Spark 快速入门
本教程快速介绍了Spark的使用。 首先我们介绍了通过Spark 交互式shell调用API( Python或者scala代码)，然后演示如何使用Java, Scala或者Python编写独立程序。 你可以查看Spark编程指南了解完整的参考。
开始下面的快速入门之前，首先需要到Spark网站下载一份打包好的spark。 既然本教程中我们不使用HDFS,你可以随便下载一个适配任何Hadoop的版本的Spark。
本教程翻译时的Spark版本为1.1.1
使用Spark进行交互式分析
基本操作
Spark shell提供了一个简单方式去学习API，它也是一个交互式分析数据的强大工具。 你既可以使用Scala(运行在JVM之上，所以可以使用众多的Java库),也可以使用Python。运行Spark文件夹下的的命令:
./bin/spark-shell
Spark最主要的一个抽象出来的概念就是弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset (RDD). RDD可以从Hadoop InputFormats (比如HDFS文件)创建， 也可以通过其它RDD转换(transforming)得到。 让我们从Spark源代码文件夹下的README文件创建一个RDD:
scala> val textFile = sc.textFile("README.md")
textFile: spark.RDD[String] = spark.MappedRDD@2ee9b6e3
RDD包含action,可以返回数据， 也包含transformation,返回新的RDD的指针。
先看一些action的例子:
scala> textFile.count() // 此RDD中的item的数量
res0: Long = 126
scala> textFile.first() // 此RDD第一个item
res1: String = # Apache Spark
现在再看一个转换的例子。我们使用filter返回一个新的RDD， 新的RDD是文件中item的一个子集。
scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark: spark.RDD[String] = spark.FilteredRDD@7dd4af09
将transformation和action串起来:
scala> textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() // How many lines contain "Spark"?
res3: Long = 15
RDD的transformation和action可以组成起来完成复杂的计算。 比如查找包含最多单词的一行：
scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)
res4: Long = 15
第一步map一行包含的单词数到一个整数， 第二步调用reduce得到最大的单词数。map和reduce的参数都是lambda表达式(closures), 可以调用 Scala/Java库. 例如我们很容易的调用在其它地方声明的方法。 这里我们使用Math.max()函数简化代码：
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
一个通用的数据流模式就是MapReduce,在Hadoop中相当流行. Spark实现MapReduce流很容易:
scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
wordCounts: spark.RDD[(String, Int)] = spark.ShuffledAggregatedRDD@71f027b8
此处我们使用flatMap, map 和 reduceByKey转换来计算文件中每个单词的频度。 为了收集单词频度结果，我们可以调用collect action:
scala> wordCounts.collect()
res6: Array[(String, Int)] = Array((means,1), (under,2), (this,3), (Because,1), (Python,2), (agree,1), (cluster.,1), ...)
缓存
Spark也支持将数据集放入集群的内存中缓存起来. 当数据重复访问时特别有用， 比如查询一个小的 “hot”数据集或者运行一个交互式算法PageRank. 看一个简单的例子， 我们把上面的linesWithSpark数据集缓存起来:
scala> linesWithSpark.cache()
res7: spark.RDD[String] = spark.FilteredRDD@17e51082
scala> linesWithSpark.count()
res8: Long = 15
scala> linesWithSpark.count()
res9: Long = 15
当然使用Spark缓存一个100行的文本文件看起来有些傻，我们只是做个示范。 你可以将它用在非常大的数据集上，即使它们可能横跨几十甚至上百个节点。你也可以使用bin/spark-shell交互式实现此功能， 就像开发指南中描述的那样。
独立应用
下面我们想说一下怎样使用Spark API编写一个独立的应用程序。 这里使用Scala (SBT构建工具)和Java举例。 （Python官方文档中有，译者未翻译）
/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md"
// Should be some file on your system
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
}
}
这个程序统计Spark README文件中包含字符a和b的行数。 注意你需要用你实际的Spark路径替换 YOUR_SPARK_HOME。 不像上面的Spark shell的例子， 我们初始化一个SparkContext 作为程序的一部分.
我们将一个SparkConf对象传给SparkContext的构造函数， 它包含了我们程序的信息。
我们的程序依赖Spark API,所以我们包含一个sbt配置文件：simple.sbt 指明Spark是一个依赖， 这个文件也增加了Spark依赖的仓库（repository）:
name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.4"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.1.1"
为了保证sbt工作正常，我们需要将SimpleApp.scala和simple.sbt放入典型的sbt项目布局的文件夹中。 如此一来我们将应用代码可以打包成一个jar文件， 然后使用spark-submit脚本来运行此程序。
# Your directory layout should look like this
$ find .
.
./simple.sbt
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/SimpleApp.scala
# Package a jar containing your application
$ sbt package
...
[info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
# Use spark-submit to run your application
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit
--class "SimpleApp"
--master local[4]
target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
...
Lines with a: 46, Lines with b: 23
或者使用Java
/* SimpleApp.java */
import org.apache.spark.api.java.*;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
public class SimpleApp {
public static void main(String[] args) {
String logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md"; // Should be some file on your system
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> logData = sc.textFile(logFile).cache();
long numAs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) { return s.contains("a"); }
}).count();
long numBs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) { return s.contains("b"); }
}).count();
System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
}
}
这个程序统计Spark README文件中包含字符a和b的行数。. 注意你需要用你实际的Spark路径替换 YOUR_SPARK_HOME。 不像上面的Spark shell的例子， 我们需要一个JavaSparkContext对象. 我们也创建了RDD (JavaRDD)然后运行transformations. 最后我们传递给Spark一个function对象， 这个function对象是一个匿名类，继承于 spark.api.java.function.Function. Spark开发指南描述了细节. （译者注： 这是Java 7的语法， 通过Java 8 Lambda表达式，上面的代码和scala一样的简化）
为了编译此程序，我们需要写一个Maven pom.xml文件， 增加Spark作为依赖. 注意Spark artifact带有Scala的版本.
<project>
<groupId>edu.berkeley</groupId>
<artifactId>simple-project</artifactId>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<name>Simple Project</name>
<packaging>jar</packaging>
<version>1.0</version>
<dependencies>
<dependency> <!-- Spark dependency -->
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
使用Maven项目的布局:
$ find .
./pom.xml
./src
./src/main
./src/main/java
./src/main/java/SimpleApp.java
现在,我们使用Maven打包并使用./bin/spark-submit执行此程序.
# Package a jar containing your application
$ mvn package
...
[INFO] Building jar: {..}/{..}/target/simple-project-1.0.jar
# Use spark-submit to run your application
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit
--class "SimpleApp"
--master local[4]
target/simple-project-1.0.jar
...
Lines with a: 46, Lines with b: 23
深入了解
亲爱的读者，恭喜你运行了你的第一个Spark应用程序!
你肯定不仅仅满足于此，以下是更多的深入学习的资料：
深度学习API和其它组件, 请参照Spark开发指南
学习在集群中运行程序，访问 发布概览.
最后, Spark发布包中的examples文件夹下包含几个例子 (Scala, Java, Python). 你可以运行它们:
# For Scala and Java, use run-example:
./bin/run-example SparkPi
# For Python examples, use spark-submit directly:
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py