http://colobu.com/2014/12/08/spark-quick-start/

 

Spark 快速入门

目录 [−]

1. 使用Spark进行交互式分析
   1. 基本操作
   2. 更多的RDD操作
   3. 缓存
2. 独立应用
3. 深入了解

本教程快速介绍了Spark的使用。 首先我们介绍了通过Spark 交互式shell调用API( Python或者scala代码)，然后演示如何使用Java, Scala或者Python编写独立程序。 你可以查看Spark编程指南了解完整的参考。

开始下面的快速入门之前，首先需要到Spark网站下载一份打包好的spark。 既然本教程中我们不使用HDFS,你可以随便下载一个适配任何Hadoop的版本的Spark。

本教程翻译时的Spark版本为1.1.1

使用Spark进行交互式分析

基本操作

Spark shell提供了一个简单方式去学习API，它也是一个交互式分析数据的强大工具。 你既可以使用Scala(运行在JVM之上，所以可以使用众多的Java库),也可以使用Python。运行Spark文件夹下的的命令:

1	./bin/spark-shell

Spark最主要的一个抽象出来的概念就是分布式的数据集合， 也就是弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset (RDD). RDD可以从Hadoop InputFormats (比如HDFS文件)创建， 也可以通过其它RDD转换(transforming)得到。 让我们从Spark源代码文件夹下的README文件创建一个RDD:

1 2	scala> val textFile = sc.textFile("README.md") textFile: spark.RDD[String] = spark.MappedRDD@2ee9b6e3

RDD包含action,可以返回数据， 也包含transformation,返回新的RDD的指针。 先看一些action的例子:

1 2 3 4 5

scala> textFile.count() // 此RDD中的item的数量 res0: Long = 126   scala> textFile.first() // 此RDD第一个item res1: String = # Apache Spark

现在再看一个转换的例子。我们使用filter返回一个新的RDD， 新的RDD是文件中item的一个子集。

1 2	scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark")) linesWithSpark: spark.RDD[String] = spark.FilteredRDD@7dd4af09

将transformation和action串起来:

1 2	scala> textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() // How many lines contain "Spark"? res3: Long = 15

更多的RDD操作

RDD的transformation和action可以组成起来完成复杂的计算。 比如查找包含最多单词的一行：

1 2	scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b) res4: Long = 15

第一步map一行包含的单词数到一个整数， 第二步调用reduce得到最大的单词数。map和reduce的参数都是lambda表达式(closures), 可以调用 Scala/Java库. 例如我们很容易的调用在其它地方声明的方法。 这里我们使用Math.max()函数简化代码：

1 2 3 4 5

scala> import java.lang.Math import java.lang.Math   scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b)) res5: Int = 15

一个通用的数据流模式就是MapReduce,在Hadoop中相当流行. Spark实现MapReduce流很容易:

1 2	scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b) wordCounts: spark.RDD[(String, Int)] = spark.ShuffledAggregatedRDD@71f027b8

此处我们使用flatMap, map 和 reduceByKey转换来计算文件中每个单词的频度。 为了收集单词频度结果，我们可以调用collect action:

1 2	scala> wordCounts.collect() res6: Array[(String, Int)] = Array((means,1), (under,2), (this,3), (Because,1), (Python,2), (agree,1), (cluster.,1), ...)

缓存

Spark也支持将数据集放入集群的内存中缓存起来. 当数据重复访问时特别有用， 比如查询一个小的 “hot”数据集或者运行一个交互式算法PageRank. 看一个简单的例子， 我们把上面的linesWithSpark数据集缓存起来:

1 2 3 4 5 6 7 8

scala> linesWithSpark.cache() res7: spark.RDD[String] = spark.FilteredRDD@17e51082   scala> linesWithSpark.count() res8: Long = 15   scala> linesWithSpark.count() res9: Long = 15

当然使用Spark缓存一个100行的文本文件看起来有些傻，我们只是做个示范。 你可以将它用在非常大的数据集上，即使它们可能横跨几十甚至上百个节点。你也可以使用bin/spark-shell交互式实现此功能， 就像开发指南中描述的那样。

独立应用

下面我们想说一下怎样使用Spark API编写一个独立的应用程序。 这里使用Scala (SBT构建工具)和Java举例。 （Python官方文档中有，译者未翻译）

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

/* SimpleApp.scala */ import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.SparkConf   object SimpleApp { def main(args: Array[String]) { val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // Should be some file on your system val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application") val sc = new SparkContext(conf) val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache() val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count() val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count() println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs)) } }

这个程序统计Spark README文件中包含字符a和b的行数。 注意你需要用你实际的Spark路径替换 YOUR_SPARK_HOME。 不像上面的Spark shell的例子， 我们初始化一个SparkContext 作为程序的一部分.

我们将一个SparkConf对象传给SparkContext的构造函数， 它包含了我们程序的信息。

我们的程序依赖Spark API,所以我们包含一个sbt配置文件：simple.sbt 指明Spark是一个依赖， 这个文件也增加了Spark依赖的仓库（repository）:

1 2 3 4

name := "Simple Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.10.4" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.1.1"

为了保证sbt工作正常，我们需要将SimpleApp.scala和simple.sbt放入典型的sbt项目布局的文件夹中。 如此一来我们将应用代码可以打包成一个jar文件， 然后使用spark-submit脚本来运行此程序。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

# Your directory layout should look like this $ find . . ./simple.sbt ./src ./src/main ./src/main/scala ./src/main/scala/SimpleApp.scala   # Package a jar containing your application $ sbt package ... [info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar   # Use spark-submit to run your application $ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --class "SimpleApp" \ --master local[4] \ target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar ... Lines with a: 46, Lines with b: 23

或者使用Java

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

/* SimpleApp.java */ import org.apache.spark.api.java.*; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.Function;   public class SimpleApp { public static void main(String[] args) { String logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md"; // Should be some file on your system SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> logData = sc.textFile(logFile).cache();   long numAs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() { public Boolean call(String s) { return s.contains("a"); } }).count();   long numBs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() { public Boolean call(String s) { return s.contains("b"); } }).count();   System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs); } }

这个程序统计Spark README文件中包含字符a和b的行数。. 注意你需要用你实际的Spark路径替换 YOUR_SPARK_HOME。 不像上面的Spark shell的例子， 我们需要一个JavaSparkContext对象. 我们也创建了RDD (JavaRDD)然后运行transformations. 最后我们传递给Spark一个function对象， 这个function对象是一个匿名类，继承于 spark.api.java.function.Function. Spark开发指南描述了细节. （译者注： 这是Java 7的语法， 通过Java 8 Lambda表达式，上面的代码和scala一样的简化）

为了编译此程序，我们需要写一个Maven pom.xml文件， 增加Spark作为依赖. 注意Spark artifact带有Scala的版本.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

<project> <groupId>edu.berkeley</groupId> <artifactId>simple-project</artifactId> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <name>Simple Project</name> <packaging>jar</packaging> <version>1.0</version> <dependencies> <dependency> <!-- Spark dependency --> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version>1.1.1</version> </dependency> </dependencies> </project>

使用Maven项目的布局:

1 2 3 4 5 6

$ find . ./pom.xml ./src ./src/main ./src/main/java ./src/main/java/SimpleApp.java

现在,我们使用Maven打包并使用./bin/spark-submit执行此程序.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

# Package a jar containing your application $ mvn package ... [INFO] Building jar: {..}/{..}/target/simple-project-1.0.jar   # Use spark-submit to run your application $ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --class "SimpleApp" \ --master local[4] \ target/simple-project-1.0.jar ... Lines with a: 46, Lines with b: 23

深入了解

亲爱的读者，恭喜你运行了你的第一个Spark应用程序!
你肯定不仅仅满足于此，以下是更多的深入学习的资料：

• 深度学习API和其它组件, 请参照Spark开发指南
• 学习在集群中运行程序，访问 发布概览.
• 最后, Spark发布包中的examples文件夹下包含几个例子 (Scala, Java, Python). 你可以运行它们:

1 2 3 4 5

# For Scala and Java, use run-example: ./bin/run-example SparkPi   # For Python examples, use spark-submit directly: ./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py

翻译自 Quick Start