Spark文档 - 快速入门

2019年6月8日 217次阅读 来源: sungoshawk

本文简要介绍一下Spark。首先通过交互式shell介绍Spark API，然后是如何使用Scala编写应用程序。

要注意的是，Spark 2.0之前，Spark的主要编程接口是弹性分布式数据集（RDD）。而Spark 2.0之后，RDD被Dataset取代，Dataset是一种强类型的RDD，但是底层做了很多优化。Spark依然支持RDD接口，可以在[RDD编程指南]中查看更多内容。不过Spark更推荐使用Dataset，它的性能比RDD更好，更多内容包含在[SQL编程指南]中。

使用Spark shell进行交互式分析

基本用法

Spark shell即可用于学习API，也是一个交互式分析数据的利器。这里选用Scala shell，首先执行脚本启动shell：

./spark-shell

Spark的主要抽象是Dataset（分布式数据项集合）。Dataset可以从Hadoop输入格式创建，也可以从其他Dataset转换而来。下面代码从README文件创建了一个Dataset：

scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md")

textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

可以直接调用动作算子从Dataset获取值，也可以使用转换算子将Dataset转换成新Dataset。

scala> textFile.count() // Number of items in this Dataset

res0: Long = 126 // May be different from yours as README.md will change over time, similar to other outputs

scala> textFile.first() // First item in this Dataset

res1: String = # Apache Spark

下面代码使用filter算子返回一个原Dataset的子集：

scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))

linesWithSpark: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

也可以将多个算子结合起来使用：

scala> textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() // How many lines contain "Spark"?

res3: Long = 15

更多Dataset操作

Dataset算子可以应用于更复杂的计算。假设我们想找到单词数最多的行：

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)

res4: Long = 15

首先map算子将行映射成单词数，生成一个新Dataset，接着调用reduce算子找到最大单词数。map和reduce的参数都是Scala函数直接量（闭包），也可以使用Scala的类库。例如，可以直接使用预先声明的函数：

scala> import java.lang.Math

import java.lang.Math

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))

res5: Int = 15

更常见的数据流是MapReduce，Spark也可以很容易的实现：

scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()

wordCounts: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)] = [value: string, count(1): bigint]

这里，flatMap算子将行Dataset转换成单词Dataset，之后将groupByKey和count结合起来计算单词出现次数。collect算子可以打印结果：

scala> wordCounts.collect()

缓存

Spark可以在内存中缓存数据。对于那些需要被频繁查询的“热点”数据，或者运行PageRank这样的迭代算法时，这一特性很有用。下面是一个简单示例：

scala> linesWithSpark.cache()
res7: linesWithSpark.type = [value: string]

scala> linesWithSpark.count()
res8: Long = 15

scala> linesWithSpark.count()
res9: Long = 15

自包含应用程序

这里使用Scala创建一个简单的应用程序。

/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // Should be some file on your system
    val spark = SparkSession.builder.appName("Simple Application").getOrCreate()
    val logData = spark.read.textFile(logFile).cache()
    val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
    val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
    println(s"Lines with a: $numAs, Lines with b: $numBs")
    spark.stop()
  }
}

应用程序应当直接定义main方法，不要继承scala.App类，scala.App的子类可能无法正常工作。

该程序统计了包含字母’a’和’b’的行数。不同于Spark shell，程序中需要初始化一个SparkSession。

调用SparkSession.builder方法直接构造一个SparkSession，之后设置应用程序名，然后调用getOrCreate创建一个SparkSession实例。

应用程序依赖Spark API，需要在sbt配置文件中添加依赖。

name := "Simple Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.12"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.0"

如果sbt工作正常，将源代码打包，之后可以使用spark-submit运行应用程序。

# Your directory layout should look like this
$ find .
.
./build.sbt
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/SimpleApp.scala

# Package a jar containing your application
$ sbt package
...

 Packaging {..}/{..}/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

# Use spark-submit to run your application
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --class "SimpleApp" \
  --master local[4] \
  target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
...
Lines with a: 46, Lines with b: 23
    原文作者：sungoshawk
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/a395f1b5928a
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
点赞