Spark Quick Start

Spark官网提供的Spark快速使用指南。首先，我们通过Spark的交互式shell来介绍API。然后展示如何使用Java,Scala,Python编写应用。完全参考手册请见programming guide。
To follow along with this guide, first download a packaged release of Spark from the Spark website. Since we won’t be using HDFS, you can download a package for any version of Hadoop.
跟随这个这个指南，首先下载Spark Website。如果我们不使用HDFS，你可以下载任何版本的Hadoop包。

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Interactive Analysis with the Spark Shell

Basics

Spark shell提供一个简单的学习API的方法，交互式分析数据的强力工具。Scala或Python都可以。让我们在Spark的目录中运行它:

./bin/spark-shell

Spark’s primary abstraction is a distributed collection of items called a Resilient Distributed Dataset (RDD). RDDs can be created from Hadoop InputFormats (such as HDFS files) or by transforming other RDDs. Let’s make a new RDD from the text of the README file in the Spark source directory:
Spark的主要抽象数据是一种称为弹性分布数据集(RDD)的分布式的元素集合。RDDs可以从Hadoop InputFormats(例如HDFS文件)创建，或在其它RDDs转化而来。让我们从在Spark目录文件中的README.txt，来创建一个新RDD:

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

Action，可以返回值；或者transformations-新RDDs的指针。(只有action才会执行；熟记那些函数是action的-如:count(),collect()等)。

scala> textFile.count() // Number of items in this RDDres0: Long = 126scala> textFile.first() // First item in this RDDres1: String = # Apache Spark

Transformation.使用filter transformation返回一个新RDD，通过文件中元素的子集。

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

我们可以把transformations和actions链接在一起:

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

More on RDD Operations

RDD actions 和 transformations 可以被应用在更复杂的计算。查找words最多的line:

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

第一个方法把一行映射成一个整数值，创建一个新RDD。这个新RDD调用reduce 找到行中最大值。map和reduce是Scala的方法(闭包)，也可以使用任何语言的特征或Scala/Java库。例如，我们可以很容易的调用函数声明的地方。我们用Math.max() 函数使代码更加容易理解:

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

常见的数据流模式是MapReduce。Spark可以很容易的实现MapReduce:

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

这里我们结合 flatMap, map and reduceByKey transformations计算文件中每个字的数量通过使用(String, Int)对的RDD。在shell中使用collect action收集字的数量:

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

Caching

Spark支持把数据集放入集群内存缓存。反复访问的时候会非常有用，例如：查询一个小的”热”数据集或运行一个像PageRank这样的迭代算法。让我们缓存linesWithSpark数据集:

scala> linesWithSpark.cache()res7: spark.RDD[String] = spark.FilteredRDD@17e51082scala> linesWithSpark.count()res8: Long = 15scala> linesWithSpark.count()res9: Long = 15

使用Spark探索缓存一个100行的文本文件看起来很愚蠢。有趣的是这些相同的方法也可以使用在相当大的数据集中，甚至当他们跨越几十或几百的节点。也可以使用bin/spark-shell与集群交互的缓存，programming guide中描述了。

Self-Contained Applications

现在，我们要使用Spark API编写一个独立的应用。
使用Scala编写的一个简单Spark应用：SimpleApp.scala:

/* SimpleApp.scala */import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConfobject 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))  }}

注意，applications应该定义main()方法替代实现scala.App的方式。scala.App的子类不会正确的运行。
这段程序只是计算Spark的REDAME中，包含’a’的行的数和包含’b’的行的数。注意，你需要替换YOUR_SPARK_HOME为你的Spark本地目录。不像使用Spark shell的简单示例-初始化他自己的SparkContext，我们初始化一个SparkContext作为程序的一部分。
我们要传递给SparkContext constructor一个包含应用信息的SparkConf对象。
我们的应用依赖Spark API，所以我们也要引入sbt配置文件-simple.sbt。
simple.sbt也添加Spark依赖仓库:

name := "Simple Project"version := "1.0"scalaVersion := "2.10.4"libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.3.0"

为了sbt正确的运行，我们需要根据典型的目录结构布局SimpleApp.scala和simple.sbt。当准备好后，我们就可以创建包含代码的JAR包，然后使用spark-submit脚本运行我们的程序。

# 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

Where to Go from Here

• 更深入的概述：Spark programming guide。
• 在集群中运行applications，deployment overview.
• 最后，在examples目录中，Spark包含几个示例(Scala, Java, Python)。如下运行:

# 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