示：

退出使用命令exit即可；

贴一下日了狗了的报错，没有接受指令超过一定时间就报错了，如下所示，按Enter又回到scala> 等待命令键入：

scala> 18/01/03 02:37:36 WARN NettyRpcEndpointRef: Error sending message [message = RemoveExecutor(0,Command exited with code 1)] in 1 attempts
org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Cannot receive any reply in 120 seconds. This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.org$apache$spark$rpc$RpcTimeout$$createRpcTimeoutException(RpcTimeout.scala:48)
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:63)
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:59)
    at scala.runtime.AbstractPartialFunction.apply(AbstractPartialFunction.scala:33)
    at scala.util.Failure$$anonfun$recover$1.apply(Try.scala:185)
    at scala.util.Try$.apply(Try.scala:161)
    at scala.util.Failure.recover(Try.scala:185)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$recover$1.apply(Future.scala:324)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$recover$1.apply(Future.scala:324)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:32)
    at org.spark-project.guava.util.concurrent.MoreExecutors$SameThreadExecutorService.execute(MoreExecutors.java:293)
    at scala.concurrent.impl.ExecutionContextImpl$$anon$1.execute(ExecutionContextImpl.scala:133)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:40)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:248)
    at scala.concurrent.Promise$class.complete(Promise.scala:55)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.complete(Promise.scala:153)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$map$1.apply(Future.scala:235)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$map$1.apply(Future.scala:235)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:32)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.processBatch$1(Future.scala:643)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(Future.scala:658)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.apply(Future.scala:635)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.apply(Future.scala:635)
    at scala.concurrent.BlockContext$.withBlockContext(BlockContext.scala:72)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch.run(Future.scala:634)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$.scala$concurrent$Future$InternalCallbackExecutor$$unbatchedExecute(Future.scala:694)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$.execute(Future.scala:685)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:40)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:248)
    at scala.concurrent.Promise$class.tryFailure(Promise.scala:112)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryFailure(Promise.scala:153)
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv$$anon$1.run(NettyRpcEnv.scala:241)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:471)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262)
    at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:178)
    at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:292)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Cannot receive any reply in 120 seconds
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv$$anon$1.run(NettyRpcEnv.scala:242)
    ... 7 more
18/01/03 02:39:39 WARN NettyRpcEndpointRef: Error sending message [message = RemoveExecutor(0,Command exited with code 1)] in 2 attempts
org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Cannot receive any reply in 120 seconds. This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.org$apache$spark$rpc$RpcTimeout$$createRpcTimeoutException(RpcTimeout.scala:48)
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:63)
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:59)
    at scala.runtime.AbstractPartialFunction.apply(AbstractPartialFunction.scala:33)
    at scala.util.Failure$$anonfun$recover$1.apply(Try.scala:185)
    at scala.util.Try$.apply(Try.scala:161)
    at scala.util.Failure.recover(Try.scala:185)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$recover$1.apply(Future.scala:324)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$recover$1.apply(Future.scala:324)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:32)
    at org.spark-project.guava.util.concurrent.MoreExecutors$SameThreadExecutorService.execute(MoreExecutors.java:293)
    at scala.concurrent.impl.ExecutionContextImpl$$anon$1.execute(ExecutionContextImpl.scala:133)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:40)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:248)
    at scala.concurrent.Promise$class.complete(Promise.scala:55)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.complete(Promise.scala:153)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$map$1.apply(Future.scala:235)
    at scala.concurrent.Future$$anonfun$map$1.apply(Future.scala:235)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:32)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.processBatch$1(Future.scala:643)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(Future.scala:658)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.apply(Future.scala:635)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch$$anonfun$run$1.apply(Future.scala:635)
    at scala.concurrent.BlockContext$.withBlockContext(BlockContext.scala:72)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$Batch.run(Future.scala:634)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$.scala$concurrent$Future$InternalCallbackExecutor$$unbatchedExecute(Future.scala:694)
    at scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$.execute(Future.scala:685)
    at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:40)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:248)
    at scala.concurrent.Promise$class.tryFailure(Promise.scala:112)
    at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryFailure(Promise.scala:153)
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv$$anon$1.run(NettyRpcEnv.scala:241)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:471)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262)
    at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:178)
    at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:292)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Cannot receive any reply in 120 seconds
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv$$anon$1.run(NettyRpcEnv.scala:242)
    ... 7 more

待续......

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