目录：
本项目分为Java版本和Scala版本。在学习的时候使用Scala，因为企业生产中都是使用Java来编写的，因此之后用Java进行重构。
本项目中Spark SQL和Spark Streaming目录下都会有一个Actual-Project和一个learning-project，前者是本阶段学习整体完成后，进行的实战项目，后者是阶段性学习时，日常的测试。
项目中所有用到的数据都在data目录下，可自行下载，注意在执行程序时，记得修改路径
其实这些数据，都在spark目录下spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1/examples/src/main/resources
MapReduce局限性：代码非常繁琐，只能支持map和reduce方法，执行效率低下。map处理完后的数据回写到磁盘上，reduce再从磁盘上把数据拉取过来，因此执行效率低下。map和reduce都会对应一个jvm，因此作业量大，则线程开销非常庞大。不适合迭代多次，交互感很低，不支持流式处理。
在hadoop上框架多样化，每个框架各干各自的事：批处理：MapReduce、Hive、Pig 流式处理：Strom、Jstrom 交互式计算：Impala
这使得学习、运维成本非常高。因此Spark由此而生。
1、2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，属于伯克利大学的研究性项目；
2、2010 年，通过BSD 许可协议正式对外开源发布；
3、2012年，Spark第一篇论文发布，第一个正式版（Spark 0.6.0）发布；
4、2013年，成为了Aparch基金项目；发布Spark Streaming、Spark Mllib（机器学习）、Shark（Spark on Hadoop）；
5、2014 年，Spark 成为 Apache 的顶级项目； 5 月底 Spark1.0.0 发布；发布 Spark Graphx（图计算）、Spark SQL代替Shark；
6、2015年，推出DataFrame（大数据分析）；2015年至今，Spark在国内IT行业变得愈发火爆，大量的公司开始重点部署或者使用Spark来替代MapReduce、Hive、Storm等传统的大数据计算框架；
7、2016年，推出dataset（更强的数据分析手段）；
8、2017年，structured streaming 发布；
9、2018年，Spark2.4.0发布，成为全球最大的开源项目。
Spark Core；Spark 核心 API，提供 DAG 分布式内存计算框架
Spark SQL：提供交互式查询 API
Spark Streaming：实时流处理
SparkML：机器学习 API
Spark Graphx：图形计算
mapreduce 读 – 处理 - 写磁盘 -- 读 - 处理 - 写
spark 读 - 处理 - 写内存 -- 读 -- 处理 --（需要的时候）写磁盘 - 写
Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：
首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。（延迟加载）
其次，Spark 容错性高。Spark 引进了弹性分布式数据集 RDD (Resilient DistributedDataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD 计算时可以通过 CheckPoint 来实现容错。
最后，Spark 更加通用。mapreduce 只提供了 Map 和 Reduce 两种操作，Spark 提供的数据集操作类型有很多，大致分为：Transformations 和 Actions 两大类。Transformations包括 Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort 等多种操作类型，同时还提供 Count, Actions 包括 Collect、Reduce、Lookup 和 Save 等操作
总结：Spark 是 MapReduce 的替代方案，而且兼容 HDFS、Hive，可融入 Hadoop 的生态系统，以弥补 MapReduce 的不足。
在spark.apache.org中下载spark，这里我们选择2.4.4的source code版本。下载后解压到software文件夹中。Spark学习的官网。
注意：如果使用maven编译的话，这里有一个非常大的坑，官网要求基于 maven 的构建是 Apache Spark 的引用构建。 使用 Maven 构建 Spark 需要 Maven 3.5.4和 java8。 注意，从 Spark 2.2.0开始，Java 7的支持就被移除了。因此，一定要下载好对应的maven版本，否则会出现编译错误的情况。此外，因为本项目都是在CDH5.15.1平台上，因此在spark源码下的pom.xml文件中，要加上下面。但其实也可以使用Spark自带的maven进行编译，这样会省一些事情，本项目用的是自带的进行编译。
<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos</url>
</repository>在spark源码目录下的dev目录中更改 make-distribution.sh
export MAVEN_OPTS="${MAVEN_OPTS:--Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:ReservedCodeCacheSize=512m}"此时看一下自己的scala版本，在终端中输入scala -version进行查看，spark2.4版本只支持2.11和2.12版本的scala。然后在spark目录下执行./dev/change-scala-version.sh 2.11
在Spark源码目录下，执行下面的语句，这个过程会非常缓慢。估计得30分钟到1个小时，刚开始编译时，可能会发现终端一直卡着不动，这是正在检索所需要的环境，要耐心等待。
./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.15.1 -DskipTests clean package
推荐使用这个
./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh5.15.1 --tgz -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.15.1
执行完后，会出现一个spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1.tgz包。
将编译好的spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1.tgz包解压到app中。进入到解压的目录下，我们在spark的bin目录下，看到很多.cmd的文件，这些文件是在windows上运行的，因此我们可以删除，使用rm -rf *.cmd
将spark配入到系统环境变量中，使用pwd查看路径，然后在终端中打开/etc/profile，添加如下的代码：
export SPARK_HOME=/home/willhope/app/spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
然后保存后，执行source etc/profile在spark目录下的bin下，执行spark-shell --master local[2]
可以在 http://192.168.0.100:4040 监控spark。
在conf目录下，设置 cp spark-env.sh.template spark-env.sh，然后配置下面的
spark-env.sh
SPARK_MASTER_HOST=hadoop001
SPARK_WORKER_CORES=2
SPARK_WORKER_MEMORY=2g
SPARK_WORKER_INSTANCES=1 # 这里以后可以任意设置Spark Standalone模式的架构和Hadoop HDFS/YARN很类似的 1 master + n worker
启动spark，进入sbin目录，然后输入./start-all.sh，进入 http://192.168.0.100:8080/ 可以查看信息，然后在bin目录下，执行spark-shell --master spark://willhope-PC:7077 (后面这个spark://willhope-PC:7077在你的 http://192.168.0.100:8080/ 页面的顶部位置可见)，启动时间有些长。
创建员工表
create table emp(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal double,comm double,deptno int)row format delimited fields terminated by '\t';
创建部门表
create table dept(deptno int , dname string , location string)row format delimited fields terminated by '\t';
加载数据
load data local inpath '/home/willhope/sparkdata/emp.txt' into table emp;
load data local inpath '/home/willhope/sparkdata/dept.txt' into table dept;
在bin目录下，执行spark-shell --master spark://willhope-PC:7077 ，会出现一个spark图像；也可以使用spark-shell --master local[2],推荐使用后者，这样可以使机器负载低一些。
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.4.4
/_/
Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_211)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>
然后进行scala输入，可以将下面三行代码直接粘贴进去。注意，自己定义一个文件，用来操作wordcount统计
# 仅仅只需要三行，就可以完成之前java写MR那些代码，但其实我们也可以使用Java8提供的函数式编程来简化代码
val file = spark.sparkContext.textFile("file:///home/willhope/data/hello.txt")
val wordCounts = file.flatMap(line => line.split("\t")).map((word => (word, 1))).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect
运行结果：
scala> val file = spark.sparkContext.textFile("file:///home/willhope/data/hello.txt")
file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///home/willhope/data/hello.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:23
scala> val wordCounts = file.flatMap(line => line.split("\t")).map((word => (word, 1))).reduceByKey(_ + _)
wordCounts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4] at reduceByKey at <console>:25
scala> wordCounts.collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((word,3), (hello,5), (world,3))
SQL是关系型数据库的标准，现在大数据框架，对于那些关系型数据库的开发人员来说成本太高，企业也依赖关系型数据库，sql非常易于学习。
Hive:类似sql的HQL，但是底层应用的MR，这样性能很低。因此hive做了改进，hive on tez，hive on spark。hive on spark ==》shark，shark推出时很受欢迎，基于内存速度快，基于内存的列式存储（很大提升数据处理的效率），缺点：为了实现兼容spark，hql的解析、逻辑执行计划生成和优化依赖hive，仅仅只是把物理执行计划从mr作业替换成spark。后续shark终止，重新设计了Spark SQL，属于Spark社区。但是Hive on Spark依然存在，属于hive社区，进行维护。
Spark sql 支持多种数据源，多种优化技术，扩展性很好
-
hive，Facebook开源，当前80%的公司都在使用它进行离线处理，因此hive非常重要。sql==》MR，metastore：元数据，数据库，表，试图
-
impala，cloudera开发，sql不基于MR，但是对内存要求非常高，效率比hive高
-
presto，Facebook开源，京东使用
-
drill，近两年非常火的，可以访问hdfs、rdbms、json、hbase、mangodb、s3、hive
-
Spark SQL，可以使用dataframe/dataset api，metastore：元数据，可以访问hdfs、rdbms、json、hbase、mangodb、s3、hive，不仅仅有访问或者操作sql的功能，还有其他丰富的操作：外部数据源、优化
写更少的代码
读更少的数据
将优化交给底层优化器
本节要掌握的
- Spark1.x中的SQLContext/HiveContext的使用
- Spark2.x中的SparkSession的使用
- spark-shell/spark-sql的使用
- thriftserver/beeline的使用
- jdbc方式编程访问
- SQLContext的用法。
此项目放在这里，在IDEA中使用maven创建一个scala项目，然后设置pom.xml文件,可从提供的项目中直接复制，准备一份json文件
people.json文件
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
{"name":"zhangsan","age":20}
编写scala代码，与Java操作MR相同，都是引进一个包即可
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SQLContext
/**
* SQLContext的使用
*/
object SQLContextApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置要读取文件的路径，这里将这个路径 file:///home/willhope/sparkdata/people.json 直接写在了项目配置中，也可以将arg(0)更改为这个路径
val path = args(0)
//1.创建相应的context，配置相关的类，这里有些像MR中driver类加载map和reduce那样，并且设置好在本地运行setMaster("local[2]")
val sparkConf = new SparkConf()
sparkConf.setAppName("SQLContextApp").setMaster("local[2]")
//2.加载上述配置
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
//3.进行相关的处理，处理一个json文件
val people = sqlContext.read.format("json").load(path)
//这里会解析出json里面的字段
people.printSchema()
//显示json里的内容
people.show()
//4.养成好的习惯，要记得关闭资源
sc.stop()
}
}在IDEA中执行后，我们会发现
//解析出的字段
root
|-- age: long (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)
//显示结果
+----+--------+
| age| name|
+----+--------+
|null| Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
| 20|zhangsan|
+----+--------+
在生产中，肯定是在服务器上提交的，因此要将项目进行打包，到项目所在的目录中进行maven编译，执行mvn clean package -DskipTests，之后在项目所在目录下的target目录下就会有这个项目的jar包。然后写脚本执行在终端中提交。
Spark提交，下面这些是提交时要注意的参数
/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]
# 在工作当中，要把下面的这些代码放在shell文件中执行
spark-submit \
--name SQLContextApp \
--class com.scala.spark.SQLContextApp \
--master local[2] \
/home/willhope/lib/sql-1.0.jar \
/home/willhope/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.15.1/examples/src/main/resources/people.json- HiveContext，使用spark操作hive，编写的代码基本与SQLContext一致。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
/**
* HiveContextApp的基本操作
* 在编译的时候，需要用--jars把连接mysql的jar包路径导入进来
*/
object HiveContextApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建相应的context
val sparkConf = new SparkConf()
sparkConf.setAppName("HiveContextApp").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val hiveContext = new HiveContext(sc)
//2.进行相关的处理
hiveContext.table("emp").show()
//3.关闭资源
sc.stop()
}
}到项目所在的目录中进行maven编译，执行mvn clean package -DskipTests,之后在项目所在目录下的target目录下就会有这个项目的jar包。然后写脚本执行在终端中提交。这里与上面的不同，因为访问的是hive，因此无须添加要处理文件路径，但是要添加上访问mysql数据库的jar包。
spark-submit \
--name HiveContextApp \
--class com.scala.spark.HiveContextApp \
--jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar \
--master local[2] \
/home/willhope/lib/sql-1.0.jar \- Spark session是spark2.x推荐的，可以替代SQLContext和HiveContext的作用，而且代码量大大降低
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* SparkSession的使用
*/
object SparkSessionApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("SparkSessionApp").master("local[2]").getOrCreate()
val people = spark.read.json("file:///home/willhope/sparkdata/people.json")
people.show()
spark.stop()
}
}- spark-shell的使用
在使用前，将hadoop所有项启动，hive启动起来。
要在Spark-shell访问hive，要先切换到hive目录下的conf目录，将hive-site.xml文件拷贝到Spark目录下的conf。cp hive-site.xml /home/willhope/app/spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1/conf/，然后将hive目录下的lib下的mysql驱动jar包拷贝到spark目录下的jars中。也可以在spark目录下的bin目录下，添加路径执行./spark-shell --master local[2] --jars /home/willhope/software
配置好了一切后，启动./spark-shell --master local[2]，然后输入spark.sql("show tables").show，可访问hive下的表，注意，sql()的括号中用来写sql语句。
1. spark.sql("show tables").show
# 结果
+--------+--------------------+-----------+
|database| tableName|isTemporary|
+--------+--------------------+-----------+
| default| track_info| false|
| default|track_info_provin...| false|
+--------+--------------------+-----------+
2. spark.sql("select * from track_info").show
# 结果，这个表中有30万行数据，但只显示前20行，spark速度非常快。
+---------------+--------------------+--------------------+-------------------+-------+--------+------+----+----------+
| ip| url| id| time|country|province| city|page| day|
+---------------+--------------------+--------------------+-------------------+-------+--------+------+----+----------+
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+---------------+--------------------+--------------------+-------------------+-------+--------+------+----+----------+
only showing top 20 rows
- Spark sql的使用
其实与spark-shell用法相同，在spark目录下的bin目录下，添加路径执行./spark-sql --master local[2]，可以在浏览器输入 http://willhope-pc:4040/jobs/ 查看，这里启动后，其实就相当于启动了一个mysql控制台那种，可以直接写sql语句。在浏览器中刷新，可以看到刚才作业的完成情况。
# 创建一张表
create table t(key string,value string);
# 然后查看是否创建成功
show tables;
# 查看执行计划
explain extended select a.key*(2+3), b.value from t a join t b on a.key = b.key and a.key > 3;
== Parsed Logical Plan ==
'Project [unresolvedalias(('a.key * (2 + 3)), None), 'b.value]
+- 'Join Inner, (('a.key = 'b.key) && ('a.key > 3))
:- 'UnresolvedRelation `t`, a
+- 'UnresolvedRelation `t`, b
== Analyzed Logical Plan ==
(CAST(key AS DOUBLE) * CAST((2 + 3) AS DOUBLE)): double, value: string
Project [(cast(key#321 as double) * cast((2 + 3) as double)) AS (CAST(key AS DOUBLE) * CAST((2 + 3) AS DOUBLE))#325, value#324]
+- Join Inner, ((key#321 = key#323) && (cast(key#321 as double) > cast(3 as double)))
:- SubqueryAlias a
: +- MetastoreRelation default, t
+- SubqueryAlias b
+- MetastoreRelation default, t
== Optimized Logical Plan ==
Project [(cast(key#321 as double) * 5.0) AS (CAST(key AS DOUBLE) * CAST((2 + 3) AS DOUBLE))#325, value#324]
+- Join Inner, (key#321 = key#323)
:- Project [key#321]
: +- Filter (isnotnull(key#321) && (cast(key#321 as double) > 3.0))
: +- MetastoreRelation default, t
+- Filter (isnotnull(key#323) && (cast(key#323 as double) > 3.0))
+- MetastoreRelation default, t
== Physical Plan ==
*Project [(cast(key#321 as double) * 5.0) AS (CAST(key AS DOUBLE) * CAST((2 + 3) AS DOUBLE))#325, value#324]
+- *SortMergeJoin [key#321], [key#323], Inner
:- *Sort [key#321 ASC NULLS FIRST], false, 0
: +- Exchange hashpartitioning(key#321, 200)
: +- *Filter (isnotnull(key#321) && (cast(key#321 as double) > 3.0))
: +- HiveTableScan [key#321], MetastoreRelation default, t
+- *Sort [key#323 ASC NULLS FIRST], false, 0
+- Exchange hashpartitioning(key#323, 200)
+- *Filter (isnotnull(key#323) && (cast(key#323 as double) > 3.0))
+- HiveTableScan [key#323, value#324], MetastoreRelation default, t
- thriftserver/beeline的使用，前者是服务器，后者是客户端的意思，hive中的server称为hiveserver
在spark目录中的sbin目录下启动./sbin/start-thriftserver.sh
可在 http://willhope-pc:4041/sqlserver/ 中查看，这里本应该是4040，但是如果之前启动了spark-sql，那么这个端口应该更改为4041，因为端口被占用，然后会自动加1
在spark目录中bin目录下启动beeline
./beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n willhope （注意这里的用户名是系统用户名）
启动成功后，出现 0: jdbc:hive2://localhost:10000>
执行show tables;即可查看hive中表的情况
在 http://willhope-pc:4041/sqlserver/ 中刷新，可以查看作业执行情况。
修改thriftserver启动占用的默认端口号：
./start-thriftserver.sh \
--master local[2] \
--jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar \ 这句如果添加了mysql的jar到jars目录中，则不用写
--hiveconf hive.server2.thrift.port=14000
beeline -u jdbc:hive2://localhost:14000 -n willhope
thriftserver和普通的spark-shell/spark-sql有什么区别？
1）spark-shell、spark-sql都是一个spark application；
2）thriftserver， 不管你启动多少个客户端(beeline/code)，只要连到一个server，永远都是一个spark application
这里已经解决了一个数据共享的问题，多个客户端可以共享数据；
- jdbc编程访问
import java.sql.DriverManager
/**
* 通过jdbc访问
*/
object SparkSQLThriftServerApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:10000","willhope","") //密码不写
val pstmt = conn.prepareStatement("select province , cnt from track_info_province_stat")
val rs = pstmt.executeQuery()
while (rs.next()){
println("province:"+rs.getString("province")+"\t cnt:"+rs.getLong("cnt"))
}
rs.close()
pstmt.close()
conn.close()
}
}
//结果
province:- cnt:923
province:上海市 cnt:72898
province:云南省 cnt:1480
province:内蒙古自治区 cnt:1298
province:北京市 cnt:42501
province:**省 cnt:254
province:吉林省 cnt:1435
province:四川省 cnt:4442
province:天津市 cnt:11042
province:宁夏 cnt:352
province:安徽省 cnt:5429
province:山东省 cnt:10145
province:山西省 cnt:2301
province:广东省 cnt:51508
province:广西 cnt:1681
province:** cnt:840
province:江苏省 cnt:25042
province:江西省 cnt:2238
province:河北省 cnt:7294
province:河南省 cnt:5279
province:浙江省 cnt:20627
province:海南省 cnt:814
province:湖北省 cnt:7187
province:湖南省 cnt:2858
province:澳门特别行政区 cnt:6
province:甘肃省 cnt:1039
province:福建省 cnt:8918
province:西藏 cnt:110
province:贵州省 cnt:1084
province:辽宁省 cnt:2341
province:重庆市 cnt:1798
province:陕西省 cnt:2487
province:青海省 cnt:336
province:香港特别行政区 cnt:45
province:黑龙江省 cnt:1968- RDD、DataFrame和Dataset是什么鬼？
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先看一下Spark中的RDD，DataFrame和Datasets的定义：
Spark RDD
RDD代表弹性分布式数据集。它是数据库记录的只读分区集合。 RDD是Spark的基本数据结构。它允许程序员以容错方式在大型集群上执行内存计算。
Spark Dataframe
与RDD不同，数据组以列的形式组织起来，类似于关系数据库中的表。它是一个不可变的分布式数据集合。 Spark中的DataFrame允许开发人员将数据结构(类型)加到分布式数据集合上，从而实现更高级别的抽象。
Spark Dataset
Apache Spark中的Dataset是DataFrame API的扩展，它提供了类型安全(type-safe)，面向对象(object-oriented)的编程接口。 Dataset利用优化器可以让用户通过类似于sql的表达式对数据进行查询。
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RDD、DataFrame和DataSet的比较
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Spark版本
RDD – 自Spark 1.0起 DataFrames – 自Spark 1.3起 DataSet – 自Spark 1.6起
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数据表示形式
RDD是分布在集群中许多机器上的数据元素的分布式集合。 RDD是一组表示数据的Java或Scala对象。
DataFrame是命名列构成的分布式数据集合。 它在概念上类似于关系数据库中的表。
Dataset是DataFrame API的扩展，提供RDD API的类型安全，面向对象的编程接口以及Catalyst查询优化器的性能优势和DataFrame API的堆外存储机制的功能。
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数据格式
RDD可以轻松有效地处理结构化和非结构化的数据。 和Dataframe和DataSet一样，RDD不会推断出所获取的数据的结构类型，需要用户来指定它。
DataFrame仅适用于结构化和半结构化数据。 它的数据以命名列的形式组织起来。
DataSet可以有效地处理结构化和非结构化数据。 它表示行(row)的JVM对象或行对象集合形式的数据。 它通过编码器以表格形式(tabular forms)表示。
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编译时类型安全
RDD提供了一种熟悉的面向对象编程风格，具有编译时类型安全性。
DataFrame如果您尝试访问表中不存在的列，则持编译错误。 它仅在运行时检测属性错误。
DataSet可以在编译时检查类型, 它提供编译时类型安全性。
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序列化
RDD每当Spark需要在集群内分发数据或将数据写入磁盘时，它就会使用Java序列化。序列化单个Java和Scala对象的开销很昂贵，并且需要在节点之间发送数据和结构。
Spark DataFrame可以将数据序列化为二进制格式的堆外存储（在内存中），然后直接在此堆内存上执行许多转换。无需使用java序列化来编码数据。它提供了一个Tungsten物理执行后端，来管理内存并动态生成字节码以进行表达式评估。
DataSet在序列化数据时，Spark中的数据集API具有编码器的概念，该编码器处理JVM对象与表格表示之间的转换。它使用spark内部Tungsten二进制格式存储表格表示。数据集允许对序列化数据执行操作并改善内存使用。它允许按需访问单个属性，而不会消灭整个对象。
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垃圾回收
RDD 创建和销毁单个对象会导致垃圾回收。
DataFrame 避免在为数据集中的每一行构造单个对象时引起的垃圾回收。
DataSet因为序列化是通过Tungsten进行的，它使用了off heap数据序列化，不需要垃圾回收器来摧毁对象
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效率/内存使用
RDD 在java和scala对象上单独执行序列化时，效率会降低，这需要花费大量时间。
DataFrame 使用off heap内存进行序列化可以减少开销。 它动态生成字节代码，以便可以对该序列化数据执行许多操作。 无需对小型操作进行反序列化。
DataSet它允许对序列化数据执行操作并改善内存使用。 因此，它可以允许按需访问单个属性，而无需反序列化整个对象。
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编程语言支持
RDD 提供Java，Scala，Python和R语言的API。 因此，此功能为开发人员提供了灵活性。
DataFrame同样也提供Java，Scala，Python和R语言的API。
DataSet 的一些API目前仅支持Scala和Java，对Python和R语言的API在陆续开发中。
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聚合操作(Aggregation)
RDD API执行简单的分组和聚合操作的速度较慢。
DataFrame API非常易于使用。 探索性分析更快，在大型数据集上创建汇总统计数据。
Dataset中，对大量数据集执行聚合操作的速度更快。
结论
- 当我们需要对数据集进行底层的转换和操作时， 可以选择使用RDD
- 当我们需要高级抽象时，可以使用DataFrame和Dataset API。
- 对于非结构化数据，例如媒体流或文本流，同样可以使用DataFrame和Dataset API。
- 我们可以使用DataFrame和Dataset 中的高级的方法。 例如，filter, maps, aggregation, sum, SQL queries以及通过列访问数据等，如果您不关心在按名称或列处理或访问数据属性时强加架构（例如列式格式）。另外，如果我们想要在编译时更高程度的类型安全性。RDD提供更底层功能， DataFrame和Dataset则允许创建一些自定义的结构，拥有高级的特定操作，节省空间并高速执行。为了确保我们的代码能够尽可能的利用Tungsten优化带来的好处，推荐使用Scala的 Dataset API（而不是RDD API）。Dataset即拥有DataFrame带来的relational transformation的便捷，也拥有RDD中的functional transformation的优势。
- DataFrame的基本操作
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* DataFrame API基本操作
*/
object DataFrameApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate()
//将json文件加载成一个dataframe
val peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///home/willhope/sparkdata/people.json")
//输出dataframe对应的schema信息
peopleDF.printSchema()
//输出数据集的前20条，可以自己在括号中写数量
peopleDF.show()
//输出某个列的内容
peopleDF.select("name").show()
//输出年龄列，并将年龄+10,select name from table
peopleDF.select(peopleDF.col("name") , peopleDF.col("age")+10).show()
//起个别名,输出年龄列，并将年龄+10,select name , age + 10 as age2 from table;
peopleDF.select(peopleDF.col("name") , (peopleDF.col("age")+10).as("age2")).show()
//根据某一列的值进行过滤： select * from table where age > 19
peopleDF.filter(peopleDF.col("age")>19).show()
//根据某一列进行分组，然后在进行局和操作：select age , count(1) from table group by age
peopleDF.groupBy("age").count().show()
spark.stop()
}
}- DataFrame与RDD之间的相互操作
- 操作方式一（反射：case class，前提是事先知道字段和字段类型）
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* DataFrameRDD和RDD的相互操作
*/
object DataFrameRDDApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate()
//sparkContext可以获取到rdd，textfile可以从hdfs上读取文件，或者从本地获取文件
val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///home/willhope/sparkdata/infos.txt")
//导入一个隐式转换
import spark.implicits._
//第一个map将每行记录按照逗号分割。然后第二个map将每行的信息，然后将结果转换成DataFrame，这里需要一个隐式转换
val infoDF = rdd.map(_.split(",")).map(line => Info(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt)).toDF()
//显示表中的数据
infoDF.show()
//显示年龄大于30岁的
infoDF.filter(infoDF.col("age") > 30).show()
//如果对编程不了解，也可以采用sql的方式来解决，创建一张临时的表，然后可以直接使用spark-sql
infoDF.createOrReplaceTempView("infos")
spark.sql("select * from infos where age>30").show()
spark.stop()
}
//定义schema
case class Info(id : Int , name : String , age : Int)
}- 操作方式二（Row方式，事先不知道列的情况下，优先考虑第一种）
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
/**
* DataFrameRDD和RDD的相互操作
*/
object DataFrameRDDApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate()
//sparkContext可以获取到rdd，textfile可以从hdfs上读取文件，或者从本地获取文件
val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///home/willhope/sparkdata/infos.txt")
val infoRDD = rdd.map(_.split(",")).map(line => Row(line(0).toInt, line(1), line(2).toInt))
val structType = StructType(Array(StructField("id",IntegerType,true),
StructField("name",StringType,true),
StructField("age",IntegerType,true)
))
val infoDF = spark.createDataFrame(infoRDD,structType)
infoDF.printSchema()
infoDF.show()
infoDF.filter(infoDF.col("age") > 30).show()
//如果对编程不了解，也可以采用sql的方式来解决，创建一张临时的表，然后可以直接使用spark-sql
infoDF.createOrReplaceTempView("infos")
spark.sql("select * from infos where age>30").show()
spark.stop()
}
}- DataFrame的其他主要操作
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
/**
* 展示dataframe中其他的操作
*/
object DataFrameCase {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate()
//sparkContext可以获取到rdd，textfile可以从hdfs上读取文件，或者从本地获取文件
val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///home/willhope/sparkdata/student.data")
//注意：需要导入隐式转换
import spark.implicits._
val studentDF = rdd.map(_.split("\\|")).map(line => Student(line(0).toInt, line(1), line(2),line(3))).toDF()
//只显示前20条
studentDF.show()
//指定显示条数
studentDF.show(30)
//查看前10条记录，可以不加foreach，但是会显示的很乱
studentDF.take(10).foreach(println)
//显示第一条记录
studentDF.first()
//显示前三条
studentDF.head(3)
//查询指定的列
studentDF.select("email").show(30,false)
//查询多个指定的列
studentDF.select("name","email").show(30,false)
//显示名字为空的和为Null的列
studentDF.filter("name = '' or name = 'NULL'").show()
//显示以M开头的人的信息，其中substr等价与substring
studentDF.filter("substr(name,0,1)='M'").show()
//查看spark-sql中内置的功能函数，显示1000条
spark.sql("show functions").show(1000)
//排序，默认升序
studentDF.sort(studentDF("name")).show()
//设置为降序
studentDF.sort(studentDF("name").desc).show()
//名字的升序，id的降序排列
studentDF.sort(studentDF("name").asc , studentDF("id").desc).show()
//将列名重命名
studentDF.select(studentDF("name").as("student_name")).show()
//内联结
val studentDF2 = rdd.map(_.split("\\|")).map(line => Student(line(0).toInt, line(1), line(2),line(3))).toDF()
//在内联结的时候，等于号必须写3个
studentDF.join(studentDF2 , studentDF.col("id") === studentDF2.col("id")).show()
spark.stop()
}
case class Student(id : Int , name : String , phone : String , email : String)
}上面的代码每次在IDEA中执行时，都会非常慢，因此，我们转换到spark-shell上面运行，会比较快一些。
在Spark的bin目录下，执行
./spark-shell --master local[2]
val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///home/willhope/sparkdata/student.data")
case class Student(id : Int , name : String , phone : String , email : String)
val studentDF = rdd.map(_.split("\\|")).map(line => Student(line(0).toInt, line(1), line(2),line(3))).toDF()
studentDF.show(30)
# 结果
+---+--------+--------------+--------------------+
| id| name| phone| email|
+---+--------+--------------+--------------------+
| 1| Burke|1-300-746-8446|ullamcorper.velit...|
| 2| Kamal|1-668-571-5046|pede.Suspendisse@...|
| 3| Olga|1-956-311-1686|Aenean.eget.metus...|
| 4| Belle|1-246-894-6340|vitae.aliquet.nec...|
| 5| Trevor|1-300-527-4967|dapibus.id@acturp...|
| 6| Laurel|1-691-379-9921|adipiscing@consec...|
| 7| Sara|1-608-140-1995|Donec.nibh@enimEt...|
| 8| Kaseem|1-881-586-2689|cursus.et.magna@e...|
| 9| Lev|1-916-367-5608|Vivamus.nisi@ipsu...|
| 10| Maya|1-271-683-2698|accumsan.convalli...|
| 11| Emi|1-467-270-1337| [email protected]|
| 12| Caleb|1-683-212-0896|Suspendisse@Quisq...|
| 13|Florence|1-603-575-2444|sit.amet.dapibus@...|
| 14| Anika|1-856-828-7883|euismod@ligulaeli...|
| 15| Tarik|1-398-171-2268|[email protected]|
| 16| Amena|1-878-250-3129|lorem.luctus.ut@s...|
| 17| Blossom|1-154-406-9596|Nunc.commodo.auct...|
| 18| Guy|1-869-521-3230|senectus.et.netus...|
| 19| Malachi|1-608-637-2772|Proin.mi.Aliquam@...|
| 20| Edward|1-711-710-6552|lectus@aliquetlib...|
| 21| |1-711-710-6552|lectus@aliquetlib...|
| 22| |1-711-710-6552|lectus@aliquetlib...|
| 23| NULL|1-711-710-6552|lectus@aliquetlib...|
+---+--------+--------------+--------------------+
studentDF.take(10).foreach(println)
# 结果
[1,Burke,1-300-746-8446,[email protected]]
[2,Kamal,1-668-571-5046,[email protected]]
[3,Olga,1-956-311-1686,[email protected]]
[4,Belle,1-246-894-6340,[email protected]]
[5,Trevor,1-300-527-4967,[email protected]]
[6,Laurel,1-691-379-9921,[email protected]]
[7,Sara,1-608-140-1995,[email protected]]
[8,Kaseem,1-881-586-2689,[email protected]]
[9,Lev,1-916-367-5608,[email protected]]
[10,Maya,1-271-683-2698,[email protected]]
其他的省略
- DataSet的操作
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* Dataset的操作
*/
object DatasetApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("DatasetApp").master("local[2]").getOrCreate()
//注意需要导入隐式转换
import spark.implicits._
val path = "file:///home/willhope/sparkdata/sales.csv"
//spark解析csv文件，显然dataframe拿到，然后在转为dataset
val df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(path)
df.show()
//df转换为ds
val ds = df.as[Sales]
ds.map(line=>line.itemId).show()
spark.stop()
}
case class Sales(transactionId:Int,customerId:Int,itemId:Int,amountPaid:Double)
}- SQL、DataFrame和DataSet静态类型和运行时类型安全，即某个字段写错了
SQL: seletc name from person; compile ok, result no
DF: df.select("name") compile no df.select("nname") compile ok
DS: ds.map(line => line.itemid) compile no
用户角度：
方便快速从不同的数据源（json、parquet、rdbms），经过混合处理（json join parquet）
再将处理结果以特定的格式（json、parquet）写回到指定的系统（HDFS、S3）上去
外部数据源：
Spark SQL 1.2 ==> 外部数据源API，使spark可以快速访问各种外部数据源
读取：spark.read.format("格式").load(path)
写回：spark.write.format("格式").save(path)
- scala操作parquet文件
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* parquet文件操作
*/
object ParquetApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("ParquetApp").master("local[2]").getOrCreate()
//标准写法，可以使用spark.read.load(路径)，但是此方法只适用于parquet文件
val userDF = spark.read.format("parquet").load("file:///home/willhope/sparkdata/users.parquet")
//上面这句也可以更改为
//spark.read.format("parquet").option("path","file:///home/willhope/sparkdata/users.parquet").load().show()
userDF.printSchema()
userDF.show()
//将查询结果写回
userDF.select("name","favorite_color").write.format("json").save("file:///home/willhope/app/tmp/jsonout")
spark.stop()
}
}- sql操作parquet（在spark-sql运行）
# 创建表，并添加数据
CREATE TEMPORARY VIEW parquetTable
USING org.apache.spark.sql.parquet
OPTIONS (
path "/home/willhope/sparkdata/users.parquet"
)
# 查询
SELECT * FROM parquetTable- 外部数据源API操作hive表
打开spark-shell，在bin目录下./spark-shell --master local[2]
查看hive表有哪些数据 : spark.sql("show tables").show
读取表的数据：spark.table("track_info_province_stat").show
统计各个省的数量：spark.sql("select province , count(1) as num from track_info_province_stat group by province").show
将结果写回：spark.sql("select province , count(1) as num from track_info_province_stat group by province").write.saveAsTable("hive_table_test")
在执行数据写回时，有一个200，这是spark在shuffle或者join时默认的分区，可以自定义设置：spark.sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions","10"）通过spark.sqlContext.getConf("spark.sql.shuffle.partitions")来获取数量值。
- 外部数据源API操作MySQL
在spark-shell中执行
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/hadoop_hive").option("dbtable", "hadoop_hive.TBLS").option("user", "root").option("password", "123456").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").load()
# 显示schema
jdbcDF.printSchema
# 结果
root
|-- TBL_ID: long (nullable = true)
|-- CREATE_TIME: integer (nullable = true)
|-- DB_ID: long (nullable = true)
|-- LAST_ACCESS_TIME: integer (nullable = true)
|-- OWNER: string (nullable = true)
|-- RETENTION: integer (nullable = true)
|-- SD_ID: long (nullable = true)
|-- TBL_NAME: string (nullable = true)
|-- TBL_TYPE: string (nullable = true)
|-- VIEW_EXPANDED_TEXT: string (nullable = true)
|-- VIEW_ORIGINAL_TEXT: string (nullable = true)
|-- LINK_TARGET_ID: long (nullable = true)
# 显示表信息
jdbcDF.show
# 结果
+------+-----------+-----+----------------+--------+---------+-----+--------------------+--------------+------------------+------------------+--------------+
|TBL_ID|CREATE_TIME|DB_ID|LAST_ACCESS_TIME| OWNER|RETENTION|SD_ID| TBL_NAME| TBL_TYPE|VIEW_EXPANDED_TEXT|VIEW_ORIGINAL_TEXT|LINK_TARGET_ID|
+------+-----------+-----+----------------+--------+---------+-----+--------------------+--------------+------------------+------------------+--------------+
| 9| 1580547501| 1| 0|willhope| 0| 12| track_info|EXTERNAL_TABLE| null| null| null|
| 10| 1580549739| 1| 0|willhope| 0| 14|track_info_provin...| MANAGED_TABLE| null| null| null|
| 11| 1581157740| 1| 0|willhope| 0| 16| t| MANAGED_TABLE| null| null| null|
| 16| 1581302295| 1| 0|willhope| 0| 21| hive_table_test| MANAGED_TABLE| null| null| null|
+------+-----------+-----+----------------+--------+---------+-----+--------------------+--------------+------------------+------------------+--------------+
# 查询TBL_ID,TBL_NAME
jdbcDF.select("TBL_ID","TBL_NAME").show
# 结果
+------+--------------------+
|TBL_ID| TBL_NAME|
+------+--------------------+
| 16| hive_table_test|
| 11| t|
| 9| track_info|
| 10|track_info_provin...|
+------+--------------------+
也可以使用下面这种编码
import java.util.Properties
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "123456")
connectionProperties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
val jdbcDF2 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306", "hadoop_hive.TBLS", connectionProperties)也可以使用spark-sql执行
CREATE TEMPORARY VIEW jdbcTable
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url "jdbc:mysql://localhost:3306",
dbtable "hadoop_hive.TBLS",
user 'root',
password '123456',
driver 'com.mysql.jdbc.Driver'
)- 关联MySQL和Hive表数据
在MYSQL中操作
create database spark;
use spark;
CREATE TABLE DEPT(
DEPTNO int(2) PRIMARY KEY,
DNAME VARCHAR(14) ,
LOC VARCHAR(13) ) ;
INSERT INTO DEPT VALUES(10,'ACCOUNTING','NEW YORK');
INSERT INTO DEPT VALUES(20,'RESEARCH','DALLAS');
INSERT INTO DEPT VALUES(30,'SALES','CHICAGO');
INSERT INTO DEPT VALUES(40,'OPERATIONS','BOSTON');
使用外部数据源综合查询hive和mysql的表数据
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 使用外部数据源综合查询Hive和MySQL的表数据
*/
object HiveMySQLApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("HiveMySQLApp").master("local[2]").getOrCreate()
//加载hive表
val hiveDF = spark.table("emp")
//加载MySQL表
val mysqlDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/spark").option("dbtable", "spark.DEPT").option("user", "root").option("password", "123456").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").load()
//join操作
val resultDF = hiveDF.join(mysqlDF , hiveDF.col("deptno") === mysqlDF.col("DEPTNO"))
resultDF.show()
resultDF.select(hiveDF.col("empno"),hiveDF.col("ename"),mysqlDF.col("deptno"),mysqlDF.col("dname")).show()
spark.stop()
}
}网课日志记录用户行为：用户每次访问网站时所有的行为数据（访问、浏览、搜索、点击...）用户行为轨迹、流量日志，根据这些行为，对用户进行推荐，在后台对用户进行分析，并为用户贴上标签。用户行为日志生成的渠道来自，web服务器（Nginx）或者Ajax。
- 日志数据内容：
1）访问的系统属性： 操作系统、浏览器等等
2）访问特征：点击的url、从哪个url跳转过来的(referer)、页面上的停留时间等
3）访问信息：session_id、访问ip(访问城市)，访问时间和区域
例如：2013-05-19 13:00:00 http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1 B58W48U4WKZCJ5D1T3Z9ZY88RU7QA7B1 http://hao.360.cn/ 1.196.34.243
- 数据处理流程
1）数据采集
Flume：web日志写入到HDFS
2）数据清洗ETL
脏数据Spark、Hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架 清洗完之后的数据可以存放在HDFS(Hive/Spark SQL的表)
3）数据处理
按照我们的需要进行相应业务的统计和分析 Spark、Hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架
4）处理结果入库
结果可以存放到RDBMS、NoSQL
5）数据的可视化
通过图形化展示的方式展现出来：饼图、柱状图、地图、折线图 ECharts、HUE、Zeppelin（后两个一般是大数据开发人员使用的）
离线数据处理架构，本次实战实现的是右侧的流程
- 项目需求
需求一：统计慕课网主站最受欢迎的课程/手记的Top N访问次数
需求二：根据地市统计慕课网主站最受欢迎的Top N课程，根据IP地址提取出城市信息
需求三：按流量统计慕课网主站最受欢迎的Top N课程
- 慕课网主站日志介绍
文件有些大，压缩后500MB，解压有5G，GitHub有上传限制，因此无法上传。这里抽取出一万行用来测试。
对日志执行 head -10000 access.20161111.log >> 10000_access.log，抽取后的文件只有2.6MB，或者使用access.log文件。
一般的日志处理方式，我们是需要进行分区的，按照日志中的访问时间进行相应的分区，比如：d,h,m5(每5分钟一个分区)数据处理流程，本次项目按照天进行分区
- 日志清洗：
输入：访问时间、访问URL、耗费的流量、访问IP地址信息 输出：URL、cmsType(video/article)、cmsId(编号)、流量、ip、城市信息、访问时间、天
- ip解析包的下载
使用github上已有的开源项目
1）git clone https://github.com/wzhe06/ipdatabase.git
2）编译下载的项目：mvn clean package -DskipTests 会出现一个target目录，里面有一个jar包
3）安装jar包到自己的maven仓库
mvn install:install-file -Dfile=/home/willhope/sparkdata/ipdatabase/target/ipdatabase-1.0-SNAPSHOT.jar -DgroupId=com.ggstar -DartifactId=ipdatabase -Dversion=1.0 -Dpackaging=jar
4）在IDEA中使用，在项目的pom.xml中进行引用
<dependency>
<groupId>com.ggstar</groupId>
<artifactId>ipdatabase</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi-ooxml</artifactId>
<version>3.14</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi</artifactId>
<version>3.14</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.38</version>
</dependency>
这里总是会出现端口占用的情况，因此要经常使用下面的命令
查看某个端口被哪个程序占用
netstat -anp |grep 端口号
查看进程号对应的程序
ps -ef | grep 17997
查看指定端口号的进程情况
netstat -tunlp
- Spark on YARN
在Spark中，支持4种可插拔的集群管理模式运行模式：
1）Local：开发时使用
2）Standalone： 是Spark自带的，如果一个集群是Standalone的话，那么就需要在多台机器上同时部署Spark环境
3）YARN：建议大家在生产上使用该模式，统一使用YARN进行整个集群作业(MR、Spark)的资源调度
4）Mesos：很少使用
不管使用什么模式，Spark应用程序的代码是一模一样的，只需要在提交的时候通过--master参数来指定我们的运行模式即可
-
Spark on Yarn的Client模式
Driver运行在Client端(提交Spark作业的机器)
Client会和请求到的Container进行通信来完成作业的调度和执行，Client是不能退出的
日志信息会在控制台输出：便于我们测试
-
spark on Yarn的Cluster模式
Driver运行在ApplicationMaster中
Client只要提交完作业之后就可以关掉，因为作业已经在YARN上运行了
日志是在终端看不到的，因为日志是在Driver上，只能通过yarn logs -applicationIdapplication_id
-
提交
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--executor-memory 1G \
--num-executors 1 \
/home/willhope/app/spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar \
4
此处的yarn就是我们的yarn client模式
如果是yarn cluster模式的话，yarn-cluster此时会报错：Exception in thread "main" java.lang.Exception: When running with master 'yarn' either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in the environment.
如果想运行在YARN之上，那么就必须要设置HADOOP_CONF_DIR或者是YARN_CONF_DIR
1）将这句话 export HADOOP_CONF_DIR=/home/willhope/app/spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1/etc/hadoop 配置到spark目录下的conf下的env.sh中
或者2) $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
./bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn-cluster
--executor-memory 1G
--num-executors 1
/home/willhope/app/spark-2.4.4-bin-2.6.0-cdh5.15.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar
4
结果的查看
在spark目录下执行 yarn logs -applicationId application_1581676454713_0001，如果没有配置则看不见。可以在网页上面看 http://willhope-pc:8088 ，然后点击任务的history，然后再点击logs，再点击stdout
- 将数据清洗作业跑在Yarn上
复制一份SparkStatCleanJob更改为SparkStatCleanJobYarn，将main方法更改为如下：
def main(args: Array[String]) {
if(args.length != 2){
println("Usage : SparkStatCleanJobYarn <inputPath> <outPath>")
System.exit(1)
}
val Array(inputPath , outPath) = args
val spark = SparkSession.builder()
.config("spark.sql.parquet.compression.codec","gzip")
.getOrCreate()
val accessRDD = spark.sparkContext.textFile(inputPath)
//RDD ==> DF
val accessDF = spark.createDataFrame(accessRDD.map(x => AccessConvertUtil.parseLog(x)),
AccessConvertUtil.struct)
// accessDF.printSchema()
// accessDF.show(false)
//下面这几句注释是调优点
//coalesce这个方法用来制定输出的文件个数
//partitionBy用来进行按天分组
//mode方法用来解决已经存在文件夹的问题
accessDF.coalesce(1).write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite)
.partitionBy("day").save(outPath)
spark.stop
}打包时要注意，pom.xml中需要添加如下plugin
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.spark-project.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>1.2.1.spark2</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<mainClass></mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
</plugin>
在这个项目的目录下，使用 mvn assembly:assembly 进行打包，之后会在项目的target目录下产生一个sql-1.0-jar-with-dependencies.jar，然后将其放到当前用户目录下的lib中。再在spark目录下进行提交：
先将要处理的access.log上传到hdfs上的input的目录下，然后在hdfs创建输出的目录
./bin/spark-submit \
--class spark.ActualProject.LogJob.SparkStatCleanJobYARN \
--name SparkStatCleanJobYARN \
--master yarn \
--executor-memory 1G \
--num-executors 1 \
--files /home/hadoop/lib/ipDatabase.csv,/home/hadoop/lib/ipRegion.xlsx \
/home/willhope/lib/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \
hdfs://willhope-pc:8020/input/* hdfs://willhope-pc:8020/clean
注意：--files在spark中的使用
spark.read.format("parquet").load("/clean/day=20170511/part-00000-71d465d1-7338-4016-8d1a-729504a9f95e.snappy.parquet").show(false)
- 将统计作业跑在Yarn上
复制一份TopNStatJob更改为TopNStatJobYarn，将里面的main函数更改为
def main(args: Array[String]): Unit = {
if(args.length != 2){
println("Usage : TopNStatJobYarn <inputPath> <day>")
System.exit(1)
}
val Array(inputPath , day) = args
//我们自定义的结构体中time是string类型，但是spark会将此类型改变为int类型，因此使用config方法让其禁止更改
val spark = SparkSession.builder().appName("TopNStatJob")
.config("spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled","false")
.master("local[2]").getOrCreate()
val accessDF = spark.read.format("parquet").load(inputPath)
// accessDF.printSchema()
// accessDF.show(false)
StatDAO.deleteData(day)
//使用dataFrame统计,最受学生欢迎的TopN课程
// videoAccessTopNStat(spark,accessDF,day)
//使用sql进行统计
videoAccessTopNStat2(spark,accessDF,day)
//按照地市进行统计TopN课程
cityAccessTopNStat(spark , accessDF,day)
//按照流量进行统计
videoTrafficsTopNStat(spark , accessDF,day)
spark.stop()
}在这个项目的目录下，先使用mvn clean，再使用 mvn assembly:assembly 进行打包，之后会在项目的target目录下产生一个sql-1.0-jar-with-dependencies.jar，然后将其放到当前用户目录下的lib中。再在spark目录下进行提交：
提交
./bin/spark-submit \
--class spark.ActualProject.LogJob.TopNStatJobYARN \
--name TopNStatJobYARN \
--master yarn \
--executor-memory 1G \
--num-executors 1 \
/home/willhope/lib/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \
hdfs://willhope:8020/clean 20170511
- 代码优化
集群优化：
存储格式的选择：http://www.infoq.com/cn/articles/bigdata-store-choose/
压缩格式的选择：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-compression-analysis/
调整并行度
./bin/spark-submit \
--class com.imooc.log.TopNStatJobYARN \
--name TopNStatJobYARN \
--master yarn \
--executor-memory 1G \
--num-executors 1 \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=100 \
/home/hadoop/lib/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \
hdfs://hadoop001:8020/imooc/clean 20170511
离线处理时效性非常低，如果要对需求进行分钟级别，秒级别的处理，则离线处理就不能满足。
如果对时效性要求高，处理的数据量大，数据变化快等等问题，则要求使用实时流式处理，常见的场景就是电商的秒杀系统和推荐系统，淘宝双十一的交易等等。电信行业中，流量卡在快要使用完的时候，会发短息告知用户的流量使用情况，这个例子就是一个实时处理。
实时计算24小时不间歇，流式计算，滔滔江水，绵绵不绝。
- 离线计算与实时计算的对比
1）数据来源
离线：HDFS 历史数据，数据量比较大
实时：消息队列，实时新增/修改记录过来的某一笔数据
2）处理过程
离线：MR
实时：Spark（DataStream、ss）
3）处理速度
离线：慢
实时：快速
4）进程
离线：启动+销毁
实时：7 × 24小时
- 实时流处理框架的对比
Apache storm ： 真正的实时处理，每进来一个数据就会处理。
Apache Spark Streaming ： 按照时间间隔将作业拆分为多个批处理。
IBM Stream、Yahoo！S4
LinkedIn Kafka：Kafka已经不仅仅是一个消息队列。
Flink：既可以流式处理，也可以批处理，类似Spark
- 实时流处理架构与技术选型
web/app ===> webserver(产生的access.log) ====> Flume采集 ===> Kafka(用来当缓冲) ===> Spark/Storm ===> RDBMS/NoSQL ===> 可视化展示
Webserver服务器集群是独立于大数据集群的，因此，要使用Flume将Webserver产生的日志进行收集到hadoop平台上。
- Flume概述
官网 ： flume.apache.org
分布式、高可靠和高可用性地进行有效的收集、聚合和移动到目的地。webserver ===> flume ===> hdfs
flume的核心组件：
1）source 从外部收集
2）channel 从source聚集
3）sink 从channel收集后输出
- Flume安装
1）在终端下载： wget：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.15.1.tar.gz
2）解压缩： tar -zxvf flume-ng-1.6.0-cdh5.15.1.tar.gz /home/willhope/app
3)添加环境变量： sudo vi /etc/profile
# flume environment
export FLUME_HOME=/home/willhope/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.1-bin
export PATH=$FLUME_HOME/bin:$PATH
4)生效 source /etc/profile
5)到flume下面的conf目录设置
cp flume-env.sh.template flume-env.sh
vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/.......... 在终端输入echo JAVA_HOME可以查看
6）查看安装成功
在flume的bin目录下输入：flume-ng version
- Flume实战
使用flume的关键就是写配置文件
A)配置Source
B)配置Channel
C)配置Sink
D)把以上三个组件串起来
a1:agent名称
r1：source名称
c1：channel名称
- Agent选型一：
在flume目录下的conf目录中写一个example.conf文件，如下，将a1.sources.r1.bind = willhope-PC更改好自己的用户
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = willhope-PC
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
启动agent
flume-ng agent --name a1 --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/example.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
- Agent选型二：
exec source + memory channel + logger sink
在flume目录下的conf目录中写一个exec-memory-logger.conf文件
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/willhope/data/flumedata/data.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
启动agent
flume-ng agent --name a1 --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/exec-memory-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
- Agent选型三：
exec source + memory channel + hdfs sink
在flume目录下的conf目录中写一个exec-memory-hdfs.conf文件
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F hdfs://willhope-pc:8020/flume/data.log
a1.sources.r1.shell = /bin/sh -c
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
启动agent
flume-ng agent --name a1 --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/exec-memory-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
- Agent选型四：（重点）
A服务器的日志转移到B服务器，因此有两个agent。机器A上监控一个文件，当我们访问网站时会有用户行为日志记录到access.log，avro sink把新产生的日志输出到对应的avro source制定的hostname和port上，通过avro source对应的agent将我们的日志输出到控制台(Kafka)
1）在flume目录下的conf目录中写一个exec-memory-avro.conf文件，此类型为exec source + memory channel + avro sink
# Name the components on this agent
exec-memory-avro.sources = exec-source
exec-memory-avro.sinks = avro-sink
exec-memory-avro.channels = memory-channel
# Describe/configure the source
exec-memory-avro.sources.exec-source.type = exec
exec-memory-avro.sources.exec-source.command = tail -F /home/willhope/data/flumedata/data.log
exec-memory-avro.sources.exec-source.shell = /bin/sh -c
# Describe the sink
exec-memory-avro.sinks.avro-sink.type = avro
exec-memory-avro.sinks.avro-sink.hostname = willhope-PC
exec-memory-avro.sinks.avro-sink.port = 44444
# Use a channel which buffers events in memory
exec-memory-avro.channels.memory-channel.type = memory
# Bind the source and sink to the channel
exec-memory-avro.sources.exec-source.channels = memory-channel
exec-memory-avro.sinks.avro-sink.channel = memory-channel
2）在flume目录下的conf目录中写一个avro-memory-logger.conf文件，此类型为 avro source + memory channel + logger sink
# Name the components on this agent
avro-memory-logger.sources = avro-source
avro-memory-logger.sinks = logger-sink
avro-memory-logger.channels = memory-channel
# Describe/configure the source
avro-memory-logger.sources.avro-source.type = avro
avro-memory-logger.sources.avro-source.bind = willhope-PC
avro-memory-logger.sources.avro-source.port = 44444
# Describe the sink
avro-memory-logger.sinks.logger-sink.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
avro-memory-logger.channels.memory-channel.type = memory
# Bind the source and sink to the channel
avro-memory-logger.sources.avro-source.channels = memory-channel
avro-memory-logger.sinks.logger-sink.channel = memory-channel
启动agent
flume-ng agent --name avro-memory-logger --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/avro-memory-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
再启动agent
flume-ng agent --name exec-memory-avro --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/exec-memory-avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
- Kafka架构：
producer：生产者，生产馒头（老妈）
consumer：消费者，吃馒头（你）
broker：篮子
topic：主题，给馒头标签，不同标签的馒头是给不同的人吃
- Kafka的使用前提——zookeeper的安装
下载zookeeper-3.4.5-cdh5.15.1.tar.gz，然后解压缩到app目录下，然后配到系统环境变量
#zookeeper environment
export ZK_HOME=/home/willhope/app/zookeeper-3.4.5-cdh5.15.1
export PATH=$ZK_HOME/bin:$PATH
将conf目录下的zoo_sample.cfg复制一份为zoo.cfg，然后修改conf目录下的zoo.cfg，设置dataDir=/home/willhope/app/tmp/zookeeper
进入到bin目录，输入 ./zkServer.sh start 启动zookeeper
jps查看成功与否：出现QuorumPeerMain 则表明成功
连接客户端： ./zkCli.sh
- 下载Kafka并安装
官网下载 kafka_2.11-2.4.0.tgz，然后解压到 app目录中
配置到环境变量中，在source一下
#kafka environment
export KF_HOME=/home/willhope/app/kafka_2.11-2.4.0
export PATH=$KF_HOME/bin:$PATH
- 单节点单brocker的部署以及使用
Kafka目录下的conf下的server.properties
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://:9092
host.name=willhope-pc
log.dirs=/home/willhope/app/tmp/kafka-logs
zookeeper.connect=willhope-pc:2181
启动Kafka， 在bin目录下执行： kafka-server-start.sh $KF_HOME/config/server.properties ，jps 之后会出现kafka进程
创建topic：kafka-topics.sh --create --zookeeper willhope-pc:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic hello_topic
查看创建的topic：kafka-topics.sh --list --zookeeper willhope-pc:2181
查看创建的所有的topic的信息：kafka-topics.sh --describe --zookeeper willhope-pc:2181
查看指定的topic信息：kafka-topics.sh --describe --zookeeper willhope-pc:2181 --topic hello_topic
生产者 发送消息：kafka-console-producer.sh --broker-list willhope-pc:9092 --topic hello_topic
消费者 消费消息：kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server willhope-pc:9092 --topic hello_topic --from-beginning（这里遇到过一个坑 https://blog.csdn.net/csdn_sunlighting/article/details/81516646 ）这里面的--from-beginning是一个可选项，这个参数设置后，表示从头开始消费，也就是说将生产者的生产全部消费。
- 单节点多broker部署与使用
在config目录下，将server.properties复制两份，分别为server-1.properties和server-2.properties和server-3.properties，然后进行修改.
先更改server-1.properties中的
broker.id = 1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dirs=/home/willhope/app/tmp/kafka-logs-1
再更改server-2.properties中的
broker.id = 2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dirs=/home/willhope/app/tmp/kafka-logs-2
再更改server-3.properties中的
broker.id = 3
listeners=PLAINTEXT://:9095
log.dirs=/home/willhope/app/tmp/kafka-logs-3
启动：kafka-server-start.sh -daemon $KF_HOME/config/server-1.properties &
kafka-server-start.sh -daemon $KF_HOME/config/server-2.properties &
kafka-server-start.sh -daemon $KF_HOME/config/server-3.properties &
创建topic：kafka-topics.sh --create --zookeeper willhope-pc:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
查看创建的topic：kafka-topics.sh --list --zookeeper willhope-pc:2181
查看创建的所有的topic的信息：kafka-topics.sh --describe --zookeeper willhope-pc:2181
查看指定的topic信息：kafka-topics.sh --describe --zookeeper willhope-pc:2181 --topic my-replicated-topic
生产者 发送消息：kafka-console-producer.sh --broker-list willhope-pc:9093，willhope-pc:9094，willhope-pc:9095 --topic my-replicated-topic
消费者 消费消息：kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server willhope-pc:9092 --topic my-replicated-topic --from-beginning（这里遇到过一个坑 https://blog.csdn.net/csdn_sunlighting/article/details/81516646 ）这里面的--from-beginning是一个可选项，这个参数设置后，表示从头开始消费，也就是说将生产者的生产全部消费。
- Flume和Kafka的整合
在Flume的conf目录下，找到我们之前配置的avro-memory-logger.conf文件，将其更改为avro-memory-kafka.conf文件
# Name the components on this agent
avro-memory-kafka.sources = avro-source
avro-memory-kafka.sinks = kafka-sink
avro-memory-kafka.channels = memory-channel
# Describe/configure the source
avro-memory-kafka.sources.avro-source.type = avro
avro-memory-kafka.sources.avro-source.bind = willhope-PC
avro-memory-kafka.sources.avro-source.port = 44444
# Describe the sink
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.bootstrap.servers = willhope-pc:9092
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.topic = hello_topic
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.flumeBatchSize = 5
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.producer.acks = 1
# Use a channel which buffers events in memory
avro-memory-kafka.channels.memory-channel.type = memory
# Bind the source and sink to the channel
avro-memory-kafka.sources.avro-source.channels = memory-channel
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.channel = memory-channel
启动agent
flume-ng agent --name avro-memory-kafka --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/avro-memory-kafka.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
再启动agent
flume-ng agent --name exec-memory-avro --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/exec-memory-avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
- HBase的安装
下载hbase-1.2.0-cdh5.15.1，然后解压缩到app目录下，再将其添加到环境变量中。进入到hbase目录中的conf目录，修改hbase-env.sh，将java的环境变量地址添加到此文件中。其次改写 export HBASE_MANAGES_ZK=false。
再修改hbase-site.xml文件
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://willhope-pc:8020/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>willhope-pc:2181</value>
</property>
再修改regionservers。改成自己机器的当前用户名
启动：在使用前，先启动zookeeper，然后进入hbase的bin目录启动 ./start-hbase.sh。在浏览器中，willhope-pc:60010即可访问。在此bin目录下，还有一个hbase脚本，启动./hbase shell
//TODO........HBase是NoSQL，因此先不涉及。用到时候在学。
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent