1 环境准备

目前Spark最新稳定版本：2.4.x系列，官方推荐使用的版本，也是目前企业中使用较多版本，

网址：https://github.com/apache/spark/releases

http://spark.apache.org/docs/2.4.5/index.html

2 源码编译

Spark 软件安装包下载：http://spark.apache.org/downloads.html

默认情况下，可以下载官方提供的针对Apache不同版本的Hadoop编译的软件包，但是在实际

企业项目开发中下载Spark对应版本源码，依据所使用的Hadoop版本进行编译，同时不会使用CDH

5.x提供Spark版本（其一：Spark版本太低；其二：CDH 版本Spark功能阉割，尤其在SparkSQL模

块，由于SparkSQL与Cloudera公司Impala属于竞争关系），源码下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/

给大家提供已经针对CDH-5.16.2编译完成Spark安装包，使用Scala版本为2.11.12

具体如何编译Spark源码，参考官方文档，注意Maven版本：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/building-spark.html

整个编译大概耗时1个小时左右，具体依赖网络及下载依赖包速度，如下为编译完成截图：

3 Spark 安装

将编译完成spark安装包【spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11.tgz】解压至【/export/server】目录：

## 解压软件包
tar -zxf /export/software/spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11.tgz -C /export/server/
## 创建软连接，方便后期升级
ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11 /export/server/spark

其中各个目录含义如下：

• 第一步、安装Scala-2.11.12

## 解压Scala
tar -zxf /export/softwares/scala-2.11.12.tgz -C /export/server/
## 创建软连接
ln -s /export/server/scala-2.11.12 /export/server/scala
## 设置环境变量
vim /etc/profile
### 内容如下：
# SCALA_HOME
export SCALA_HOME=/export/server/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

• 第二步、修改配置名称

## 进入配置目录
cd /export/server/spark/conf
## 修改配置文件名称
mv spark-env.sh.template spark-env.sh

• 第三步、修改配置文件，$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，增加如下内容：

## 设置JAVA和SCALA安装目录
JAVA_HOME=/export/server/jdk
SCALA_HOME=/export/server/scala
## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

截图如下：

• 第四步、启动HDFS集群，从HDFS上读取数据文件

# 启动NameNode
hadoop-daemon.sh start namenode
# 启动DataNode
hadoop-daemon.sh start datanode

4 运行spark-shell

本地模式运行Spark框架提供交互式命令行：spark-shell，其中本地模式LocalMode含义为：

启动一个JVM Process进程，执行任务Task，使用方式如下：

--master local | local[*] | local[K] 建议 K >= 2 正整数

其中K表示启动线程数目（或CPU Core核数），

示意图如下：

本地模式启动spark-shell：

## 进入Spark安装目录
cd /export/server/spark
## 启动spark-shell
bin/spark-shell --master local[2]

运行成功以后，有如下提示信息：

其中创建SparkContext实例对象：sc、SparkSession实例对象：spark和启动应用监控页面端

口号：4040，详细说明如下：

Spark context Web UI available at http://192.168.59.140:4040
表示每个Spark 应用运行时WEB UI监控页面，端口号4040
Spark context available as 'sc' (master = local[2], app id = local-1572380095682).
表示SparkContext类实例对象名称为sc
在运行spark-shell命令行的时候，创建Spark 应用程序上下文实例对象SparkContext
主要用于读取要处理的数据和调度程序执行
Spark session available as 'spark'.
Spark2.x出现的，封装SparkContext类，新的Spark应用程序的入口
表示的是SparkSession实例对象，名称spark，读取数据和调度Job执行

将【$SPARK_HOME/README.md】文件上传到HDFS目录【/datas】,使用SparkContext读取文

件，命令如下

## 上传HDFS文件
hdfs dfs -mkdir -p /datas/
hdfs dfs -put /export/server/spark/README.md /datas
## 读取文件
val datasRDD = sc.textFile("/datas/README.md")
## 条目数
datasRDD.count
## 获取第一条数据
datasRDD.first

相关截图如下：

5 词频统计WordCount

大数据框架经典案例：词频统计WordCount，从文件读取数据，统计单词个数。

5.1 MapReduce WordCount

首先回顾一下MapReduce框架如何实现，流程如下图所示：

• 第一步、Map阶段：读取文件数据，分割为单词，出现次数为1

• 第二步、Reduce阶段：对map阶段输出的数据分组聚合，将相同Key的Value放在一起，聚合每
  个单词出现的总次数。

5.2 Spark WordCount

使用Spark编程实现，分为三个步骤：

• 第一步、从HDFS读取文件数据，sc.textFile方法，将数据封装到RDD中
• 第二步、调用RDD中高阶函数，进行处理转换处理，函数：flapMap、map和reduceByKey
• 第三步、将最终处理结果RDD保存到HDFS或打印控制台

首先回顾一下Scala集合类中高阶函数flatMap与map函数区别，map函数：会对每一条输入进

行指定的func操作，然后为每一条输入返回一个对象;flatMap函数：先映射后扁平化；

Scala中reduce函数使用案例如下：

在Spark数据结构RDD中reduceByKey函数，相当于MapReduce中shuffle和reduce函数合在

一起：按照Key分组，将相同Value放在迭代器中，再使用reduce函数对迭代器中数据聚合。

5.3 编程实现

准备数据文件：wordcount.data，内容如下，上传HDFS目录【/datas/】

## 创建文件
vim wordcount.data
## 内容如下
spark spark hive hive spark hive
hadoop sprk spark
## 上传HDFS
hdfs dfs -put wordcount.data /datas/

编写代码进行词频统计：

## 读取HDFS文本数据，封装到RDD集合中，文本中每条数据就是集合中每条数据
val inputRDD = sc.textFile("/datas/wordcount.data")
## 将集合中每条数据按照分隔符分割，使用正则：https://www.runoob.com/regexp/regexp-syntax.html
val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split("\\s+"))
## 转换为二元组，表示每个单词出现一次
val tuplesRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1))
# 按照Key分组，对Value进行聚合操作， scala中二元组就是Java中Key/Value对
## reduceByKey：先分组，再聚合
val wordcountsRDD = tuplesRDD.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
## 查看结果
wordcountsRDD.take(5)
## 保存结果数据到HDFs中
wordcountsRDD.saveAsTextFile("/datas/spark-wc")
## 查结果数据
hdfs dfs -text /datas/spark-wc/par*

截图如下：

查看保存结果：

5.4 监控页面

每个Spark Application应用运行时，启动WEB UI监控页面，默认端口号为4040，使用浏览器

打开页面，如下：

点击【Job 0】，进入到此Job调度界面，通过DAG图展示，具体含义后续再讲。

大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。即从稳定的物理存储（如分布式文

件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的 DAG（Directed AcyclicGraph，有向

无环图），然后写回稳定存储。 DAG 数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。

6 运行圆周率

Spark框架自带的案例Example中涵盖圆周率PI计算程序，可以使用

【$SPARK_HOME/bin/spark-submit】提交应用执行，运行在本地模式。

• 自带案例jar包：【/export/server/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar】
  
• 提交运行PI程序
  

SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \
--master local[2] \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
${SPARK_HOME}/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \
10

运行结果截图如下：

扩展：圆周率计算方式，采用蒙特卡洛算法

• 1）、在一个正方形中, 内切出一个圆形
  
• 2）、随机向正方形内均匀投 n 个点, 其落入内切圆内的内外点的概率满足如下
  
  以上就是蒙特卡洛的大致理论, 通过这个蒙特卡洛, 便可以通过迭代循环投点的方式实现蒙特
  卡洛算法求圆周率。