Spark1

Spark集群

0.0体验安装Spark在集群单节点

1.tar
	tar -xzvf xxx.tgz -C /soft/
	ln -s /soft/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 /soft/spark

2.配置环境变量
	SPARK_HOME=/soft/spark
	PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH
3.启动spark shell



RDD:
	Resilient Distributed dataset , 弹性分布式数据集。List

使用spark实现wordcount:
  //分步实现
  val rdd1 = sc.textFile("file:///home/centos/1.txt");
  val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")})
  val rdd3 = rdd2.map(word=>{(word , 1)})
  val rdd4 = rdd3.reduceByKey((a:Int,b:Int)=>{a + b})
  rdd4.collect()

  //一步完成(reduceByKey)
  sc.textFile("file:///home/centos/1.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect()

  //一步完成(groupByKey)
  sc.textFile("file:///home/centos/1.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupByKey().mapValues(_.size).collect()

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Spark集群分类

    1.local
		使用一个jvm模拟spark集群
    2.standalone
		启动master + worker进程
	3.mesos
		--
	4.yarn
		spark on yarn , 在yarn执行spark的job。根本不需要spark集群。
        spark只是一个hadoop的job。

2."standalone"模式spark集群

2.1（安装+standalone）

1.规划
	s201 ~ s204
	s201			//master(进程)
	s202 ~ s204		//worker(进程)
	
2.在每个主机上分别安装spark
	
3.配置spark(每个节点进行相同操作)
	3.1)在spark的conf目录下创建hadoop的core-site.xml和hdfs-site.xml软连接
		$>xcall.sh ln -s /soft/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /soft/spark/conf/core-site.xml
		$>xcall.sh ln -s /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /soft/spark/conf/hdfs-site.xml
		
	3.2)配置JAVA_HOME环境变量
		$>cd /soft/spark/conf
		$>cp spark-env.sh.template spark-env.sh
		$>nano spark-env.sh
			...
			export JAVA_HOME=/soft/jdk
			...
	
	3.3)修改slaves文件
		$>cd /soft/spark/conf
		$>cp slaves.template slaves
		$>nano slaves
		s202
		s203
		s204
	
	3.4)分发配置文件
		$>xsync.sh spark-env.sh
		$>xsync.sh slaves

4.启动spark集群
	4.1)启动hadoop集群
		xzk.sh start		//启动zk
		start-dfs.sh		//启动hdfs
	4.2)启动spark（standalone模式）
		$>cd /soft/spark/sbin
		//
		$>./start-all.sh

5.webui
	http://s201:8080

6.启动spark shell，连接到spark集群
	$>spark-shell --master spark://s201:7077
	$>sc.textFile("/user/centos/data/1.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect()

2.2导出idea下的项目成为jar包，部署到spark集群上运行

1.修正代码
	if (args == null || args.length == 0) {
		throw new Exception("需要指定文件路径") ;
	}
	SparkConf conf = new SparkConf();
	conf.setAppName("tagTenJava");

	//conf.setMaster("local");


2.导出jar，添加依赖的第三方类库
	导入第三方依赖的库.

3.传输到centos

4.使用spark-submit提交应用
	spark-submit --class TaggenScala1 --master spark://s201:7077 myspark.jar /user/centos/data/tags.txt
	spark-submit --class com.p2p.spark.mr.TaggenJava2 --master spark://s201:7077 myspark.jar /user/centos/data/tags.txt

---

spark下运行job，使用第三方的jar的方式

1.将第三方jar分发到所有的spark/jars下
2.将第三方jar打散，和我们自己的jar打到一起。
3.在spark-submit命令中，通过--jars指定使用的第三方jar包

使用spark-shell执行taggen

    1.启动spark-shell，指定fastjson类库。
        定位到fastjson jar文件
        C:UsersAdministrator.m2
epositorycomalibabafastjson1.2.24fastjson-1.2.24.jar

    2.启动spark-shell
        $>spark-shell --master spark://s201:7077 --jars /home/centos/fastjson-1.2.24.jar

    3.查看webui
        http://s201:8080/
    4.
    5.

Spark job部署模式 --deploy-mode client VS cluster

spark job的部署有两种模式，client和cluster
spark-submit .. --deploy-mode client | cluster

1.client
	默认值，driver运行在client端主机上。
	spark-submit --class com.p2p.spark.mr.TaggenJava2 --master spark://s201:7077  hdfs://s201/user/centos/data/myspark.jar /user/centos/data/tags.txt

2.cluster
	driver运行在某个worker节点上。客户端值负责提交job。
	$>spark-submit --class com.p2p.spark.mr.TaggenJava2 --master spark://s201:7077 --deploy-mode cluster hdfs://s201/user/centos/data/myspark.jar /user/centos/data/tags.txt

3.spark集群模式之yarn

3.1部署集群：

1.停止spark集群
2.启动yarn集群
3.配置HADOOP_CONF_DIR环境变量
    	[spark-env.sh]
    	...
    	 export HADOOP_CONF_DIR=/soft/hadoop/etc/hadoop

4.启动shell,使用yarn的方式启动
    	 spark-shell --master yarn --num-executors 4 --executor-cores 5 --executor-	memory 1g

5.配置spark归档文件，避免每次spark on yarn重新上传spark资源文件。 
    5.1)上传zip文件到hdfs
           hdfs dfs -put __spark_libs__385163057195536794.zip data

        5.2)配置conf/spark-defaults.conf
    	    spark.yarn.archive hdfs://mycluster/user/centos/data/__spark_libs.zip
	    #spark.dynamicAllocation.enabled true
	    #spark.shuffle.service.enabled true

3.2故障

1.虚拟内存超限
	[yarn-site.xml]
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
		<value>false</value>
    </property>

3.3使用spark on yarn client 模式运行气温数据

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class TempAggDemoScala_GroupByKey myspark.jar

3.4sparktask、线程、executor之间的关系

spark.task.cpus 2		//每个task分配的core数，默认1

--executor-cores 5		//每个执行器占用的core数.

--num-executors	2		//yarn模式指定执行器个数

solt					//槽位，本质上对应一个线程，slot数指job最大的并发度。
						//最发并发度是job同时启动的线程数。 = executors个数 * 每个执行内核数 / 每个task占用内核数。

-- 配置方式 , 开启4个线程，
spark-shell --master yarn --deploy-mode client --executor-cores 5 --num-executors 2 --conf spark.task.cpus=2
$scala>sc.makeRDD(1 to 5 , 5).map(e=>{sendInfo(this , "map" , e+ "") ; e * 2}).collect