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Spark介绍及安装部署

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一、Spark介绍

1.1 Apache Spark

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架(没有数据存储)。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。

1.2 Hadoop和Spark

Hadoop常用于解决高吞吐、批量处理的业务场景，例如离线计算结果用于浏览量统计。如果需要实时查看浏览量统计信息，Hadoop显然不符合这样的要求。Spark通过内存计算能力极大地提高了大数据处理速度，满足了以上场景的需要。

与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有以下特点：

1.快速处理能力

随着实时大数据应用越来越多，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。Hadoop MapReduce的Job将中间输出和结果存储在HDFS中，读写HDFS造成磁盘I/O称为瓶颈。Spark允许将中间输出和结果存储在内存中，避免了大量的磁盘I/O。同时Spark自身的DAG执行引擎也支持数据在内存中的计算。Spark官网声称性能比Hadoop快100倍，如图所示。即便是内存不足，需要磁盘I/O，其速度也是Hadoop的10倍以上。

2.易于使用

Spark现在支持Java、Scala、Python和R等语言编写应用程序，大大降低了使用者的门槛。自带了80多个高等级操作符，允许在Scala、Python、R的shell中进行交互式查询。

3.通用性

Spark支持SQL及Hive SQL对数据查询，支持流式计算、支持机器学习和图计算。而且除了Spark core以外，建立在其上的这些功能都是一些库，安装好Spark后，这些库就可以使用了。

4.可用性高

Spark自身实现了Standalone部署模式，还可以跑在Hadoop、Mesos、或者云上。此外，Spark还有丰富的数据源支持。Spark除了可以访问操作系统自身的文件系统和HDFS，还可以访问Cassandra、HBase、Hive、Tachyon以及任何Hadoop的数据源。

1.3 Spark中的概念

  • RDD： 弹性分布式数据集。
  • Task： 具体执行任务。Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种。ShuffleMapTask和ResultTask分别类似于Hadoop中的Map和Reduce。
  • Job： 用户提交的作业。一个Job可能由一到多个Task组成。
  • Stage： Job分成的阶段。一个Job可能被划分为一到多个Stage。
  • Partition： 数据分区。即一个RDD的数据可以划分为多少个分区。
  • NarrowDependency： 窄依赖，即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition。NarrowDependency分为OneToOneDependency和RangeDependency两种。
  • ShuffleDependency： shuffle依赖，也称为宽依赖，即子RDD对父RDD中的所有Partition都有依赖。
  • DAG： 有向无环图。用于反映各RDD之间的依赖关系。

1.4 Spark生态系统

整个Spark主要由以下模块组成：

  • Spark Core： Spark的核心功能实现，包括：SparkContext的初始化(Driver Application通过SparkContext提交)、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。
  • Spark SQL： 提供SQL处理能力，便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此外，还为熟悉Hadoop的用户提供Hive SQL处理能力。
  • Spark Streaming： 提供流式计算处理能力，目前支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等数据源。此外，还提供窗口操作。
  • GraphX： 提供图计算处理能力，支持分布式。
  • MLlib： 提供机器学习相关的统计、分类、回归等领域的多种算法实现。其一致的API接口大大降低了用户的学习成本。

    Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib的能力都是建立在核心引擎之上。如下图所示。

1.4.1 Spark核心功能

Spark Core提供Spark最基础与最核心的功能，主要包括以下功能：

  • SparkContext： 通常而言，Driver Application的执行和输出都是通过SparkContent来完成的，在正式提交Application之前，首先需要初始化SparkContent。SparkContent隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储能力、计算能力、缓存、测量系统、文件服务、Web服务等内容，应用程序开发者只需要使用SparkContent提供的API完成功能开发。SparkContent内置的DAGScheduler负责创建Job，将DAG中的RDD划分到不同的Stage，提交Stage等功能。内置的TaskScheduler负责资源的申请、任务的提交及请求集群对任务的调度等工作。
  • 存储体系： Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储，当内存不足时才会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘I/O，提升了任务执行效率，使得Spark适用于实时计算、流式计算等场景。此外，Spark还提供了以内存为中心的高容错的分布式文件系统Tachyon供用户进行选择。Tachyon能够为Spark提供可靠的内存级的文件共享服务。
  • 计算引擎： 计算引擎由SparkContent中的DAGScheduler、RDD以及具体节点上的Executor负责执行的Map和Reduce任务组成。
  • 部署模式： 由于单节点不足以提供足够的存储和计算能力，所以作为大数据处理的Spark在SparkContext的TaskScheduler组件中提供了对Standalone部署模式的实现和Yarn、Mesos等分布式资源管理系统的支持。通过使用Standallone、Yarn、Mesos等部署模式为Task分配计算资源，提高任务的并发执行效率。除了可用于实际生产环境的Standalone、Yarn、Mesos等部署模式外，Spark还提供了Local模式和local-cluster模式便于开发和调试。
1.4.2 Spark扩展功能
  • Spark SQL
  • Spark Streaming
  • GraphX
  • MLlib

1.5 Spark部署架构

1.5.1 集群架构

从集群部署的角度看，Spark集群由以下部分组成：

  • Cluster Manager： Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。
  • Worker： Spark的工作节点。对Spark应用程序来说，由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以下工作：创建Executor，将资源和任务进一步分配给Executor，同步资源信息给Cluster Manager。
  • Executor： 执行计算任务的一线进程。主要负责任务的执行以及与Worker、Driver App的信息同步。
  • Driver App： 客户端驱动程序，也可以理解问客户端应用程序，用于将任务程序转换为RDD和DAG，并与Cluster Manager进行通信与调度。

1.5.2 Spark部署模式

1.一些概念

  • Driver： 应用驱动程序，可以理解为是老板的客户。
  • Master： Spark的主控节点，可以理解为集群的老板。
  • Worker： Spark的工作节点，可以理解为集群的各个主管。
  • Executor： Spark的工作进程，由Worker监管，负责具体任务的执行。

2.Spark目前支持的部署方式

  • 本地部署模式： local、local[N]或者local[N, maxRetries]。主要用于代码调试和跟踪。不具备容错能力，所以不适用于生产环境。local部署模式只有Driver，没有Master和Worker，执行任务的Executor与Driver在同一个JVM进程内。
  • 本地集群部署模式： local-cluster[N, cores, memory]。也主要用于代码调试，是源码学习常用的模式。不具备容错能力，不能用于生产环境。local-cluster模式是一种伪分布式集群部署模式，Driver、Master和Worker在同一个JVM内，可以存在多个Worker，每个Worker会有多个Executor，但这些Executor都独自存在于一个JVM进程内。
  • Standalone部署模式： spark://。具备容错能力并且支持分布式部署，所以可用于实际的生产。Driver在集群之外，可以是任意的客户端应用程序。Master部署于单独的进程，甚至应该在单独的机器节点上。Master有多个，但同时最多有只有一个处于激活状态。Worker部署于单独的进程，也推荐在单独的节点上部署。
  • 第三方部署模式： yarn-standalone、yarn-cluster、mesos://、zk://、simr://等。

二、安装部署spark

Spark runs on Java 7+, Python 2.6+ and R 3.1+. For the Scala API, Spark 1.6.2 uses Scala 2.10. You will need to use a compatible Scala version (2.10.x).

2.1 本地部署模式

2.1.1 下载安装JDK8 
# mkdir /usr/java

# tar zxf /usr/local/jdk-8u73-linux-x64.gz -C /usr/java/

# vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

# source /etc/profile

##### 2.1.2 下载安装scala-2.10.6
```
[root@care ~]# cd /usr/local/
[root@care local]# tar zxf scala-2.10.6.tgz
[root@care local]# vim /etc/profile
# Scala environment
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.6
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
[root@care local]# source /etc/profile
```
查看是否成功：
```
[root@care local]# scala -version
```

##### 2.1.3 配置登录自己不需要输入密码
```
[root@care ~]# ssh-keygen -t rsa -P ''
[root@care ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@localhost
```

##### 2.1.4下载安装spark
http://spark.apache.org/downloads.html，我这里选择编译好的二进制版本1.6.1
![](https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Spark/4.png)
```
[root@care local]# tar zxf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz
[root@care local]# mv spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 spark-1.6.1
[root@care local]# vim /etc/profile
# Spark environment
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-1.6.1
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
[root@care local]# source /etc/profile

[root@care local]# cd spark-1.6.1/conf/

[root@care conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh

[root@care conf]# vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73

export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.6

export SPARK_MASTER_IP=172.16.7.119

export SPARK_WORKER_MEMORY=4G 

如果要选择源码编译安装，Build方法网址：

http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html

<br />

##### 2.1.5 启动spark

[root@care ~]# /usr/local/spark-1.6.1/sbin/start-all.sh 

查看启动的进程：

[root@care ~]# jps 

<br />

##### 2.1.6 查看Web UI

**Master UI：**http://172.16.7.119:8080/

![](https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Spark/5.png)

**Worker UI：**http://172.16.7.119:8081/

![](https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Spark/6.png)

<br />

##### 2.1.7 停止spark

[root@care ~]# /usr/local/spark-1.6.1/sbin/stop-all.sh 

<br />

#### 2.2 Standalone模式部署spark (无HA)

Spark Standalone采用了Master/Slaves架构的集群模式，因此，存在着Master单点故障。

Spark提供了两种单点故障的解决方案：

- 基于文件系统的单点恢复

- 基于ZooKeeper的Standby Masters

此模式主要用来做开发，因为开发时应用运行频率高，而且对Master故障的影响不大，最主要的是出现故障重新运行便可，不需要恢复。

<br />

##### 2.2.1 环境信息

| 主机名 | IP地址 | 操作系统版本 | 安装软件 |

| ------| ------ | ------ | ------ |

| spark17 | 172.16.206.17 | CentOS 7.1 | JDK8、scala-2.10.6、spark-1.6.1 |

| spark31 | 172.16.206.31 | CentOS 7.1 | JDK8、scala-2.10.6、spark-1.6.1 |

| spark132 | 172.16.206.32 | CentOS 7.1 | JDK8、scala-2.10.6、spark-1.6.1 |

spark17作为Mater节点，其他两台作为Worker节点。

<br />

##### 2.2.2 节点时间同步

采用NTP(Network Time Protocol)方式来实现, 选择一台机器, 作为集群的时间同步服务器, 然后分别配置服务端和集群其他机器。我这里以spark17机器(Hadoop集群机器)时间为准，其他机器同这台机器时间做同步。

<br />

###### 2.2.2.1 NTP服务端

1.安装ntp服务

yum install ntp -y 
2.配置/etc/ntp.conf，这边采用本地机器作为时间的原点

注释server列表：

server 0.centos.pool.ntp.org iburst

server 1.centos.pool.ntp.org iburst

server 2.centos.pool.ntp.org iburst

server 3.centos.pool.ntp.org iburst 

添加如下内容：

server 127.127.1.0 prefer

fudge 127.127.1.0 stratum 8

logfile /var/log/ntp.log 

3.启动ntpd服务

systemctl start ntpd 
4.查看ntp服务状态

systemctl status ntpd 
5.加入开机启动

systemctl enable ntpd 
<br />

###### 2.2.2.2 NTP客户端

1.安装ntp

yum install ntpdate -y 
2.配置crontab任务主动同步

crontab -e

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate 172.16.206.17;hwclock -w 

<br />

##### 2.2.3 各节点配置hosts文件

集群各主机都要配置：

vim /etc/hosts

172.16.206.17 spark17

172.16.206.31 spark31

172.16.206.32 spark32 

<br />

##### 2.2.4 下载安装JDK8

集群每台机器都要安装JDK8。

mkdir /usr/java

tar zxf /usr/local/jdk-8u73-linux-x64.gz -C /usr/java/

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

source /etc/profile 
<br />

##### 2.2.5 下载安装scala-2.10.6

集群每个节点都需要安装scala。

cd /usr/local/

tar zxf scala-2.10.6.tgz

vim /etc/profile

Scala environment

export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.6

export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile 
查看是否成功：

scala -version 
<br />

##### 2.2.6 配置主节点登录自己和其他节点不需要输入密码

生成一对密钥：

[root@spark17 ~]# ssh-keygen -t rsa -P '' 

拷贝公钥到自己和其他节点：

[root@spark17 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@spark17

[root@spark17 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@spark31

[root@spark17 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@spark32 

<br />

##### 2.2.7 安装配置spark

我这里下载的是Spark的编译版本spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz，否则需要自己事先自行编译。

**先在master机器上(172.16.206.17)安装spark：**

[root@spark17 ~]# cd /usr/local/

[root@spark17 local]# tar zxf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

[root@spark17 local]# mv spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 spark-1.6.1

[root@spark17 local]# vim /etc/profile

Spark environment

export SPARK_HOME=/usr/local/spark-1.6.1

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

[root@spark17 local]# source /etc/profile 

**配置spark：**

**修改spark-env.sh文件：**

[root@spark17 local]# cd spark-1.6.1/conf/

[root@ spark17 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh

[root@ spark17 conf]# vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73

export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.6

export SPARK_MASTER_IP=spark17

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_WORKER_CORES=1

export SPARK_WORDER_INSTANCES=1

export SPARK_WORKER_MEMORY=4G 

**修改slave文件：**只需要在slave文件中写入各节点的主机名即可，包括master的主机名。

[root@spark17 conf]# cp slaves.template slaves

[root@spark17 conf]# vim slaves 

![](https://raw.githubusercontent.com/jkzhao/MarkdownPictures/master/Spark/7.png)

一旦创建好文件， 你就可以使用下面的shell脚本启动或者停止你的集群了。 这些脚本基于Hadoop的发布脚本， 可以在SPARK_HOME/bin找到:

- sbin/start-master.sh：在脚本执行的机器上启动master.

- sbin/start-slaves.sh：启动conf/slaves 文件中配置的所有的slave.

- sbin/start-all.sh：启动上面描述的master和salve.

- sbin/stop-master.sh：停止bin/start-master.sh 脚本启动的master.

- sbin/stop-slaves.sh：停止conf/slaves 文件中配置的slave.

- sbin/stop-all.sh：停止上面描述的master和slave.

**【注意】:这些脚本必须在你想运行的master机器上执行，而不是你的本地机。**

将master上配置好的spark通过scp复制到其他各个节点上（注意其他节点上的profile文件也要一致）

[root@spark17 ~]# scp -r /usr/local/spark-1.6.1 root@spark31:/usr/local/

[root@spark17 ~]# scp -r /usr/local/spark-1.6.1 root@spark32:/usr/local/

[root@spark31 local]# vim /etc/profile

Spark environment

export SPARK_HOME=/usr/local/spark-1.6.1

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

[root@spark31 local]# source /etc/profile 

<br />

##### 2.2.8 启动spark

在master上一次性启动集群：

[root@spark17 ~]# cd /usr/local/spark-1.6.1/sbin/

[root@spark17 sbin]# ./start-all.sh 

<br />

##### 2.2.9 停止spark

[root@spark17 ~]# cd /usr/local/spark-1.6.1/sbin/

[root@spark17 sbin]# ./stop-all.sh

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