目录

什么是Spark？

Spark有哪些特点和优势

1.计算速度

2.易用性

3.通用性

4.兼容性

Spark架构

Spark基本概念

Spark结构设计

使用Scala语言实现Spark本地词频统计

什么是Spark？

Spark它是一个用于大规模数据处理的实时计算引擎。

spark底层语言 spark 开发语言_spark

 

Spark有哪些特点和优势

1.计算速度

由于Spark它是基于内存计算的方式，从计算速度来说远比Hadoop要高，经过统计Spark的计算速度是Hadoop的100多倍。

spark底层语言 spark 开发语言_Hadoop_02

2.易用性

Spark能够支持多种编程语言进行开发。有 Java, Scala, Python, R, 和 SQL

3.通用性

Spark支持一站式开发流程，支持一系列库，包括SQL和DataFrames、用于机器学习的MLlib、GraphX和Spark流。

4.兼容性

Spark可以运行在Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、独立平台上，也可以运行在云上。它可以访问不同的数据源。

Spark架构

Spark基本概念

RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）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（Worker Node）上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据；
应用：用户编写的Spark应用程序；
任务：运行在Executor上的工作单元；
作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作；
阶段：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，或者也被称为“任务集”。

Spark结构设计

Master节点：Spark运行架构包括集群资源管理器

Worker节点：运行作业任务的工作节点（Node）

Driver：任务提交运行程序

Executor：和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）

集群资源管理器可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。

使用Scala语言实现Spark本地词频统计

1.创建Maven工程

2.pom.xml导入相关依赖

<build>
    <!--java编译插件，如果使用的java默认配置不是java8，需要配置这个-->
    <plugins>
       <plugin>
           <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>8</source>
                    <target>8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

<!--spark核心依赖-->
<dependencies>
    <dependency>
       <groupId>org.apache.spark</groupId>
       <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
       <version>2.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

3.编写spark wordcount

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCountWithScala {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        
        //本地调试
        val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("master")
        
        val sc = new SparkContext(conf)

        sc.textFile("sparktest/spark_demo/words.text").flatMap(_.split(" "))
            .map((_,1)).reduceByKey(_+_)//.saveAsTextFile("hdfs://hadoop01:9000/out")
            .foreach(println)
        sc.stop
    }
}

tips：运行相关配置

文件默认路径是当前父项目根目录

spark底层语言 spark 开发语言_spark底层语言_03

本地运行需要winutils文件支持，否则会报错

spark底层语言 spark 开发语言_Hadoop_04

spark底层语言 spark 开发语言_spark_05