一 、Spark概述
官网：http://spark.apache.org1. 什么是spark
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析 过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分 别管理的负担。
大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处：1、软件栈中所有的程序库和高级组件 都可以从下层的改进中获益。2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运 行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。
Spark的内置项目如下：
Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统 交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)的 API 定义。
Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。Spark SQL 支持多种数据源，比 如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。
Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。
Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。
集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(cluster manager)上运行，包括 Hadoop YARN、Apache Mesos，以及 Spark 自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。
Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
2. Spark特点
快：
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中的。
易用：
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
通用：
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
兼容性：
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
1.3 Spark的用户和用途
我们大致把Spark的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。也就对应的有两种人群：数据科学家和工程师。
数据科学任务：
主要是数据分析领域，数据科学家要负责分析数据并建模，具备 SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验，以及一定的使用 Python、 Matlab 或 R 语言进行编程的能力。
数据处理应用：
工程师定义为使用 Spark 开发 生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对处理的处理和转换等任务。
二、Spark部署
两种部署方式：
第一种：Standalone
1.解压
$ tar -zxf ~/softwares/installtions/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C ~/modules/
2.修改配置文件，将所有以template结尾的文件拓展名去掉
cd /home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
vim salveslinux01linux02linux03
vim spark-defaults.conf 配置历史服务spark.eventLog.enabled truespark.eventLog.dir hdfs://linux01:8020/directoryspark.eventLog.compress true
vim spark-env.shSPARK_MASTER_HOST=linux01SPARK_MASTER_PORT=7077export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000-Dspark.history.retainedApplications=3-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://linux01:8020/directory"
3.到hdfs中创建directory目录
$ cd ~/modules/hadoop-2.7.2/$ bin/hdfs dfs -mkdir /directory
4.分发配置完成的Spark
$ scp -r ~/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/ linux02:/home/admin/modules/$ scp -r ~/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/ linux03:/home/admin/modules/
第二种：YARN
1.修改配置
$ vim /home/admin/modules/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml 添加下面配置yarn.nodemanager.pmem-check-enabled false yarn.nodemanager.vmem-check-enabled false
2.分发配置
$ scp -r /home/admin/modules/hadoop-2.7.2/etc linux02:/home/admin/modules/hadoop-2.7.2/$ scp -r /home/admin/modules/hadoop-2.7.2/etc linux03:/home/admin/modules/hadoop-2.7.2/
3.重启整个集群
$ sh /home/admin/tools/stop-cluster.sh$ sh /home/admin/tools/start-cluster.sh
4.修改spark-evn.sh
vim /home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh HADOOP_CONF_DIR=/home/admin/modules/hadoop-2.7.2/etc/hadoopYARN_CONF_DIR=/home/admin/modules/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
5.分发spark-evn.sh
$ scp -r ~/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/ linux02:/home/admin/modules/$ scp -r ~/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/ linux03:/home/admin/modules/
6.重启spark
$ sbin/stop-all.sh $ sbin/start-all.sh
7.启动Spark历史日志服务
$ sbin/start-history-server.sh
8.全部完成后确认，访问浏览器http://linux01:8080/
三、Spark简单使用
1.Spark-shell
$ bin/spark-shell \--master spark://linux01:7077 \--executor-memory 2g \--total-executor-cores 2
2.Standalone提交jar包(任务：是一个使用蒙特卡洛算法，求圆周率)
$ /home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master spark://linux01:7077 \--executor-memory 1G \--total-executor-cores 2 \/home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \100
3.Local模式运行
$ /home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master local[*] \--executor-memory 1G \--total-executor-cores 2 \/home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \100
4.YARN模式运行
$ /home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master yarn \--deploy-mode client \/home/admin/modules/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \100