Apache Spark文档翻译之一（快速入门）

Myth丶恋晨 2022-05-10 23:42 195阅读 0赞

![图片][7qanlnrum8i7jrg86u2vita3b2.jpg]  
[英文版原文][Link 1]

本教程为使用spark的快速入门介绍。首先我们会通过Spark的交互式shell(Python或者Scala)来介绍API，然后展示如何使用java、scala以及python来编写spark程序。

跟随这个指导，首先从Spark官网下载spark软件包。因为我们未必正在使用HDFS，你可以下载针对任何版本hadoop的spark软件包。

注意，在Spark 2.0之前，spark主要的编程接口是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset:RDD）。Spark 2.0之后，RDDS被Dataset取代，Dataset跟RDD非常相似，但是具有更好的性能。RDD的接口在2.0以后依然被支持，你可以在这里[RDD编程指导][RDD]获得更完整的参考。然而，我们更加推荐你使用Dataset,因为相对RDD，它有更好的性能。点击[SQL编程指导][SQL]获取更多关于Dataset的信息。

# 使用Spark Shell进行交互式分析 #

## 基础 ##

Spark的shell提供了一种简单方式来学习API，并且是一个交互式分析数据的强大工具。使用Scala和python语言都能轻松使用。在Spark目录下运行如下命令来启动它：

./bin/spark-shell

Spark的主要抽象是一个关于items的分布式集合，我们称之Dataset。Dataset可以创建自Hadppo inputFormats（例如HDFS的文件），或者通过其他Dataset来转换得到。现在，让我们使用Spark目录中的README文件内容来制作一个新的Dataset:

scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md")
    textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

你可以通过调用一些动作（actions）直接从Dataset中获取值，或者转换当前Dataset得到一个新的Dataset。对于更多细节，请查看[API文档][API]。

scala> textFile.count() // Number of items in this Dataset
    res0: Long = 126 // May be different from yours as README.md will change over time, similar to other outputs
    
    scala> textFile.first() // First item in this Dataset
    res1: String = # Apache Spark

现在，让我们通过转换（transform）Dataset来得到一个新的Dataset。我们调用filter来返回一个新的Dataset：

scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
    linesWithSpark: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

当然，我们可以把动作和转换放在一起一次性操作：

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

## 更多在Dataset上的操作 ##

Dataset的动作和转换可以被用于更复杂的计算。接下来让我们看看如何找到文件中单词数最多的一行：

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

首先将一行转换为整数值，创建一个Dataset。在Dataset上调用reduce来查找最大的单词数。map和reduce的参数值是Scala函数的字面值，并且能使用任何语言的特性或者Scala/Java库。例如，我们可以很容易地调用在别处声明的函数。下面，我们使用Math.max()函数来让代码更容易理解：

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

一个常见的是数据流模式是在hadoop中流行的mapreduce。Spark可以很容易地实现mapreducede：

scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
    wordCounts: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)] = [value: string, count(1): bigint]

这里，我们调用flatmap讲行的Dataset转换成单词的Dataset,然后结合groupByKey和count来计算文件中每个单词的个数，结果形式为（String,Long）对的Dataset。我们可以在shell中调用collect收集单词个数

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支持将数据集放入一个集群式的内存缓存中。当数据需要经常被访问时非常有用，例如查询少量热点数据集或者当运行像PageRank这样的迭代算法。作为一个简单的示例，我们标记linesWithSpark数据集作为缓存：

scala> linesWithSpark.cache()
    res7: linesWithSpark.type = [value: string]
    
    scala> linesWithSpark.count()
    res8: Long = 15
    
    scala> linesWithSpark.count()
    res9: Long = 15

使用Spark来标记并缓存一个100行的文本看起来有点大材小用。有趣的地方是这些相同的方法可以运用到非常大的数据集上，甚至当它们被横跨几十个或几百个节点时。你要可以使用  
bin/spark-shell来链接集群进行交互式操作，详细介绍点击[RDD编程指导][RDD 1]

## 程序实现 ##

假如我们想自己使用Spark API来编写程序。我们将使用scala（使用sdt）,java(使用maven),python(使用pip)来完成一个简单的程序。  
我们将使用Scala编写一个简单的Spark程序-如此简单，我们将它命名为SimpleApp.scala:

/* SimpleApp.scala */
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object SimpleApp {
      def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // Should be some file on your system
        val spark = SparkSession.builder.appName("Simple Application").getOrCreate()
        val logData = spark.read.textFile(logFile).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
        println(s"Lines with a: $numAs, Lines with b: $numBs")
        spark.stop()
      }
    }

请注意，应用程序应定义main（）方法，而不是扩展scala.App。scala.App的子类有可能不能正确地工作。  
这个程序只用来计算Spark README文件中包含’a’和’b’的行数。注意，你需要使用Spark安装目录来替换代码中的YOUR\_SPARK\_HOME。不像前面使用Spark shell的例子（自动初始化SparkSession），在编写程序时需要考虑在使用前进行初始化。  
我们调用SparkSession.builder来构造一个SparkSession，设置程序名称，最后调用getOrCreate来得到一个实例。  
我们的程序依赖 Spark API，所以我们需要一个sbt的配置文件：build.sbt，表示Spark为一个依赖项。这个文件还添加了Spark的依赖库：

name := "Simple Project"
    
    version := "1.0"
    
    scalaVersion := "2.11.8"
    
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.3.1"

为了使sbt正常工作，我们需要根据典型的目录结构布局SimpleApp.scala和build.sbt。完成之后，我们可以创建一个包含应用程序代码的JAR包，然后使用spark-submit脚本来运行我们的程序：

# Your directory layout should look like this
    $ find .
    .
    ./build.sbt
    ./src
    ./src/main
    ./src/main/scala
    ./src/main/scala/SimpleApp.scala
    
    # Package a jar containing your application
    $ sbt package
    ...
    [info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
    
    # Use spark-submit to run your application
    $ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
      --class "SimpleApp" \
      --master local[4] \
      target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
    ...
    Lines with a: 46, Lines with b: 23

## 接下来 ##

恭喜你成功运行了第一个Spark程序。

*  深入了解API，点击[RDD编程知道][RDD]和[SQL编程指导][SQL]
 *  想了解如何将程序运行到集群上，点击[部署概要][Link 2]
 *  最后,examples目录中包含了几个示例 (Scala, Java, Python, R)，你可以像下面一样运行它们:

# 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
    
    # For R examples, use spark-submit directly:
    ./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R

[7qanlnrum8i7jrg86u2vita3b2.jpg]: /images/20220511/f2ff30582bfc4f93a5cb4765ef2733a9.png
[Link 1]: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html
[RDD]: http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html
[SQL]: http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
[API]: http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Dataset
[RDD 1]: http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell
[Link 2]: http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html