spark学习（一）

Spark的介绍

Hadoop与Strom

Hadoop：

1. MapReduce：为海量数据提供了计算，但只有Map和Reduce操作，操作不灵活。
2. HDFS（分布式文件系统）：为海量的数据提供了存储。（把全部计算机的存储能力合在一起，数据通过网络在节点之间传输）。 
    Strom：一个分布式的、容错的实时计算系统。 
   
   

大数据处理

1. 复杂的批量数据处理（batch data processing）
2. 基于历史数据的交互式查询（interactive query）
3. 基于实时数据流的数据处理（streaming data processing）

Spark特点与应用场景

  Spark是通用的并行化计算框架，基于MapReduce实现分布式计算，其中间结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS。

特点：

1. 简单方便，使用scala语言。（与RDD很好结合）
2. 计算速度快，中间结果缓存在内存中。
3. 高错误容忍。
4. 操作丰富。
5. 广播，每个节点可以保留一份小数据集。

核心：RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)

应用场景：

1. 迭代式算法：迭代式机器学习、图算法，包括PageRank、K-means聚类和逻辑回归(logistic regression)。

2. 交互式数据挖掘工具：用户在同一数据子集上运行多个Adhoc查询。

   框架

   

RDD

  RDD是一种只读的、分区的记录集合。Spark借助RDD实现对类存的管理。

操作：

1. 转换（transformation）：生成新的RDD。（map/filter/groupBy/join）
2. 动作（action）：将RDD上的某项操作的结果返回给程序，不产生RDD。（count/reduce/collect/save）

分区：对RDD分区，保存在多个节点上，实现分布式计算。 
持久化：RDD缓存。（在内存中或者溢出到磁盘）（容错&加速） 
血统（lineage）：RDD有足够信息关于它是如何从其他RDD产生而来的。（容错）

对象： 

依赖

转换操作产生新的RDD 
 
窄依赖：父RDD只有一个子分区。 
宽依赖：每个子RDD依赖所有父RDD分区。

懒惰计算

懒惰计算（lazy evaluation）：Spark在遇到 Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。（不像Python和matlab马上执行）。

一个系统知道全部RDD的计算路径的时候，它才拥有最大的优化空间。

DAG

优化任意操作算子图 

Spark会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分阶段(stage)。

窄依赖：多个RDD合并成一个，在一个节点进行，不用生成中间RDD结果。（管道化） 
宽依赖：没啥优化。

调度过程

 

容错

1. Checkpoint：数据备份，检测数据完整性。比较占用空间，数据复制需要消耗时间。（hadoop只有这个）
2. loggingthe updates：依靠lineage chains，记录每个RDD产生方法，根据存储信息重构数据集合，其他节点帮组重构。节省空间，如果血缘关系复杂，可能导致全部节点重新计算。

   Spark的安装教程

   安装JDK与Scala

   1. 下载JDK：sudo apt-get install openjdk-7-jre-headless。
   2. 下载Scala： http://www.scala-lang.org/。
   3. 解压缩：tar –zxvf scala-2.10.6.tgz。
   4. 进入sudo vim /etc/profile在下面添加路径：

   PATH=$PATH:${SCALA_HOME}/bin
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   1. 使修改生效source /etc/profile。
   2. 在命令行输入scala测试。

   安装Spark

   1. 下载Spark： http://spark.apache.org/downloads.html 
      
   2. 解压缩： tar –zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.6.tgz
   3. 进入sudo  vim /etc/profile在下面添加路径：

   SPARK_HOME=/home/spark/spark-lectures/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 （解压后的包所在的路径）PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin
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   测试

   1. 在命令行输入：spark-shell（可在安装目录中bin里面找到） 
      
   2. 进入bin目录，输入./run-example SparkPi 10(迭代次数) 计算π的值
   3. 
   4. bin目录： 
      

   Wordcount示例

   • 列表内容

   在命令行输入：spark-shell开启spark（Scala）

   • 把输入文件加载进RDD：YOUR_INPUT_FILE文件名称

   val textFile = sc.textFile("YOUR_INPUT_FILE")
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   1

   • MapReduce操作，以work为key，1为value：

    val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
   1
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   • 查看每个单词出现的次数

     wordCounts.collect()
   1
   1

   

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