34、spark1.5.1

一、Spark 1.4.x的新特性

1、Spark Core
  1.1 提供REST API供外界开发者获取Spark内部的各种信息（jobs / stages / tasks / storage info），基于这些API，可以搭建自己的Spark监控系统。
  1.2 shuffle阶段，默认将map端写入磁盘的数据进行序列化，优化io性能。
  1.3 钨丝计划（Project Tungsten），提供了UnsafeShuffleManager，使用缓存友好的排序算法，降低了shuffle的内存使用，提高了排序性能。

2、Spark Streaming
  2.1 提供了新的Spark Streaming的UI，能够更好，更清晰的监控Spark Streaming应用程序的运行状况。
  2.2 支持Kafka 0.8.2版本

3、Spark SQL and DataFrame
  3.1 支持ORCFile
  3.2 提供了一些window function（窗口函数）
  3.3 优化了join的性能

二、Spark 1.5.x的新特性

1、DataFrame底层执行的性能优化（钨丝计划第一阶段）
  1.1 Spark自己来管理内存，而不再依靠JVM管理内容。这样就可以避免JVM GC的性能开销，并且能够控制OOM的问题。
  1.2 Java对象直接使用内部的二进制格式存储和计算，省去了序列化和反序列化的性能开销，而且更加节省内存开销。
  1.3 完善了Shuffle阶段的UnsafeShuffleManager，增加了不少新功能，优化shuffle性能。
  1.4 默认使用code-gen，使用cache-aware算法，加强了join、aggregation、shuffle、sorting的性能，增强了window function的性能，性能比1.4.x版本提高数倍

2、DataFrame
  2.1 实现了新的聚合函数接口，AggregateFunction2，并且提供了7个新的内置聚合函数。
  2.2 实现了100多个新的expression function，例如unix_timestamp等，增强了对NaN的处理
  2.3 支持连接不同版本的hive metastore
  2.4 支持Parquet 1.7

3、Spark Streaming：更完善的python支持、非实验的Kafka Direct API等等。

三、spark1.5.1源码编译

掌握了源码编译，就具备了对Spark进行二次开发的基本条件了！如果你要修改Spark源码，进行二次开发，那么首先就得从官网下载指定版本的源码，然后导入你的ide开发环境，
进行源码的修改；接着修改完了，你希望能够将修改后的源码部署到集群上面去，那么是不是得对源码进行编译，编译成可以在linux集群上进行部署的格式包吧！

1、http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.5.1.tgz      //下载源码包
2、准备好JDK、Scala、Maven环境
3、针对指定hadoop版本进行编译：./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.6 -Pyarn -DskipTests -Dhadoop.version=2.6.0 -Phive
4、经长时间的编译之后，得到spark-1.4.0-bin-2.6.0.tgz

四、安装spark1.5.1

1、解压安装

之前测试集群用的spark1.3，现在将spark升级为spark1.5.1

1、停止Spark 1.3.0集群：SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh
2、将spark-1.5.1-bin-hadoop2.4.tgz上传到/usr/local目录下。
3、解压缩spark包：tar zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.4.tgz。
4、修改spark环境变量
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/latest
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zk
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin

2、修改spark-env.sh

1、cd /usr/local/spark/conf
2、cp spark-env.sh.template spark-env.sh
3、vi spark-env.sh        #写入下列几行
export JAVA_HOME=/usr/java/latest
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.135
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

3、修改slaves文件

cp  conf/slaves.template conf/slaves

vim conf/slaves
spark2
spark3

4、分发

scp -r spark-1.5.1-bin-hadoop2.4 root@spark2:/usr/local/
 scp -r spark-1.5.1-bin-hadoop2.4 root@spark3:/usr/local/



分发完以后，分别编辑spark2、spark3两台主机的/etc/profile文件，将spark1.5.1的环境变量写入，并source；

5、启动

1、在spark目录下的sbin目录
2、执行./start-all.sh
3、使用jsp和8080端口可以检查集群是否启动成功
4、进入spark-shell查看是否正常

6、进入spark-shell测试

scala> val lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/spark.txt")

scala> val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))

scala> val pairs = words.map(word => (word,1))

scala> val counts = pairs.reduceByKey(_ + _)

scala> counts.foreach(count => println(count._1 + ": " + count._2))