目录
1. Spark概述
1.1 背景
1.2 特点
1.3 使用趋势
2. Spark生态系统
2.1 Spark与Hadoop的对比。
2.2 Job
2.3 容错率
2.4 通用性
2.5 实际应用
2.6 Spark生态系统组件的应用场景
2.7 Spark组件
2.7.1 Spark Core
2.7.2 Spark SQL
2.7.3 Spark Streaming
2.7.4 MLlib
2.7.5 Graphx
2.7.6 Cluster Managers
3. Spark运行架构
3.1 基本概念
3.2 架构设计
3.3 Spark 运行基本流程
3.4 Spark 运行原理
3.4.1 RDDs
3.4.2 RDD运行原理
3.4.3 Scala
4. SparkSQL
5. Spark编程实践
5.1 编程环境
5.2 实验步骤：
5.2.1 Spark环境配置
5.2.2 spark shell中编写Scala代码实现：
5.2.3 编写Scala独立应用程序：
最后
1. Spark概述
1.1 背景
基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）
1.2 特点
运行速度快
Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。
易用性好
Spark不仅支持Scala编写应用程序，而且支持Java和Python等语言进行编写，特别是Scala是一种高效、可拓展的语言，能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。
通用性强
随处运行
1.3 使用趋势
谷歌的大数据分析应用使用趋势
2. Spark生态系统
2.1 Spark与Hadoop的对比。
2.2 Job
Hadoop：
一个MapReduce程序就是一个Job，一个Job里有一个或多个Task，区分为Map Task和Reduce Task
Spark：
Job概念与Hadoop不同，在它之上还有Application，一个Application和一个SparkContext相关联，每个Application可以有一个或多个Job并行或串行运行；Job由Action触发Job里又包含多个Stage，Stage是以Shuffle进行划分的，每个Stage包含了由多个Task组成的Task Set。
2.3 容错率
Spark容错性比Hadoop更好：
Spark引进了弹性分布式数据集RDD的抽象，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对他们进行重建。
另外在RDD计算时，可以通过CheckPoint来实现容错，CheckPoint有两种方式：
CheckPoint Data 和Logging The Updates，用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
2.4 通用性
Spark通用性也比Hadoop更好：
Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作；
Spark提供了数据集操作类型很多种，大致分为Transformation和Action两大类：
Transformation 包 括 Map 、 Filter 、 FlatMap 、 Sample 、 GroupByKey 、ReduceByKey 、 Union 、 Join 、 Cogroup 、 MapValues 、 Sort 、 Count 和PartionBy等多种操作类型。
Action包括Collect、Reduce、Lookup和Save等操作。
另外各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop只有Shuffle一种模式，用户可以命名、物化，控制中间结果的存储、分区等
2.5 实际应用
在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型：
复杂的批量数据处理：通常时间跨度在数十分钟到数小时之间
基于历史数据的交互式查询：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
目前对以上三种场景需求都有比较成熟的处理框架，
第一种情况可以用Hadoop的MapReduce来进行批量海量数据处理，
第二种情况可以Impala进行交互式查询，
对于第三中情况可以用Storm分布式处理框架处理实时流式数据。
成本问题：
以上三者都是比较独立，各自一套维护成本比较高，会带来一些问题：
不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享，通常需要进行数据格式的转换
不同的软件需要不同的开发和维护团队，带来了较高的使用成本
比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配
而Spark的出现能够一站式平台满意以上需求
2.6 Spark生态系统组件的应用场景
2.7 Spark组件
2.7.1 Spark Core
包含Spark的基本内容，包含任务调度，内存管理，容错机制等。
Spark Core内部定义了RDDs(弹性分布式数据集)。RDDs代表横跨很多工作节点的数据集合，RDDs可以被并行的处理。
Spark Core提供了很多APIs来创建和操作这些集合RDDs
2.7.2 Spark SQL
Spark处理结构化数据的库。它支持通过SQL查询数据。就像HQL(Hive SQL)一样，并且支持很多数据源，像Hive表、JSON等。
Shark是一种较老的基于Spark的SQL项目，它是基于Hive修改的，它现在已经被Spark-SQL代替了。
2.7.3 Spark Streaming
实时数据流处理组件，类似Storm
Spark Streaming提供了API来操作实时流数据。
2.7.4 MLlib
Spark 有一个包含通用机器学习功能的包，就是MLlib(machine learning lib)
MLlib 包含了分类，聚类，回归，协同过滤算法，还包括模块评估和数据导入。
它还提供了一些低级的机器学习原语，包括通用梯度下降优化算法。
除此之外，还支持集群上的横向扩展。
2.7.5 Graphx
是处理图的库，并进行图的并行计算。就像Spark Streaming和Spark SQL一样，Graphx也继承了Spark RDD API，同时允许创建有向图。
Graphx提供了各种图的操作，例如subgraph和mapVertices，也包含了常用的图算法，例如PangeRank等。
2.7.6 Cluster Managers
Cluster Managers就是集群管理。Sparkl能够运行在很多cluster managers上面，包括Hadoop YARN，Apache Mesos和Spark自带的单独调度器。
如果你有了Hadoop Yarn或是Mesos集群，那么Spark对这些集群管理工具的支持，使Spark应用程序能够在这些集群上面运行。
3. Spark运行架构
3.1 基本概念
RDD：是ResillientResillient Distributed DatasetDistributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念， 提供了一种高度受限的共享内存模型
DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映 RDD 之间的依赖关系
Executor：是运行在工作节点 WorkerNode）的一个进程，负责运行 Task
Application：用户编写的 Spark 应用程序
Task：运行在 Executor 上的工作单元
Job：一个 Job 包含多个 RDD 及作用于相应 RDD上的各种操作
Stage：是 Job 的基本调度单位，一个 Job 会分为多组 Task ，每组 Task 被称为 Stage或者也被称为 TaskSet ，代表了一组关联的、相互之间没有 Shuffle 依赖关系的任务组成的任务集
3.2 架构设计
Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）
资源管理器可以自带或Mesos或YARN
与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：
一是利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
二是Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，有效减少IO开销
一个 Application 由一个 Driver 和若干个 Job 构成，一个 Job 由多个 Stage 构成，一个Stage 由多个没有 Shuffle 关系的 Task 组成
当执行一个 Application 时， Driver 会向集群管理器申请资源，启动 Executor ，并向 Executor 发送应用程序代码和文件，然后在 Executor 上执行 Task ，运行结束后执行结果会返回给 Driver 或者写到 HDFS 或者其他数据库中
3.3 Spark 运行基本流程
首先为应用构建起基本的运行环境，即由 Driver 创建一个 SparkContext ，进行资源的申请、任务的分配和监控
资源管理器为 Executor 分配资源，并启动 Executor 进程
SparkContext 根据 RDD 的依赖关系构建 DAG 图， DAG 图提交给 DAGScheduler 解析成 Stage ，然后把一个个TaskSet 提交给底层调度器，Task Scheduler处理； Executor 向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler ，将 Task 发放给 Executor 运行，并提供应用程序代码
Task 在 Executor 上运行，把执行结果，反馈给 Task Scheduler ，然后反馈给 DAG Scheduler ，运行完毕后写入数据并释放所有资源
特点：
每个Application 都有自己专属的Executor进程，并且该进程在Application运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行Task
Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可
Task采用了数据本地性和推测执行等优化机制
3.4 Spark 运行原理
3.4.1 RDDs
Resilient Distributed Datasets （弹性分布式数据集 RDDs
RDDs 是 Spark 的分发数据和计算的基础抽象类，是Spark的核心概念；
在 Spark 中，所有的计算都是通过RDDs的创建、转换、操作完成的。
RDDs 具有lineage graph（血统关系图）
一个 RDD 就是一个不可改变的分布式集合对象，内部有许多partitions 组成，每个partition 都包括一部分数据，这些 partitions 可以在集群的不同节点上计算；
Partition 是 Spark 中的并行处理单元。
3.4.2 RDD运行原理
RDD 提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为“动作 Action和“转换 Transformation两种类型
RDD 提供的转换接口都非常简单，都是类似map 、 filter、groupBy 、join等粗粒度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改 （不适合网页爬虫
表面上 RDD 的功能很受限、不够强大 实际上 RDD 已经被实践证明可以高效地表达，许多框架的编程模型 比如MapReduce、 SQL、 Pregel
Spark 用 Scala 语言实现了 RDD 的 API ，程序员可以通过调用 API 实现对 RDD 的各种操作
RDD典型的执行顺序如下：
RDD读入外部数据源进行创建
RDD经过一系列的转换（Transformation）操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个转换操作使用
最后一个RDD经过“动作”操作进行转换，并输出到外部数据源
这一系列处理称为一个Lineage（血缘关系），即DAG拓扑排序的结果
RDD的 transformations 和 actions
点击这里
RDD 运行过程：
创建 RDD 对象；
SparkContext 负责计算 RDD 之间的依赖关系，构建 DAG
DAGScheduler 负责把 DAG 图分解成多个 Stage ，每个 Stage 中包含了多个Task ，每个 Task 会被 TaskScheduler 分发给各个 WorkerNode 上的 Executor 去执行。
3.4.3 Scala
Scala 是一门现代的多范式编程语言，运行于 Java 平台（ JVM Java 虚拟机），并兼容现有的 Java 程序
Scala 的特性：
Scala 具备强大的并发性，支持函数式编程，可以更好地支持分布式系统
Scala 语法简洁，能提供优雅的API
Scala 兼容Java ，运行速度快，且能融合到 Hadoop 生态圈中
Scala 是 Spark 的主要编程语言，但 Spark还支持 Java 、 Python 、R 作为编程语言
Scala 的优势是提供了 REPL Read Eval Print Loop，交互式解释器 ），提高程序开发效率
4. SparkSQL
Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据，也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责
Spark SQL增加了SchemaRDD（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源，还可以是JSON格式的数据
Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言，支持SQL-92规范
5. Spark编程实践
5.1 编程环境
操作系统：Linux（建议Ubuntu18.04或Ubuntu16.04）；
Hadoop版本：3.1.3或2.7.1；
JDK版本：1.8；
Hadoop伪分布式配置
Spark 2.4.8或自编译版本
Scala 2.11.8或2.8.0
5.2 实验步骤：
5.2.1 Spark环境配置
检测java环境和hadoop环境。
安装包下载
Scala： https://www.scala-lang.org/download/all.html
Spark： http://spark.apache.org/downloads.html
关于 Spark 官网下载页面中 Choose a package type 几个选项说明：
Source Code：spark 源码，需要编译才能使用，可以自由设置编译选项；
Pre-build with user-provide Hadoop：属于 Hadoop free 版本，用应用到任意 Hadoop 版本；
Pre-build for Hadoop 2.7、Pre-build for Hadoop 2.6：分别基于 Hadoop2.7、2.6 的预先编译版本，需要与本机安装的 Hadoop 版本对应使用；
Pre-build with Scala 2.12 and user provided Apache Hadoop：预先编译的版本，包含了 Scala2.12，可应用于任意 Hadoop 版本。
安装scala
解压安装包（sudo tar -zxvf scala-2.11.8.tgz -C /usr/local/），并更改 scala
所属用户和用户组为当前用户及所在组。
配置环境变量：添加S C A L A H O M E 变 量 为 s c a l a 解 压 路 径 ， 并 在 SCALA_HOME 变量为 scala 解压路径，并在SCALA
H
OME变量为scala解压路径，并在PATH 变量添加相应 的 bin 目录。
使得环境生效
查看是否安装成功
已经成功了！
安装spark
解压安装包（sudo tar -zxvf spark-2.4.8-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/），更改所属用户及用户组，并将目录重命名为 spark-2.4.8，方便后续配置：
更改所属用户及用户组
并将目录重命名为 spark-2.4.8
配置环境变量，添加 SPARK_HOME 变量，并在 PATH 变量中添加相应的 bin 目录。
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.4.8
export PATH=P A T H : PATH:PATH:SPARK_HOME/bin
Spark 配置文件配置：
将 spark-env.sh.template 文件复制为 spark-env.sh 文件：
并配置内容如下：
启动 spark：启动 spark 之前要先启动 HDFS
启动之后网页访问 Master:8080 可以查看当前 Spark workers 状态。
Spark-shell 进入spark shell
会有这种错误
但不需要慌张！不影响使用 scala 使用，如果要解决，可以通过添加系统环境变量。export TERM=xterm-color
就不会有了
1.5 举个例子
通 过 spark-submit 命令运行 spark 自 带 实 例 ， spark 自 带 实 例 都 在
SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.8.jar 中提供：
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.8.jar
注：在运行SparkPi实例时会输出很多运行日志，可以通过加 grep 命令进行过滤，显示关心的信息：
5.2.2 spark shell中编写Scala代码实现：
（1）分别从本地文件、HDFS上的文件以及Spark Context的parallelized（）方法生成分别生成RDD_1、RDD_2、RDD_3，要求本地文件格式为每行多个单词，以空格隔开；HDFS上的文本为每行1个单词，即单词以换行符隔开，每个RDD中都要包含1个或多个你的学号或者姓名拼音；
1.1 本地创建in.txt
写入内容
上传到spark
1.2 本地创建文件in0.txt
写入数据
上传到hdfs中
检查是否上传成功
上传到spark
1.3 spark创建文件
创建成功！
(2) 输出RDD_1的第一行、RDD_2的所有内容、RDD_3的最大值；
2.1RDD_1的第一行
2.2 RDD_2的所有内容
2.3 RDD_3的最大值
(3) 统计 RDD_1 中“姓名拼音”、“学号”两个单词出现的次数；
结果：
zqc 有6个
031904102 有 4个
（4） 对去重后的 RDD_1再去掉RDD_2中的内容；
（5） 将上述结果与RDD_3合并，并将RDD_3分别写入本地文件系统和HDFS文件系统；
查看是否成功放入
（6）编写scala代码实现写入任意内容到HDFS中，文件路径自定义，文件以”学号-姓名拼音.txt”命名。
先创建一个文件
在HDFS上查看
5.2.3 编写Scala独立应用程序：
使用 Scala 语言编写的 Spark 程序，需要使用 sbt 进行编译打包。Spark 中没有自带sbt，需要单独安装。可以到 官网 下载 sbt 安装文件，最新版即可
下载好
创建一个目录
这里我们把 sbt 安装到“/usr/local/sbt”目录下，执行如下命令：
把 bin 目录下的 sbt-launch.jar 复制到 sbt 安装目录下
新建一个文件然后将下列内容写下去
#!/bin/bash SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M" java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/sbt-launch.jar "$@"
保存后，还需要为该 Shell 脚本文件增加可执行权限：
然后，可以使用命令 sbt sbtVersion 查看 sbt 版本信息：
完成了，是有一点点慢！
(1) 实现wordcount功能，并将结果写入本地文件；
在本地创建目录
创建这个文件。
写入数据。
检查目录结构
（2）分别使用sbt打包上述程序；
（3）通过spark-submit执行生成的jar。
编写Scala独立应用程序：
实现生成任意RDD，并将结果写入文件；
重命名并设置权限组
在终端中执行如下命令创建一个文件夹 spark_zqc_maven_scala 作为应用程序根，目录：
写入下面内容
(2) 分别使用maven打包上述程序；
该 程 序 依 赖 Spark Java API, 因 此 我 们 需 要 通 过 Maven 进 行 编 译 打 包 。 在./spark_zqc_maven_scala 目录中新建文件 pom.xml，然后，在 pom.xml 文件中 添加如下内容，用来声明该独立应用程序的信息以及与 Spark 的依赖关系：
为了保证 Maven 能够正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构，
接下来，我们可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR 包（注意：计算机需要保持连接网络的状态，而且首次运行打包命令时，Maven 会自动下载依赖包，需要消耗几分钟的时间）：
(3) 通过spark-submit执行生成的jar。
最后
小生凡一，期待你的关注。
