• 每当第一次学习一门语言时，都会写个helloWorld程序，spark也不例外，让我们从spark的helloWorld（word count）开始。在github中，spark有完整的word count源码，代码清晰整洁，是用RDD完成编码的，但上一节提到过spark 2.0之后推荐使用Dataset进行编码，所以本节笔者试着使用Dataset进行word count程序编写。大家可以点击代码连接 查看源码。废话不多说，先看看代码，感受一下。

  import lombok.AllArgsConstructor;
  import lombok.Data;
  import lombok.NoArgsConstructor;
  import org.apache.spark.sql.Dataset;
  import org.apache.spark.sql.Encoders;
  import org.apache.spark.sql.SparkSession;
  import org.junit.BeforeClass;
  import org.junit.Test;
  
  import java.util.ArrayList;
  import java.util.List;
  import java.util.Objects;
  
  /**
   * @program: sparkstudy
   * @description:
   * @author: lin wang
   * @create: 2019-10-29
   **/
  
  public class WordsCount {
      private static SparkSession sparkSession;
  
      @Data
      @AllArgsConstructor
      @NoArgsConstructor
      public static class Words {
          private String word;
          private Long count;
      }
  
      @BeforeClass
      public static void before() {
          sparkSession = SparkSession
                  .builder()
                  .appName("words count")
                  .master("local[*]")
                  .getOrCreate();
      }
  
      @Test
      public void wordsCountInvoke() {
          // read file contents from sound_of_silence.txt
          Dataset<String> dataset = sparkSession
                  .read()
                  .textFile(Objects.requireNonNull(this.getClass().getClassLoader().getResource("sound_of_silence.txt")).toString());
          // calculator words
          List<Words> wordsList = dataset
                  .flatMap((line) -> {
                      List<Words> words = new ArrayList<>();
                      for (String word : line.split(" ")) {
                          words.add(new Words(word, 1L));
                      }
                      return words.iterator();
                  }, Encoders.bean(Words.class))
                  .groupByKey(Words::getWord, Encoders.STRING())
                  .reduceGroups((x, y) -> {
                      x.setCount(x.getCount() + y.getCount());
                      return x;
                  })
                  .map(x -> x._2, Encoders.bean(Words.class))
                  .collectAsList();
          System.out.println("The results are :");
          wordsList.forEach(words -> System.out.println(String.join(":", words.getWord(), String.valueOf(words.getCount()))));
      }
  }
  

  代码中统计了10遍 The sound of silence的歌词，结果如下，为减少篇幅省略了一些词数统计：

  The results are :
  naked:10
  But:10
  speaking:10
  wells:10
  not:10
  softly:10
  Left:10
  sleeping:10
  you:40
  raindrops:10
  more:10
  was:20
  ...
  

后面章节讲解各个算子的使用，本节只感受下spark的运行流程。

• web UI
  • 当提交spark任务后就可以在UI界面看到spark执行情况，这使得spark调优和debug非常的方便，UI主界面如下，
    • image.png

      UI界面有很多spark的基本概念，需要弄懂spark中各个术语的含义才能真正利用UI界面解决实际问题。在后面的章节中UI会帮助我们更好的理解spark。

• spark基本概念
  • 上面UI界面包含很多的标签页和术语，我们先了解下spark的基本概念吧。
  • Application：用户提交的spark应用程序；
  • Driver：执行main函数，进行创建管理sparkContext，进行资源申请，任务分配等；
  • Executor：运行在worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，负责数据存到内存或者磁盘上。并行运行task的数据取决于分配的cpu数量；
  • Worker：集群中可以运行application代码的节点。spark on yarn模式中指的node manager；
  • Task：在executor进程中执行任务的工作单元，多个task组成一个stage；
  • Job：由行动操作划分的一组并行计算；
  • Stage：由shuffle算子划分的一组并行计算；
  • DAGScheduler：根据job构建的基于stage的DAG（有向无环图）；
  • TaskScheduler：由taskset提交给woker，决定每个executor运行哪些task；
• 集群上部署spark程序
  • image.png
  • spark application 在集群上做为独立的进程运行，在主程序中通过SparkContext进行工作协调；
  • SparkContext可以连接不同种类的Cluster Manager，Cluster Manger负责资源申请；
  • SparkContext申请到集群中的资源后（Executor），会在此Executor上进行数据的计算和存储；
  • SparkContext发送应用程序代码到Executor上；
  • SparkContext发送任务到Executor上执行；
  • 关于spark运行的一些知识：
    • 每个应用都有独立的Executor进程，它存在于整个应用程序，并且使用多线程计算执行任务计算；
    • spark不关心Cluster Manager的运行流程；
    • driver端在整个应用程序中一直监听Executor运行；
    • driver端需要和各个Executor通信，所以需要靠近worker nodes；

本节就到这里吧，下节会进行RDD相关知识的学习。