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1. 初识spark

背景：

作为一名开发人员，用内存处理数据是每天都在做的事情。内存处理数据最大的优势就是方便，快捷，可以很快得到结果，但是内存总是有瓶颈的，不管你运行代码的机器有多大的内存，总是有更大规模的数据需要处理，而且随着单个机器内存扩容，硬件成本会指数级上升。在当今互联网行业，数据快速膨胀的时代，分布式计算来处理数据是大势所趋。本文通过介绍的是大数据领域优秀框架spark ，打开分布式实时计算的大门

1. spark是什么

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。以下是对Spark的详细介绍：

1.1 起源与发展

Spark最初于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab（AMP：Algorithms，Machines，People），作为伯克利大学的研究性项目。
2010年，Spark正式开源。
2013年6月，Spark成为Apache孵化项目。
2014年2月，Spark成为Apache顶级项目。

1.2 核心特点

  1. 高速性：Spark基于内存进行数据处理，大大减少了磁盘读写的开销，因此比传统的MapReduce作业快上几个数量级。同时，Spark实现了高效的DAG（有向无环图）执行引擎，可以高效地处理数据流。
  2. 易用性：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Scala、Java、Python、R等），并且提供了丰富的高级功能（如SQL查询、机器学习和图计算），使得用户可以轻松地开发复杂的分布式应用程序。此外，Spark还支持交互式的Python和Scala的Shell，方便用户在这些Shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
  3. 弹性：Spark提供了弹性的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）抽象，可以在内存中缓存数据，具有强容错性。当节点故障时，Spark可以自动恢复数据，保证作业的稳定执行。
  4. 通用性：Spark不仅支持批处理作业（如MapReduce），还支持交互式查询、流处理和机器学习等多种应用场景。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用，从而降低了开发和维护的人力成本以及部署平台的物力成本。

1.3 内置模块与组件

Spark包含了多个内置模块和组件，以满足不同场景下的数据处理需求：

  1. Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。同时，Spark Core中还包含了对RDD的API定义。
  2. Spark SQL：用于操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言（HQL）来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，如Hive表、Parquet以及JSON等。
  3. Spark Streaming：用于对实时数据进行流式计算的组件。它提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDD API高度对应。Spark Streaming使得用户可以快速开发流应用程序，并且具有强大的容错能力和集成性。
  4. Spark MLlib：提供常见的机器学习（ML）功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等算法，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。
  5. GraphX：用于图计算的组件。GraphX提供了丰富的图处理算法和工具，使得用户可以高效地处理和分析图数据。

1.4 应用场景与生态系统

Spark的应用场景非常广泛，包括但不限于推荐系统、交互式实时查询等。同时，Spark已经形成了一个丰富的生态圈，能够与其他多种框架和系统进行融合和扩展。这些框架和系统包括数据科学和机器学习框架（如scikit-learn、pandas、TensorFlow、PyTorch等）、SQL分析和BI工具（如Superset、Power BI、Looker等）、存储和基础设施（如Elasticsearch、MongoDB、Kafka等）。

综上所述，Spark作为一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，在大数据处理领域具有广泛的应用前景和重要的学术价值。

2. spark下载与入门

在前期，我会先下载spark并在本地单机运行spark，后期会搭建spark集群并将任务交给集群处理。关于版本问题，本文选择3.4.4 来演示

2.1 下载

  1. 访问spark官网 https://spark.apache.org/downloads.html
  2. 选择对应版本之后点击download下载，下载的是压缩包
  3. 本地解压压缩包
  4. 安装scala

2.2 spark中python 和 scala的shell

Spank 带有交互式的 shell，可以作即时数据分析。如果你使用过类似R、Python、Seala 所提供的 shell，或操作系统的 shell(例如 Bash 或者 Windows 中的命令提示符)，你也会对Spark shell 感到很熟悉。

然而和其他 shell 工具不一样的是，在其他she 工具中你只能使用单机的硬盘和内存来操作数据，而Sparkshell 可用来与分布式存储在许多机器的内存或者硬盘上的数据进行交互，并且处理过程的分发由Spark自动控制完成。

由于Spark 能够在工作节点上把数据读取到内存中，所以许多分布式计算都可以在几秒钟之内完成，哪怕是那种在十几个节点上处理TB级别的数据的计算。这就使得一般需要在shell 中完成的那些交互式的即时探索性分析变得非常适合Spark。Spark提供Python 以及Scala的增强版shell，支持与集群的连接。

2.2.1 Scala Shell (spark-shell)

Scala 是 Spark 的原生语言，因此 Spark Shell 默认是基于 Scala 的。spark-shell 提供了一个预配置的环境，其中包含 Spark 上下文（SparkContext）和 SQL 上下文（SparkSession），使得用户可以立即开始使用 Spark。

2.2.1.1 启动 Scala Shell

在命令行中输入以下命令来启动 Scala Shell：

bin/spark-shell

启动后，你会看到一个类似 REPL（Read-Eval-Print Loop）的界面，可以开始输入 Scala 代码。

2.2.1.2 示例
val sc = spark.sparkContext
val data = sc.textFile("hdfs:///path/to/input.txt")
val words = data.flatMap(line => line.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect().foreach(println)

2.2.2 Python Shell (pyspark)

PySpark 是 Spark 的 Python API，允许用户使用 Python 编写 Spark 应用程序。pyspark shell 提供了一个与 Scala shell 类似的环境，但适用于 Python 开发者。

2.2.2.1 启动 Python Shell

在命令行中输入以下命令来启动 PySpark Shell：

bin/pyspark

启动后，你会看到一个 Python REPL 界面，并且 Spark 上下文（sc）和 SQL 上下文（spark）已经预先配置好了。

2.2.2.2 示例
from pyspark import SparkContext, SparkConf

sc = SparkContext(appName="PythonWordCount")
data = sc.textFile("hdfs:///path/to/input.txt")
words = data.flatMap(lambda line: line.split(" "))
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
wordCounts.collect()

2.2.3 注意事项

  1. 环境配置：确保你已经正确安装了 Spark，并且环境变量（如 SPARK_HOME）已经配置好。
  2. 依赖管理：在 PySpark 中，你可能需要管理 Python 依赖，这通常通过 requirements.txt 文件或虚拟环境来实现。
  3. 性能差异：虽然 PySpark 提供了方便的开发体验，但在性能上，Scala 通常会比 Python 更快，因为 Scala 是静态类型语言，并且与 JVM 更紧密集成。

通过使用这些 shell，可以快速原型化和测试 Spark 应用程序，而无需编写完整的脚本或应用程序。

2.3 spark核心概念简介

2.3.1 RDD（弹性分布式数据集）

RDD是Spark的核心数据结构，代表一个不可变、可分区、可并行操作的元素集合。RDD具有如下特性：

  1. 弹性：RDD既可以在内存中存储并计算（优先使用内存），如果内存不够，可以溢出到磁盘上。
  2. 数据集：RDD是一个普通的Scala的不可变的集合。
  3. 分布式：一个完整的RDD数据集被拆分成多个部分，在不同的机器里面存储。被拆分成的部分称之为该RDD的分区（Partition），类似于HDFS中的一个文件被拆分成多个Block块存储。

RDD支持两种操作：

  1. 转换操作（Transformations）：如map、filter、reduceByKey等，这些操作是惰性（Lazy）的，即从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不会立即执行，而是等到有Actions操作时才会真正启动计算过程进行计算。
  2. 行动操作（Actions）：如collect、count、saveAsTextFile等，这些操作会触发Spark启动计算并返回结果或把RDD数据写到存储系统中。

2.3.2 SparkContext

SparkContext是Spark的入口点，用于连接Spark集群，创建RDD并进行操作。它是Spark应用程序的上下文环境，控制应用的生命周期。

2.3.3 Cluster Manager（集群管理器）

Cluster Manager负责管理Spark集群的资源（如CPU核心、内存等）。在不同的部署模式下，Cluster Manager可以是Spark自带的（Standalone模式），也可以是YARN、Mesos等外部集群管理器。

2.3.4 Worker Node（工作节点）

Worker Node是执行作业任务的工作节点，是Spark计算能力的实际提供者。在Standalone模式中，Worker Node负责控制计算节点，启动Executor。

2.3.5 Driver

Driver是每个Spark应用程序的核心，负责启动并控制整个应用程序。它创建SparkContext，与Cluster Manager通信，管理资源申请、任务分配和监控。

2.3.6 Executor

Executor是在Worker Node上运行的进程，可以派生出多个线程来并行处理任务。每个Spark应用程序都拥有独立的一组Executors。

2.3.7 DAGScheduler和TaskScheduler

  1. DAGScheduler：负责将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task Set放到TaskScheduler中。DAGScheduler可以看作是Spark的大脑，负责作业的划分和调度。
  2. TaskScheduler：负责将Task分发给Executor执行。

2.3.8 Stage和Task

  1. Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。Stage是根据RDD之间的依赖关系（宽依赖或窄依赖）来划分的。
  2. Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。Task的个数由RDD的Partition分区决定。

2.3.9 Actions触发计算

在Spark中，只有Actions操作才会触发计算。Actions操作会返回一个结果或把RDD数据写到存储系统中。常见的Actions操作包括collect、count、saveAsTextFile等。

综上所述，Spark的核心概念包括RDD、SparkContext、Cluster Manager、Worker Node、Driver、Executor、DAGScheduler、TaskScheduler、Stage、Task以及Actions触发计算等。这些概念共同构成了Spark的分布式计算框架，使得Spark能够高效地处理大规模数据。

2.3.10 简单交互

2.3.10.1 Spark作业执行交互图
Client
  |
  v
Driver (SparkContext)
  |
  +--- DAGScheduler (划分Stage)
  |
  +--- TaskScheduler (分发Task)
  |
  v
Cluster Manager (资源分配)
  |
  +--- Worker Node (控制计算节点)
         |
         v
       Executor (执行任务)
2.3.10.2 交互流程说明

  1. Client提交作业：

    • 用户通过Client（如spark-submit命令）提交Spark作业。

  2. Driver启动并管理作业：

    • Driver是Spark作业的核心，负责启动并管理整个作业的执行。
    • Driver创建SparkContext，它是Spark应用程序的上下文环境，用于连接Spark集群、创建RDD并进行操作。
    • SparkContext内部包含DAGScheduler和TaskScheduler两个重要组件。

  3. DAGScheduler划分Stage：

    • DAGScheduler负责将Spark作业分解成一到多个Stage。
    • 每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数。
    • DAGScheduler生成相应的Task Set并放到TaskScheduler中等待调度。

  4. TaskScheduler分发Task：

    • TaskScheduler负责将Task分发给Executor执行。
    • TaskScheduler与Cluster Manager通信，请求资源并分配Task。

  5. Cluster Manager分配资源：

    • Cluster Manager负责管理Spark集群的资源。
    • 在不同的部署模式下，Cluster Manager可以是Spark自带的（Standalone模式），也可以是YARN、Mesos等外部集群管理器。
    • Cluster Manager根据TaskScheduler的请求，为Spark作业分配资源（如CPU核心、内存等）。

  6. Worker Node控制计算节点：

    • Worker Node是执行作业任务的工作节点。
    • 在Standalone模式中，Worker Node负责控制计算节点，启动Executor。

  7. Executor执行任务：

    • Executor是在Worker Node上运行的进程，可以派生出多个线程来并行处理任务。
    • Executor接收TaskScheduler分发的Task，并执行相应的计算逻辑。
    • Executor将计算结果返回给Driver（对于需要返回结果的Actions操作）。
2.3.10.3 数据流动
  • 数据在RDD之间流动，通过转换操作（Transformations）生成新的RDD。
  • 行动操作（Actions）触发计算，并将结果返回给用户或写入存储系统。

以上，如有错误，请不吝指正！

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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