标签：sla 单元 sch python tachyon 海量数据 cores Spark机器学习 manager
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，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。
Spark是一个计算框架,而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS,Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统.
Hadoop的MapReduce计算模型存在问题:
Hadoop的MapReduce的核心是Shuffle(洗牌).在整个Shuffle的过程中,至少产生6次I/O流.基于MapReduce计算引擎通常会将结果输出到次盘上,进行存储和容错.另外,当一些查询(如:hive)翻译到MapReduce任务是,往往会产生多个Stage,而这些Stage有依赖底层文件系统来存储每一个Stage的输出结果,而I/O的效率往往较低,从而影响MapReduce的运行速度.
除了这些库意外,还有一些其他的库,如Blink和Tachyon.
BlinkDB是一个近似查询 引擎,用于海量数据执行交互式SQL查询.BlinkDB可以通过牺牲数据精度来提升查询响应时间.通过在数据样本上执行查询并展示包含有意义的错误线注解的结果,操作大数据集合.
Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行；Worker相当于是计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报；Executor负责任务的执行；Client作为用户的客户端负责提交应用，Driver负责控制一个应用的执行.
Spark集群部署后,需要在主节点和从节点分别启动master进程和Worker进程,对整个集群进行控制.在一个Spark应用的执行程序中.Driver和Worker是两个重要的角色.Driver程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度,即Task任务的发布,而多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务.在执行阶段,Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器.同时Executor对相应数据分区的任务进行处理.
安装java环境,spark自动会把scala SDK打包到spark中无需安装scala环境
$ cp $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template spark-env.sh
$ vim $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_191
#export SPARK_MASTER_IP=node-1
#export SPARK_MASTER_PORT=7077$ cp $SPARK_HOME/conf/slaves.template slaves
$ vi slaves
# 在该文件中添加子节点所在的位置（Worker节点）
node-2
node-3
node-4
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh
$SPARK_HOME/sbin/start-slaves.sh启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://node-1:8080/
到此为止，Spark集群安装完毕，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单：
Spark集群规划：node-1，node-2是Master；node-3，node-4，node-5是Worker
安装配置zk集群，并启动zk集群
停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh，在该配置文件中删掉SPARK_MASTER_IP并添加如下配置
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
1.在node1节点上修改slaves配置文件内容指定worker节点
2.在node1上执行$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh，然后在node2上执行$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh启动第二个Master
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://localhost:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 1 $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.2.jar 100spark-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。
$SPARK_HOME/bin/spark-shell
--master spark://localhost:7077
--executor-memory 2g
--total-executor-cores 2参数说明：
--master spark://localhost:7077 指定Master的地址
--executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G
--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
在spark shell中用scala语言编写spark程序
sc.textFile("file:///root/tmp/words.dta").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("file:///root/tmp/out")说明：
sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
textFile("file:///root/tmp/words.dta") 从本地文件中读取数据
flatMap(_.split(" ")) 先map在压平
map((_,1)) 将单词和1构成元组
reduceByKey(+) 按照key进行reduce，并将value累加
saveAsTextFile("file:///root/tmp/out") 将结果写入到指定位置
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))val rdd2 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/wc/words.txt")RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
常用的Transformation：
| 转换 | 含义 |
|---|---|
| map(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
| filter(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
| flatMap(func) | 类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
| mapPartitions(func) | 类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
| mapPartitionsWithIndex(func) | 类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
| sample(withReplacement, fraction, seed) | 根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
| union(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
| intersection(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
| distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
| groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
| reduceByKey(func, [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
| aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) | |
| sortByKey([ascending], [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
| sortBy(func,[ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似，但是更灵活 |
| join(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
| cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable |
| cartesian(otherDataset) | 笛卡尔积 |
| pipe(command, [envVars]) | |
| coalesce(numPartitions) | |
| repartition(numPartitions) | |
| repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
| 动作 | 含义 |
|---|---|
| reduce(func) | 通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是课交换且可并联的 |
| collect() | 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
| count() | 返回RDD的元素个数 |
| first() | 返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
| take(n) | 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
| takeSample(withReplacement,num, [seed]) | 返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 |
| takeOrdered(n, [ordering]) | |
| saveAsTextFile(path) | 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
| saveAsSequenceFile(path) | 将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
| saveAsObjectFile(path) | |
| countByKey() | 针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
| foreach(func) | 在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。
shuffle重要的依据：父RDD的一个分区的数据，要给子RDD的多个分区
窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用
总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女
宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
总结：窄依赖我们形象的比喻为超生
RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ruolin/p/10084212.html
