第2章開源大數(shù)據(jù)平臺開源大數(shù)據(jù)平臺學習目標了解兩種常用開源大數(shù)據(jù)分析平臺——Hadoop和Spark的起源、發(fā)展及應用現(xiàn)狀理解兩種平臺各自的體系結構、基本運行機制及適用范圍掌握其安裝部署過程及基本使用方法，為大數(shù)據(jù)分析的應用打下基礎學習要點Hadoop和Spark的起源、發(fā)展及應用現(xiàn)狀Hadoop和Spark的生態(tài)系統(tǒng)和體系結構Hadoop和Spark的安裝和使用方法目錄Hadoop平臺Hadoop概述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)和體系結構Hadoop的安裝和使用Spark平臺Spark概述Spark生態(tài)系統(tǒng)和體系結構RDD的運行原理Spark的安裝和使用目錄Hadoop平臺Hadoop概述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)和體系結構Hadoop的安裝和使用Hadoop的起源Apache軟件基金會旗下開源分布式計算平臺由DougCutting創(chuàng)始開發(fā)的文本搜索庫源自Google實驗室發(fā)表的兩篇學術論文：SanjayG,HowardG,Shun-TakL.TheGoogleFileSystem.Proc.ofSOSP.2003:29-43.DeanJ,GhemawatS.MapReduce.Simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM.2008,51(1):107-113.(DeanJ,GhemawatS.MapReduce:Simplifieddataprocessingonlargeclusters.OSDI2004.)最先應用于Yahoo！廣告系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘2008年4月，打破世界紀錄成為排序1TB數(shù)據(jù)最快的系統(tǒng)由910個節(jié)點構成的集群進行運算排序時間只用了209秒同年5月再次將紀錄刷新至62秒DougCuttingHadoop的核心技術Hadoop是一套大數(shù)據(jù)存儲和處理的解決方案Hadoop核心技術：HDFS：HadoopDistributedFileSystem，被設計成適合運行在通用硬件上的分布式文件系統(tǒng)。MapReduce：一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算。綜合衡量一套大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是否可用標準：容錯性能編程模式的可用性性能或成本比Hadoop的特性高可靠性高效性可擴展性低成本良好的跨平臺性用戶友好性Hadoop的應用現(xiàn)狀互聯(lián)網領域：國外：Google和Yahoo！等網站、Facebook、Microsoft、Cisco等國外公司或平臺國內：百度、阿里巴巴、網易、華為、騰訊、中國移動等

舉例：淘寶、華為學術界：國外：卡耐基梅隆大學、加州大學伯克利分析、康奈爾大學、斯坦福大學、華盛頓大學、普渡大學等國內：清華大學、中國人民大學、中國科學院大學等目錄Hadoop平臺Hadoop概述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)和體系結構Hadoop的安裝和使用Hadoop的版本發(fā)展/releases.htmlHadoop的體系結構Hadoop1.0Hadoop的體系結構Hadoop1.0在實際應用中仍然存在著許多問題。HDFS：可用性：單點故障問題擴展性：不支持水平擴展系統(tǒng)性能：會受限于單個名稱節(jié)點的吞吐量隔離性：單個名稱節(jié)點也難以提供不同程序之間的隔離性MapReduce：可用性：單點故障問題資源受限資源化分不合理Hadoop的體系結構Hadoop2.0在1.0的基礎上進行了豐富和完善。Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)目錄Hadoop平臺Hadoop概述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)和體系結構Hadoop的安裝和使用部署準備硬件準備：分布式模式：至少需要2臺計算機或1臺計算機上的2臺虛擬機單機或偽分布式模式：可使用1臺計算機。操作系統(tǒng)準備：Linux系統(tǒng)（如Ubuntu操作系統(tǒng)）Linux系統(tǒng)的安裝主要有兩種方式：虛擬機安裝：計算機比較新或者配置內存4G以上雙系統(tǒng)安裝：計算機較舊或配置內存小于等于4G本書介紹的是虛擬機安裝方法下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝Ubuntu虛擬機安裝軟件下載新建虛擬機安裝Ubuntu用戶及環(huán)境設置下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝軟件下載：下載并安裝VirtualBox虛擬機軟件官網或鏡像網站下載好所需要的Ubuntu的鏡像文件（ISO文件）本書使用的版本為Ubuntu16.04，使用的鏡像網站為阿里開源鏡像站下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝新建虛擬機：打開VirtualBox，單擊“新建”按鈕給虛擬機命名為“Ubuntu”，選擇操作系統(tǒng)類型與版本選擇內存大小選擇“現(xiàn)在創(chuàng)建虛擬硬盤”選項選擇虛擬硬盤文件類型為“VDI（VirtualBox磁盤鏡像）”將虛擬硬盤的存儲分配方式選擇為“動態(tài)分配”選擇文件存儲的位置和容量大小單擊“創(chuàng)建”按鈕，完成虛擬機的創(chuàng)建完成上述步驟后，可以在VirtualBox中看到新建好的虛擬機，代表虛擬機已經創(chuàng)建成功了。下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝安裝Ubuntu：設置“存儲”單擊“啟動”按鈕啟動虛擬機，若彈出提示，在下拉列表中選擇ISO文件啟動后，選擇語言為“中文（簡體）”，單擊“安裝Ubuntu”按鈕檢查是否連接網絡及是否安裝第三方軟件，單擊“繼續(xù)”按鈕。確認安裝類型，選擇“其他選項”，單擊“繼續(xù)”按鈕單擊“新建分區(qū)表”按鈕創(chuàng)建分區(qū)，添加交換空間和根目錄全部設置完成后，單擊“現(xiàn)在安裝”按鈕，確認將改動寫入磁盤選擇時區(qū)，在鍵盤布局中將兩列均設置為漢語設置用戶名和密碼單擊“繼續(xù)”按鈕，開始安裝安裝完畢后，單擊“現(xiàn)在重啟”按鈕重啟虛擬機下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝用戶及環(huán)境設置：創(chuàng)建Hadoop用戶SSH登錄權限設置安裝和配置Java下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝創(chuàng)建Hadoop用戶：第一步，按快捷鍵Ctrl+Alt+T，或者在搜索欄中搜索終端，打開終端窗口（命令行界面），輸入如下命令創(chuàng)建新用戶。

$sudouseradd-mhadoop-s/bin/bash由此創(chuàng)建了名為“hadoop”的用戶，同時指定使用bash作為shell解析相關命令。第二步，輸入如下命令將登錄密碼設置為“hadoop”（也可設置其他密碼，密碼將需按照提示輸入兩次）。

$sudopasswdhadoop第三步，輸入如下命令如下：“hadoop”用戶增加管理員權限以方便后續(xù)部署。

$sudoadduserhadoopsudo此后的操作請登錄“hadoop”用戶來進行。下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝SSH登錄權限設置:SSH協(xié)議是建立在應用層和傳輸層基礎上的安全協(xié)議，可以提供安全的網絡傳輸環(huán)境。Hadoop名稱節(jié)點（NameNode）啟動集群中的數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）時，需要通過SSH登錄來實現(xiàn)。SSH包括客戶端client（無須安裝，Ubuntu操作系統(tǒng)已自動安裝）和服務器端server（需要安裝）。可采用下面的命令安裝SSHserver:

$sudoapt-getinstallopenssh-server如果本步安裝失敗，可以先嘗試執(zhí)行$sudoapt-getupdate命令進行更新。安裝以后，使用如下命令：

$sshlocalhost然后輸入yes和密碼后即可登錄本機。下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝SSH登錄權限設置:為了使名稱節(jié)點能夠順利登錄集群中的任何一個節(jié)點，我們可以用下面的命令將所有機器配置為無密碼登錄方式。

$exit

$cd~/.ssh/

$ssh-keygen-trsa此時系統(tǒng)會要求你指定一個文件來保存密鑰，可以按回車鍵使用默認的文件。接著輸入下面的代碼繼續(xù)完成所有機器的無密碼登錄配置。

$cat./id_rsa.pub>>./authorized_keys此時再次執(zhí)行$sshlocalhost命令即可不需要密碼登錄了，SSH配置結束。下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝安裝和配置Java:在Ubuntu中直接通過下面的命令安裝jdk1.8：

$sudoapt-getinstallopenjdk-8-jreopenjdk-8-jdk除此之外，還需配置JAVA_HOME環(huán)境變量以避免訪問時反復寫絕對路徑第一步，進入文件~/.bashrc編輯模式）：

$vim~/.bashrc

如果報錯“程序Vim已包含在以下軟件包中”，可以先以下命令:

$sudoapt-getinstallvim第二步，單擊i按鍵開啟編輯模式，添加如下語句：

exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

exportJRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

exportCLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib

exportPATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

輸入完畢后，單擊Esc按鍵退出編輯模式，輸入“:wq”（w保存，q退出）命令，按回車鍵后回到命令行界面。下載安裝-Ubuntu虛擬機安裝安裝和配置Java:第三步，執(zhí)行下列命令使修改生效：

$source~/.bashrc第四步，執(zhí)行下列命令查看Java是否安裝成功：

$java-version

若返回下圖所示內容，則Java安裝成功。下載安裝-Hadoop的下載安裝Hadoop的下載安裝Hadoop官方網站：/本書選擇的是Hadoop3.1.3版本單機安裝配置偽分布式安裝配置分布式安裝配置下載安裝-Hadoop的下載安裝單機安裝配置：將hadoop-3.1.3.tar.gz安裝至虛擬機的/usr/local/目錄中，命令如下：

$sudotar-zvxf~/下載/hadoop-3.1.3.tar.gz-C/usr/local可以重命名并修改訪問權限，以方便后續(xù)調用，命令如下：

$cd/usr/local/

$sudomv./hadoop-3.1.3/./hadoop#將文件夾名改為hadoop

$sudochown-Rhadoop:hadoop./hadoop#修改文件權限檢查Hadoop是否可用，命令如下：

$cd/usr/local/hadoop

$./bin/hadoopversion如果可用，則會顯示Hadoop版本信息，表示單機安裝Hadoop成功。下載安裝-Hadoop的下載安裝偽分布式安裝配置：Hadoop的運行方式是由配置文件決定的，默認情況下為單機模式。如果需要配置為偽分布式模式，則需要修改相應配置文件。第一步，修改配置文件第二步，初始化文件系統(tǒng)第三步，啟動所有進程，執(zhí)行以下命令第四步，訪問web，查看Hadoop集群信息下載安裝-Hadoop的下載安裝第一步，修改配置文件：core-site.xml和hdfs-site.xml在目錄/usr/local/hadoop/etc/hadoop/中打開hdfs-site.xml，將內容修改為：<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value> </property></configuration>

dfs.replication表示副本的數(shù)量，偽分布式要設置為1。

.dir表示存儲fsimage文件的本地磁盤目錄。

dfs.datanode.data.dir表示HDFS數(shù)據(jù)存放的本地磁盤目錄。下載安裝-Hadoop的下載安裝第二步，初始化文件系統(tǒng)執(zhí)行下列語句：

$hadoopnamenode–format

如果報錯“找不到hadoop”，則可以使用以下命令行打開環(huán)境變量配置的界面：

$vim~/.bashrc

打開設置環(huán)境變量的界面后，添加語句：

exportPATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin同樣輸入“:wq”（w保存，q退出）命令，退出編輯模式。使配置立即生效：

$source~/.bashrc檢查是否配置成功

$hadoop-version

如果報錯“mkdir:無法創(chuàng)建目錄/usr/local/hadoop/logs:權限不夠”，可通過以下命令行解決：

$sudochown-Rhadoop/usr/local/hadoop#此處前一個hadoop為用戶名下載安裝-Hadoop的下載安裝第三步，啟動所有進程，執(zhí)行以下命令：

$start-all.sh第四步，使用瀏覽器訪問http://localhost:9870查看Hadoop集群中NameNode和Datanode的信息。下載安裝-Hadoop的下載安裝分布式安裝配置：為了降低分布式模式部署難度，本書簡單使用兩個節(jié)點（兩臺虛擬機:Master節(jié)點和Slave節(jié)點）來搭建集群環(huán)境與單機安裝過程類似，我們要在Master節(jié)點和Slave節(jié)點上完成創(chuàng)建“hadoop”用戶、安裝SSH服務端、安裝Java環(huán)境的步驟，并且在Master節(jié)點上安裝Hadoop，并完成配置完成上述步驟后，進行下述步驟：第一步，網絡配置。第二步，設置SSH無密碼登錄。第三步，配置PATH變量。下載安裝-Hadoop的下載安裝第一步，網絡配置在虛擬機的網絡設置中將兩臺虛擬機的網絡連接方式改為“橋接網卡”模式因為采用導入虛擬機鏡像文件的方式安裝Linux系統(tǒng)，有可能出現(xiàn)兩臺機器的MAC地址是相同的，因此，在虛擬機的網絡設置中還需要使用“刷新”按鈕隨機改變機器的MAC地址網絡配置完成以后，可以在終端使用ifconfig命令查看機器的IP地址：

$ifconfig

其中inet地址即為我們需要查看的IP地址，本書的兩臺機器IP地址分別為07和09下載安裝-Hadoop的下載安裝第一步，網絡配置修改各個節(jié)點的主機名，在Master節(jié)點上執(zhí)行如下命令修改主機名：

$sudovim/etc/hostname

將主機名內容直接刪除，并修改為“Master”，保存退出v（需要重啟Linux系統(tǒng)才能看到主機名的變化）在Master節(jié)點中執(zhí)行如下命令打開并修改Master節(jié)點中的“/etc/hosts”文件：

$sudovim/etc/hosts在hosts文件中增加如下兩條IP和主機名映射關系：

07Master

09Slave1下載安裝-Hadoop的下載安裝第一步，網絡配置完成了Master節(jié)點的配置后，參照上面的方法，把Slave節(jié)點上的“/etc/hostname”文件中的主機名修改為“Slave1”，同時，修改“/etc/hosts”的內容，在hosts文件中增加相同的IP和主機名映射關系重新啟動Slave節(jié)點的Linux系統(tǒng)在各個節(jié)點上都執(zhí)行如下命令測試是否可以互相連通：

$pingMaster-c3

$pingSlave1-c3如果可以連通，輸出如圖所示下載安裝-Hadoop的下載安裝第二步，設置SSH無密碼登錄讓Master節(jié)點可以SSH無密碼登錄到各個Slave節(jié)點上，生成Master節(jié)點的公匙。

$cd~/.ssh

如果本步執(zhí)行后顯示沒有該目錄，可以先執(zhí)行一次$sshlocalhost命令

$rm./id_rsa*

$ssh-keygen-trsa讓Master節(jié)點能夠SSH無密碼登錄本機，在Master節(jié)點上執(zhí)行如下命令：

$cat./id_rsa.pub>>./authorized_keys完成后可以執(zhí)行如下命令來進行驗證：

$sshMaster執(zhí)行成功后如圖所示。下載安裝-Hadoop的下載安裝第二步，設置SSH無密碼登錄執(zhí)行如下命令返回原來的終端：

$exit在Master節(jié)點上，將上公匙傳輸給Slave1節(jié)點：

$scp~/.ssh/id_rsa.pubhadoop@Slave1:/home/hadoop/切換到Slave1節(jié)點上，執(zhí)行如下命令將SSH公匙加入授權：

$mkdir~/.ssh

$cat~/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys

$rm~/id_rsa.pub

這樣，在Master節(jié)點上就可以SSH無密碼登錄到各個Slave節(jié)點了切換到Master節(jié)點上執(zhí)行如下命令進行檢驗：

$sshSlave1運行成功的結果如圖所示，這意味著此時Master已經可以登錄到各個Slave節(jié)點了。下載安裝-Hadoop的下載安裝第三步，配置PATH變量在Master節(jié)點上執(zhí)行以下命令：

$vim~/.bashrc在文件中添加以下內容：

exportPATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin保存后執(zhí)行：

$source~/.bashrc下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境在配置集群/分布式模式時，需要修改“/usr/local/hadoop/etc/hadoop”目錄下的配置文件，在此不再贅述。我們僅設置正常啟動所必須的設置項，包括workers、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml共五個文件，更多設置項可查看官方說明。文件workers：將workers文件中原來的localhost刪除，只添加“Slave1”。下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境文件core-site.xml：修改為以下內容<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://Master:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value><description>Abaseforothertemporarydirectories.</description></property></configuration>下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境文件hdfs-site.xml：修改為以下內容<configuration><property><name>node.secondary.http-address</name><value>Master:50090</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value></property></configuration>下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境文件mapred-site.xml：修改為以下內容<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>Master:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>Master:19888</value></property><property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value></property><property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value></property><property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value></property></configuration>下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境文件yarn-site.xml：修改為以下內容。<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>Master</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境配置完成后，把Master節(jié)點上的“/usr/local/hadoop”文件夾復制到各個節(jié)點上，命令如下：

$cd/usr/local

$tar-zcf~/hadoop.master.tar.gz./hadoop

$cd~

$scp./hadoop.master.tar.gzSlave1:/home/hadoop切換到Slave1節(jié)點上執(zhí)行如下命令：

$sudotar-zxf~/hadoop.master.tar.gz-C/usr/local

$sudochown-Rhadoop/usr/local/hadoop下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境在Master節(jié)點執(zhí)行名稱節(jié)點的格式化：

$hdfsnamenode-format

在Master節(jié)點上啟動Hadoop：

$start-dfs.sh

$start-yarn.sh

$mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserver

通過命令jps可以查看各個節(jié)點所啟動的進程。如果已經正確啟動，則在Master節(jié)點上可以看到NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode和JobHistoryServer進程，如圖所示。下載安裝-Hadoop的下載安裝第四步，配置集群/分布式環(huán)境在Slave節(jié)點可以看到DataNode和NodeManager進程，如圖所示在Master節(jié)點上執(zhí)行命令：

$hdfsdfsadmin–report如果屏幕信息中的“Livedatanodes”不為0，則說明數(shù)據(jù)節(jié)點啟動成功結果如圖所示目錄Spark平臺Spark概述Spark生態(tài)系統(tǒng)和體系結構RDD的運行原理Spark的安裝和使用Hadoop的流程和缺陷企業(yè)對于大數(shù)據(jù)處理往往會產生不同的需求復雜的批量數(shù)據(jù)處理需要分鐘到小時級響應基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢需要秒級到分鐘級響應基于實時數(shù)據(jù)流的處需要毫秒到秒級響應……Hadoop的流程和缺陷一個Hadoop應用的多個MapReduce操作之間都是相互獨立的每個操作的結果一般都會存入磁盤（如HDFS）后續(xù)操作需要再次從磁盤讀取數(shù)據(jù)導致了多次磁盤讀/寫，會對Hadoop計算造成巨大的時間開銷。Hadoop的執(zhí)行流程Hadoop的流程和缺陷缺陷：磁盤I/O開銷大，無法滿足多階段和交互式計算需求系統(tǒng)的表達能力有限，很多操作無法轉化為MapReduce操作面對上述企業(yè)對于大數(shù)據(jù)處理的諸多需求：僅僅能滿足復雜的批量數(shù)據(jù)處理需求不能滿足基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢要求不能滿足基于實時數(shù)據(jù)流的處理要求……一種高效、低延遲的大數(shù)據(jù)處理架構——Spark產生了Spark的發(fā)展及應用官網：/2009年由美國加州伯克利大學的AMPLab最早進行開發(fā)2010年開源發(fā)布2013年加入Apache軟件基金會2014年打破Hadoop保持的排序紀錄Spark：206個節(jié)點

23分鐘Hadoop：2000個節(jié)點

72分鐘在超1000家國內外企業(yè)和科研機構均有應用，如淘寶、百度、騰訊、亞馬遜、eBay、日立、NASAJPL等。Spark執(zhí)行流程Spark將數(shù)據(jù)從磁盤載入內存后，迭代計算等的中間結果會保留在內存中，從而避免了反復從磁盤中讀取數(shù)據(jù)的時間開銷。相較于MapReduce優(yōu)點：基于內存計算框架使得計算效率得以明顯提升適合實時數(shù)據(jù)流的處理但MapReduce更適合執(zhí)行數(shù)據(jù)量巨大的批處理操作目錄Spark平臺Spark概述Spark生態(tài)系統(tǒng)和體系結構RDD的運行原理Spark的安裝和使用Spark的生態(tài)系統(tǒng)Spark的設計理念：Onestacktorulethemall已成為伯克利數(shù)據(jù)分析軟件棧BDAS的重要組成部分下圖為BDAS的體系結構Spark的體系結構每個應用會被分解成若干相關的計算任務（Task），分布在不同的工作節(jié)點中執(zhí)行。（1）集群資源管理器（ClusterManager）：負責管理調度所有Spark應用的計算資源；除了自帶的資源管理器，也支持ApacheMesos或HadoopYARN。（2）工作節(jié)點（WorkerNode）：負責運行具體的任務（Task）。工作節(jié)點上，對每個應用都對應有一個執(zhí)行進程（Executor）負責該應用在該節(jié)點上所有任務的執(zhí)行和數(shù)據(jù)的存儲。（3）任務控制節(jié)點（Driver）：為每個應用申請計算資源，并對各節(jié)點上的執(zhí)行進程進行分配和監(jiān)控。Spark的體系結構一個Spark應用由一個任務控制節(jié)點（Driver）和若干個作業(yè)（Job）構成一個作業(yè)（Job）由多個階段（Stage）構成一個階段（Stage）由多個彼此沒有Shuffle依賴關系的任務（Task）組成Spark的體系結構一個Spark應用的運行流程如下：（1）由任務控制節(jié)點創(chuàng)建一個SparkContext作為通向Spark集群的入口，為應用構建基本的運行環(huán)境，并向資源管理器申請計算資源Spark的體系結構一個Spark應用的運行流程如下：（2）資源管理器為應用分配相應的資源，并啟動計算節(jié)點上的進程（Executor）；Spark的體系結構一個Spark應用的運行流程如下：（3）進程啟動后，主動向SparkContext申請計算任務；SparkContext則會將計算任務分解成若干個RDD，并按照這些RDD彼此之間的關聯(lián)關系（DAG圖）將他們分為不同的任務集合（TaskSet，也稱Stage）；最后由任務調度器（TaskScheduler）將Task發(fā)放給具體的進程Spark的體系結構一個Spark應用的運行流程如下：（4）計算節(jié)點上的任務執(zhí)行完成后，會通過任務調度器逐層反饋給SparkContext，當所有任務都執(zhí)行完成后，SparkContext會向資源管理器注銷以釋放計算資源。目錄Spark平臺Spark概述Spark生態(tài)系統(tǒng)和體系結構RDD的運行原理Spark的安裝和使用RDD的特點Spark的核心概念：RDD：ResillientDistributedDataset彈性分布式數(shù)據(jù)集合提供了一種高度受限的共享內存模型Spark能夠避免多次磁盤讀/寫最重要的設計DAG：DirectedAcyclicGraph有向無環(huán)圖反映RDD之間的依賴關系可用于計算過程的優(yōu)化以進一步節(jié)約計算資源RDD的特點RDD本質上就是一個應用中要處理的數(shù)據(jù)集，它是一個只讀的可容錯的分區(qū)記錄（數(shù)據(jù)集片段）的集合RDD具有以下特點：只能讀取，不能進行直接修改，最初是由外部數(shù)據(jù)源創(chuàng)建的可大可小，根據(jù)數(shù)據(jù)的物理分布會有多個分區(qū)每個分區(qū)是一個物理節(jié)點上的數(shù)據(jù)集片段一個RDD可以通過運算操作形成新的RDD每個Spark應用的計算過程表現(xiàn)為一組RDD的轉換，構成DAG的拓撲序列，稱為LineageRDD支持的兩類運算轉換運算（Transformation）：發(fā)生在DAG的轉換過程中，如map、filter、groupBy等只對中間RDD之間要做的轉換做記錄，并不執(zhí)行具體計算不生成具體結果動作運算（Action）：發(fā)生在轉換過程的最后，如count、first、reduce等觸發(fā)前序所有運算，生成最后結果將結果返回或保存到外部數(shù)據(jù)源RDD支持的兩類運算RDD支持的運算具有以下特點：惰性調用：在動作運算時才真正執(zhí)行所有運算，轉換運算并不會真的觸發(fā)計算粗粒度運算：運算是針對整個RDD的，不能對RDD中單個數(shù)據(jù)項運算運算支持多種編程模型：如MapReduce、SQL、Pregel等RDD支持的兩類運算RDD常用運算編程接口/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.package類型

說明

filter(func)篩選出滿足函數(shù)func的元素，并返回一個新的數(shù)據(jù)集

map(func)將每個元素傳遞到函數(shù)func中，并將結果返回為一個新的數(shù)據(jù)集TransformationAPI（部分）flatMap(func)與map()相似，但每個輸入元素都可以映射到0或多個輸出結果

groupByKey()對(K,V)鍵值對的數(shù)據(jù)集返回一個新的(K,Iterable)形式的數(shù)據(jù)集

reduceByKey(func)應用于(K,V)鍵值對的數(shù)據(jù)集時，返回一個新的(K,V)形式的數(shù)據(jù)集，其中的每個值是將每個key傳遞到函數(shù)func中進行聚合

count()返回數(shù)據(jù)集中的元素個數(shù)

collect()以數(shù)組的形式返回數(shù)據(jù)集中的所有元素

first()返回數(shù)據(jù)集中的第一個元素ActionAPI（部分）take(n)以數(shù)組的形式返回數(shù)據(jù)集中的前n個元素

reduce(func)通過函數(shù)func（輸入兩個參數(shù)并返回一個值）聚合數(shù)據(jù)集中的元素

saveAsTextFile(path)將數(shù)據(jù)集生成一個text文件保存到指定目錄下RDD的優(yōu)勢高效容錯：通過限制計算粒度換取了高容錯和高時效，即只記錄粗顆粒度的轉換操作，根據(jù)Lineage可以重新計算丟失或出錯的RDD，而無須從頭重新計算，避免了數(shù)據(jù)冗余方式的高容錯開銷避免多次磁盤讀/寫：多個RDD操作之間傳遞的數(shù)據(jù)一般都可以保存在內存，而無須持久化到外部存儲器支持存放Java對象：可以避免不必要的對象序列化和反序列化，進一步降低了磁盤讀/寫開銷RDD依賴關系RDD的操作決定了RDD分區(qū)之間的依賴關系劃分依據(jù)：DAG中各RDD之間依賴關系，可以將RDD構成的DAG劃分成不同的階段（Stage）劃分方法：反向解析DAG遇到窄依賴就把當前的RDD加入當前的Stage遇到寬依賴就斷開，分成不同的Stage依賴關系窄依賴：一個或多個父RDD的分區(qū)數(shù)據(jù)對應于子RDD的一個分區(qū)寬依賴：父RDD的一個分區(qū)數(shù)據(jù)對應子RDD的多個分區(qū)。RDD依賴關系窄依賴RDD依賴關系寬依賴RDD依賴關系Spark如何用最高效的方法來劃分階段RDD運行過程SparkContext從外部數(shù)據(jù)源創(chuàng)建RDD對象，并根據(jù)它們的依賴關系構建DAGDAGScheduler負責把DAG圖分解成多個階段，每個階段中又包含了多個任務，構成任務集合TaskScheduler把階段中的各個任務分發(fā)給各WorkNode上的各Executor執(zhí)行RDD運行過程基于RDD的Spark架構特點：每個Spark應用有一個專屬的執(zhí)行進程，以多線程的方式運行計算任務Spark運行過程與資源管理器無關Task采用“數(shù)據(jù)本地性”和“推測執(zhí)行”等優(yōu)化機制，盡量使“計算向數(shù)據(jù)靠攏”優(yōu)勢：計算高效、可靠易于使用、兼容性高統(tǒng)一架構、通用性好缺點：不太適合需要異步計算且細粒度的數(shù)據(jù)更新的應用對集群節(jié)點內存的要求較高目錄Spark平臺Spark概述Spark生態(tài)系統(tǒng)和體系結構RDD的運行原理Spark的安裝和使用Spark的安裝和使用Spark支持多種不同類型的部署方式Standalone（獨立部署，其他部署方式都屬于分布式部署方式）SparkonApacheMesos（Spark官方推薦的方式）SparkonHadoopYARN（基于YARN，容易與已有Hadoop融合）SparkonKubernetes（新增的方式）SparkonHadoopYARN是目前常用的方式Spark仍無法取代Hadoop生態(tài)圈中的所有組件（如Storm）將應用從Hadoop平臺轉移至Spark平臺需考慮遷移成本Yarn統(tǒng)一調度有助提高不同計算框架運算效率和資源利用率。安裝部署準備本書將會介紹SparkonHadoopYARN方式準備運行所需的Java環(huán)境和Hadoop環(huán)境：參考2.1節(jié)中的實現(xiàn)安裝Hadoop時，需要按照偽分布式模式進行安裝在單臺機器上按照“Hadoop（偽分布式）+Spark（Local模式）”進行Hadoop和Spark組合環(huán)境的搭建下載安裝官方網站：/downloads.htmlRelease版本：更新快，可選擇最新的穩(wěn)定版本package類型：建議選擇Pre-buildwithuser-providedApacheHadoop本書選擇的是Spark3.0.3版本下載安裝解壓安裝包后存放至路徑/usr/local：

$sudotar-zxf~/下載/spark-3.0.3-bin-without-had