• 学习使用spark已经一年有余，接下来的时间准备陆续写一些文章，总结spark学习成果。

笔者也读过一些spark书籍，质量参差不齐，多少有些收获吧。在学习spark的伊始，让我们从最权威的官网开始，spark官网

• spark是啥?

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.
官网的解释：大数据处理的统一分析引擎

• spark的优势?
  • 速度快；使用DAG（有向无环图）调度，查询优化和物理执行引擎，使得执行速度优于hadoop。
  • 易于上手；可以使用java，scala，python，R语言进行spark程序编写，同时spark提供80余个算子供用户使用。
  • 通用性；spark提供一系列的函数库，包括sparkCore(spark核心库)，spark SQL(spark结构化数据模块)，spark Streaming(分布式流数据处理模块)，MLlib(机器学习库)，GraphX(图并行计算库)等。
  • 兼容性；spark可以在多种环境中执行，standalone，EC2，YARN等，并且可以访问多种数据源的数据，HDFS，HBase，Hive等。
• quick start 快速入门
  • 在学习spark之前，最好对hadoop生态圈有所了解，这样可以快速入门spark。
  • 在spark 2.0之前，主要使用RDD(Resilient Distributed Dataset)进行编程，在2.0版本之后官方推荐使用Dataset数据集来代替RDD。Dataset和RDD一样都是强类型的，并且在RDD的基础上进行了优化，它比RDD的性能更好。
  • 可以通过交互式shell操作spark，仅支持scala和python语言。
  • 可以使用spark API来写一个独立的应用程序,支持(java，python，scala)语言，笔者在工作中多使用java语言，后续主要java程序进行演示。
    1. 写一个简单的spark应用程序，实现统计文本中出现字符'a'，'b'的行数。

    /* SimpleApp.java */
    import org.apache.spark.sql.SparkSession;
    import org.apache.spark.sql.Dataset;
    
    public class SimpleApp {
      public static void main(String[] args) {
        String logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md"; // Should be some file on your system
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").getOrCreate();
        Dataset<String> logData = spark.read().textFile(logFile).cache();
    
        long numAs = logData.filter(s -> s.contains("a")).count();
        long numBs = logData.filter(s -> s.contains("b")).count();
    
        System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
    
        spark.stop();
      }
    }
    

    2. 在maven的pom.xml中引入spark依赖。

    <project>
      <groupId>edu.berkeley</groupId>
      <artifactId>simple-project</artifactId>
      <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
      <name>Simple Project</name>
      <packaging>jar</packaging>
      <version>1.0</version>
      <dependencies>
        <dependency> <!-- Spark dependency -->
          <groupId>org.apache.spark</groupId>
          <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
          <version>2.4.4</version>
          <scope>provided</scope>
        </dependency>
      </dependencies>
    </project>
    

    文件的目录结果如下，

    $ find .
    ./pom.xml
    ./src
    ./src/main
    ./src/main/java
    ./src/main/java/SimpleApp.java
    

    3.打包应用程序，并执行。

    # Package a JAR containing your application
    $ mvn package
    ...
    [INFO] Building jar: {..}/{..}/target/simple-project-1.0.jar
    
    # Use spark-submit to run your application
    $ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
      --class "SimpleApp" \
      --master local[4] \
      target/simple-project-1.0.jar
    ...
    Lines with a: 46, Lines with b: 23
    

  写在后面
  本文初步介绍了spark，在最后给出了一个spark的例子，在完成例子前需要在电脑上安装spark环境。可以在 spark下载 界面下载需要版本的spark预编译包，解压并设置环境变量。
• 相关链接
  • spark官网
  • spark文档