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大数据学习之Spark基础（补充）

10）mapValues
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo10MapValues {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("MapValues算子演示")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/students.txt")

    val kvRDD1: RDD[(String, Int)] = linesRDD.map(_.split(",")).map {
      case Array(_, name:String, age:String, _,_) =>
        (name, age.toInt)
    }


    /**
     * mapValues函数也是作用在kv格式的算子上
     * 将每个元素的值传递给后面的函数，进行处理得到新的值，键不变，这个处理后的组合重新返回到新的RDD中
     * 不改变键，只改变每个键所对应的值（是每个人的年龄加100）
     */
    kvRDD1.mapValues(_ + 100).foreach(println)

  }
}
11）sortBy
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Demo12SortBy {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("MapValues算子演示")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    //TODO parallelize：将scala的集合变成spark中的RDD
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(34, 123, 6, 1, 231, 1, 34, 56, 2))

    //TODO 与Scala中不同，若是.sortBy(e)形式则会报错
    val rdd2: RDD[Int] = rdd1.sortBy((e: Int) => e)
    rdd2.foreach(println)
  }
}
12）mapPartitions

mapPartitions：一次处理一个分区中的数据

它与map的区别在于，map是每次处理一条数据就返回一条数据到下一个rdd

而mapPartitions一次处理一个分区的数据，处理完再返回

最后的处理效果和map的处理效果是一样的

mapPartition可以优化与数据库连接的次数

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

object Demo11partitionBy {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("MapValues算子演示")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
// TODO spark/data/wcs/*目录下有两个文件，相当于两个block块，会生成两个分区
    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/wcs/*")

    /**
     * mapPartitions：一次处理一个分区中的数据
     * 它与map的区别在于，map是每次处理一条数据就返回一条数据到下一个rdd
     * 而mapPartitions一次处理一个分区的数据，处理完再返回()
     * 最后的处理效果和map的处理效果是一样的
     * mapPartition可以优化与数据库连接的次数，使用mapPartition时，可以将一个分区的数据视为一个批次，
     * 并在该批次内统一处理。这意味着可以在处理整个分区之前建立一次数据库连接，并在处理完整个分区后断开连接。
     */
    val rdd1: RDD[String] = linesRDD.mapPartitions((itr: Iterator[String]) => {
      // 每个分区打印一次
        println("=========================================")
      itr.map((e: String) => {
        e
      })
    })

    val rdd1: RDD[String] = linesRDD.map((itr: String) => {
         //  每条数据打印一次
      println("=========================================")
      itr
    })

//    linesRDD.map((e:String)=>{
//      //...数据库连接
//    })

    rdd1.foreach(println)

  }
}
2、行动算子
1）foreach
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo13foreach {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("MapValues算子演示")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/students.txt")

    val rdd1: RDD[Array[String]] = linesRDD.map((e: String) => {
      e.split(",")
    })

    val rdd2: RDD[(String, String, String, String, String)] = rdd1.map {
      case Array(id: String, name: String, age: String, gender: String, clazz: String) => 
        (id, name, age, gender, clazz)
    }

    /**
     * 行动算子，就可以触发一次作业执行，有几次行动算子调用，就会触发几次
     *
     * rdd是懒加载的性质
     */
    //    rdd2.foreach(println)
    //    println("====================================")
    //    rdd2.foreach(println)


    println("$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$") // 一定会打印，属于Scala而不属于spark作业中的语句
    val rdd3: RDD[(String, String, String, String, String)] = rdd2.map((t5: (String, String, String, String, String)) => {
      println("===============================")
      t5
    })
    println("#############################")

    rdd3.foreach(println)

    while (true) {

    }

  }
}
2）collect
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo14collect {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("MapValues算子演示")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/students.txt")

    val rdd1: RDD[Array[String]] = linesRDD.map((e: String) => {
      e.split(",")
    })

    val rdd2: RDD[Student] = rdd1.map {
      case Array(id: String, name: String, age: String, gender: String, clazz: String) =>
        Student(id.toInt, name, age.toInt, gender, clazz)
    }

    //collect将rdd转成合适的scala中的数据结构
    val stuArray: Array[Student] = rdd2.collect()
    //foreach是scala中的foreach，不会产生作业执行的
    stuArray.foreach(println)
    while (true){

    }

  }
}

case class Student(id: Int, name: String, age: Int, gender: String, clazz: String)

在这里插入图片描述

3、算子案例
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo15StudentTest1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //求年级总分前10的学生各科分数的详细信息
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("MapValues算子演示")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    /**
     * 文件中数据格式为：
     * 1500100001,1000001,98
     * 1500100001,1000002,5
     * 1500100001,1000003,137
     * 1500100001,1000004,29
     */
    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/score.txt")

    val idWithScoreRDD: RDD[(String, String, Int)] = linesRDD.map((line: String) => {
      line.split(",") match {
        case Array(id: String, subject_id: String, score: String) =>
          (id, subject_id, score.toInt)
      }
    })


    val array1: Array[String] = idWithScoreRDD
      .map((t3: (String, String, Int)) => (t3._1, t3._3))
      // 求出每个人的总分，为下面取总分前十名做铺垫
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy((kv: (String, Int)) => -kv._2)
      .take(10)
      .map(_._1)

    idWithScoreRDD.filter((t3: (String, String, Int)) => {
      val bool: Boolean = array1.contains(t3._1)
      if(bool){
        println("存在")
      }
      bool
    }).foreach((t3: (String, String, Int)) => {
      println("==========================")
      println(t3)
    })


  }
}
Spark中的缓存

checkpoint和cache的区别？

cache是将一个复杂的RDD做缓存，将来执行的时候，只是这个rdd会从缓存中取

checkpoint是永久将rdd数据持久化，将来执行的时候，直接从检查点的rdd往后执行

1、cache

执行过后缓存就都没了

在这里插入图片描述

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo16Cache {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("缓存演示")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    //===================================================================

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/students.txt")
    val studentsRDD: RDD[Student2] = linesRDD.map(_.split(","))
      .map {
        case Array(id: String, name: String, age: String, gender: String, clazz: String) =>
          Student2(id, name, age.toInt, gender, clazz)
      }

    /**
     * 缓存：
     * 在缓存的第一次执行时，就已经从缓存中放入数据并且下面取的时候就从缓存中取数据了
     * 缓存的目的是为了spark core作业执行的时候，缩短rdd的执行链，能够更快的得到结果
     * RDD在缓存之后，若是再次执行这个RDD有向无环图时，即可从所缓存的RDD开始执行，缩短执行速度
     * 缓存的实现方式：
     *  1、需要缓存的rdd调用cache函数
     *  2、persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 修改缓存级别
     */
//    studentsRDD.cache() // 默认将rdd缓存到内存中，缓存级别为memory_only
    // 将rdd缓存到磁盘中
    studentsRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

    //需求1：求每个班级的人数
    val rdd1: RDD[(String, Iterable[Student2])] = studentsRDD.groupBy(_.clazz)
    val resRDD1: RDD[(String, Int)] = rdd1.map((kv: (String, Iterable[Student2])) =>
      (kv._1, kv._2.size))
    resRDD1.foreach(println)

    //需求2：求每个年龄的人数
    val rdd2: RDD[(Int, Iterable[Student2])] = studentsRDD.groupBy(_.age)
    val resRDD2: RDD[(Int, Int)] = rdd2.map((kv: (Int, Iterable[Student2])) =>
      (kv._1, kv._2.size))
    resRDD2.foreach(println)

    while (true){

    }
  }
}

case class Student2(id:String,name:String,age:Int,gender:String,clazz:String)

缓存前

在这里插入图片描述

缓存后

在这里插入图片描述

2、checkpoint

永久将执行过程中RDD中流动的数据存储到磁盘（hdfs）中

checkpoint

需要设置checkpoint的路径，统一设置的

checkpoint也相当于一个行动算子，触发作业执行（触发一个新的Job作业的执行）

第二次DAG有向无环图执行的时候（再存储完之后的又一次调用行动算子后），直接从最后一个有检查点的rdd开始向下执行

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

object Demo17Checkpoint {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("缓存演示")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    //TODO 设置检查点的存储路径
    sc.setCheckpointDir("spark/data/checkpoint1")
    //===================================================================

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/students.txt")
    val studentsRDD: RDD[Student2] = linesRDD.map(_.split(","))
      .map {
        case Array(id: String, name: String, age: String, gender: String, clazz: String) =>
          Student2(id, name, age.toInt, gender, clazz)
      }
      
    // TODO checkpoint
    studentsRDD.checkpoint()

    //需求1：求每个班级的人数
    val rdd1: RDD[(String, Iterable[Student2])] = studentsRDD.groupBy(_.clazz)
    val resRDD1: RDD[(String, Int)] = rdd1.map((kv: (String, Iterable[Student2])) => (kv._1, kv._2.size))
    resRDD1.foreach(println)

    //需求2：求每个年龄的人数
    val rdd2: RDD[(Int, Iterable[Student2])] = studentsRDD.groupBy(_.age)
    val resRDD2: RDD[(Int, Int)] = rdd2.map((kv: (Int, Iterable[Student2])) => (kv._1, kv._2.size))
    resRDD2.foreach(println)

    while (true) {

    }
  }
}

运行界面信息

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Spark在linux中的部署
配置

1、上传解压，配置环境变量 配置bin目录

解压
tar -zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz -C …/
重命名
mv spark-3.1.3-bin-hadoop3.2 spark-3.1.3
配置环境变量
vim /etc/profile

更改用户组：

chown -R root:root spark-3.1.3

2、修改配置文件 conf

cp spark-env.sh.template spark-env.sh
增加配置：
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171

master相当于RM worker相当于NM

增加从节点配置
cp workers.template workers

vim workers

更改localhost为：

node1
node2

3、复制到其它节点

scp -r spark-3.1.3 node1:pwd
scp -r spark-3.1.3 node2:pwd

4、在主节点执行启动命令

启动集群，在master中执行
./sbin/start-all.sh

http://master:8080/ 访问spark ui

standalone client模式

1、standalone client模式 日志在本地输出，一般用于上线前测试(bin/下执行)

需要进入到spark-examples_2.11-2.4.5.jar 包所在的目录下执行
cd /usr/local/soft/spark-2.4.5/examples/jars

提交spark任务
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 ./spark-examples_2.12-3.1.3.jar 10

2、standalone cluster模式 上线使用，不会在本地打印日志

在该模式下运行时，必须保证node1、node2的/usr/local/soft/spark-3.1.3/examples/jars下由所要运行的jar包。因为不确定是哪个节点在运行任务。

scp spark-1.0.jar node1:/usr/local/soft/spark-3.1.3/examples/jars

执行模板：

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --executor-memory 512M --total-executor-cores 1 --deploy-mode cluster ./spark-examples_2.12-3.1.3.jar 100

spark-shell ： spark 提供的一个交互式的命令行，可以直接写代码

spark-shell master spark://master:7077

整合yarn

yarn中之前没有配置yarn.application.classpath，需要对其进行配置：

样例：

在Linux中查找value：

hadoop classpath

<property>
<name>yarn.application.classpath</name>
<value>/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/etc/hadoop:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/    lib/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/hd    fs:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/hdf    s/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hado    op/mapreduce/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/yarn:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hado    op/yarn/lib/*:/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/share/hadoop/yarn/*</value>
</property>

提交到了yarn上，可以在master:9870网页查看

在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架

停止spark集群
在spark sbin目录下执行 ./stop-all.sh

spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件

1、增加hadoop 配置文件地址

conf目录下
vim spark-env.sh
增加
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

2、往yarn提交任务需要增加两个配置 yarn-site.xml(/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml)（Hadoop配置时已配置）

先关闭yarn
stop-all.sh

cd /usr/local/soft/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

vim yarn-site.xml

增加配置

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
false

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled false

4、同步到其他节点，重启yarn（Hadoop配置时已配置）

scp -r yarn-site.xml node1:pwd
scp -r yarn-site.xml node2:pwd

启动yarn
start-all.sh

cd /usr/local/soft/spark-3.1.3/examples/jars

3.spark on yarn client模式 日志在本地输出，一班用于上线前测试
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client spark-examples_2.12-3.1.3.jar 100

4.spark on yarn cluster模式 上线使用，不会再本地打印日志 减少io
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster spark-examples_2.12-3.1.3.jar 100

获取yarn程序执行日志 执行成功之后才能获取到
yarn logs -applicationId application_1560967444524_0003

hdfs webui
http://node1:50070

yarn ui
http://node1:8088

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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