1.11 Spark架构原理
Spark架构原理.png
driver向worker进程提交资源请求，worker会启动多个executor进程为driver分配资源，executor启动后会向driver进行反注册，以便driver知道自己启动的资源的情况。
driver向executor提交task（map/reduce等），executor启动多个task线程来执行转换/动作算子。
1.12 创建RDD
Spark Core提供了三种创建RDD的方式：
- 使用程序中的集合创建RDD
- 使用本地文件创建RDD
- 使用HDFS文件创建RDD
- 使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试，可以在实际部署到集群运行之前，自己使用集合构造测试数据，来测试后面的spark应用的流程。
- 使用本地文件创建RDD，主要用于临时性地处理一些存储了大量数据的文件。
- 使用HDFS文件创建RDD，应该是最常用的生产环境处理方式，主要可以针对HDFS上存储的大数据，进行离线批处理操作。
并行化集合创建RDD
如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于，集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其他节点上。然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合，即RDD。
package cn.spark.study.core;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
/**
* 并行化集合创建RDD
* 案例：累加1到10
* @author Administrator
*
*/
public class ParallelizeCollection {
public static void main(String[] args) {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("ParallelizeCollection")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 要通过并行化集合的方式创建RDD，那么就调用SparkContext以及其子类，的parallelize()方法
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
JavaRDD<Integer> numberRDD = sc.parallelize(numbers);
// 执行reduce算子操作
// 相当于，先进行1 + 2 = 3；然后再用3 + 3 = 6；然后再用6 + 4 = 10。。。以此类推
int sum = numberRDD.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer num1, Integer num2) throws Exception {
return num1 + num2;
}
});
// 输出累加的和
System.out.println("1到10的累加和：" + sum);
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
* @author Administrator
*/
object ParallelizeCollection {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("ParallelizeCollection")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numbers = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numberRDD = sc.parallelize(numbers, 5)
val sum = numberRDD.reduce(_ + _)
println("1到10的累加和：" + sum)
}
}
调用parallelize()时，有一个重要的参数可以指定，就是要将集合切分成多少个partition。Spark会为每一个partition运行一个task来进行处理。Spark官方的建议是，为集群中的每个CPU创建2~4个partition。Spark默认会根据集群的情况来设置partition的数量。但是也可以在调用parallelize()方法时，传入第二个参数，来设置RDD的partition数量。比如parallelize(arr, 10)。
使用本地文件和HDFS创建RDD
Spark是支持使用任何Hadoop支持的存储系统上的文件创建RDD的，比如说HDFS、Cassandra、HBase以及本地文件。通过调用SparkContext的textFile()方法，可以针对本地文件或HDFS文件创建RDD。
有几个事项是需要注意的：
- 如果是针对本地文件的话，如果是在windows上本地测试，windows上有一份文件即可；如果是在spark集群上针对linux本地文件，那么需要将文件拷贝到所有
worker节点上。 - Spark的
textFile()方法支持针对目录、压缩文件以及通配符进行RDD创建。 - Spark默认会为hdfs文件的每一个
block创建一个partition，但是也可以通过textFile()的第二个参数手动设置分区数量，只能比block数量多，不能比block数量少。
Spark的textFile()除了可以针对上述几种普通的文件创建RDD之外，还有一些特例的方法来创建RDD：
-
SparkContext.wholeTextFiles()方法，可以针对一个目录中的大量小文件，返回<filename, fileContent>组成的pair，作为一个PairRDD，而不是普通的RDD。普通的textFile()返回的RDD中，每个元素就是文件中的一行文本。 -
SparkContext.sequenceFile[K, V]()方法，可以针对SequenceFile创建RDD，K和V泛型类型就是SequenceFile的key和value的类型。K和V要求必须是Hadoop的序列化类型，比如IntWritable、Text等。 -
SparkContext.hadoopRDD()方法，对于Hadoop的自定义输入类型，可以创建RDD。该方法接收JobConf、InputFormatClass、Key和Value的Class。 -
SparkContext.objectFile()方法，可以针对之前调用RDD.saveAsObjectFile()创建的对象序列化的文件，反序列化文件中的数据，并创建一个RDD。
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
/**
* 使用本地文件创建RDD
* 案例：统计文本文件字数
* @author Administrator
*
*/
public class LocalFile {
public static void main(String[] args) {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("LocalFile")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 使用SparkContext以及其子类的textFile()方法，针对本地文件创建RDD
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C://Users//Administrator//Desktop//spark.txt");
// 统计文本文件内的字数
JavaRDD<Integer> lineLength = lines.map(new Function<String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(String v1) throws Exception {
return v1.length(); // 每一行的字数
}
});
int count = lineLength.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
System.out.println("文件总字数是：" + count);
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
}
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
/**
* 使用HDFS文件创建RDD，打包为jar包后spark-submit
* 案例：统计文本文件字数
* @author Administrator
*
*/
public class HDFSFile {
public static void main(String[] args) {
// 创建SparkConf
// 修改：去除setMaster()设置，修改setAppName()
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("HDFSFile");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 使用SparkContext以及其子类的textFile()方法，针对HDFS文件创建RDD
// 只要把textFile()内的路径修改为hdfs文件路径即可
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/spark.txt");
// 统计文本文件内的字数
JavaRDD<Integer> lineLength = lines.map(new Function<String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(String v1) throws Exception {
return v1.length();
}
});
int count = lineLength.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
System.out.println("文件总字数是：" + count);
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
* @author Administrator
*/
object LocalFile {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("LocalFile")
.setMaster("local");
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("C://Users//Administrator//Desktop//spark.txt", 1);
val count = lines.map { line => line.length() }.reduce(_ + _)
println("file's count is " + count)
}
}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
* @author Administrator
*/
object HDFSFile {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("HDFSFile") ;
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/spark.txt", 1);
val count = lines.map { line => line.length() }.reduce(_ + _)
println("file's count is " + count)
}
}
