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大數據利器:Spark的單機部署與測試筆記

數據庫 Spark
Spark作為最有可能代替mapreduce的分布式計算框架,正受到廣泛的關注。相比Hadoop來說,Spark的中間計算結果存于內存無疑給計算過程節省了很多時間,于是想試試看其與Hadoop有什么不一樣的地方,就有了這篇Spark的單機部署與測試筆記。

一、硬件環境

操作系統: ubuntu-13.04-desktop-i386

JAVA: jdk1.7

SSH配置: openssh-server

二、資源準備

什么是Spark?以下為Spark官網的一句話簡介:

Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.

Spark包資源下載地址:點擊進入下載頁面

我安裝的版本是:0.9.1版本,源碼包為:spark-0.9.1.tgz

Spark有以下四種運行模式:

  • local:本地單進程模式,用于本地開發測試Spark代碼

  • standalone:分布式集群模式,Master-Worker架構,Master負責調度,Worker負責具體Task的執行

  • on yarn/mesos:運行在yarn/mesos等資源管理框架之上,yarn/mesos提供資源管理,spark提供計算調度,并可與其他計算框架(如MapReduce/MPI/Storm)共同運行在同一個集群之上

  • on cloud(EC2):運行在AWS的EC2之上

Spark支持local模式和cluster模式,local不需要安裝mesos;如果需要將spark運行在cluster上,需要安裝mesos。


三、安裝部署

先把Scala和git裝好,因為之后的sbt/sbt執行的是使用spark自帶的sbt編譯/打包。

sudo apt-get update
sudo apt-get install scala

我們需要做的其實就兩步,解壓縮與編譯。

$tar -zxvf spark-0.9.1.tgz -C /home/hadoop/software/spark
$cd /home/hadoop/software/spark/spark-0.9.1
$sbt/sbt assembly

這一段時間等的會比較長,耐心些。


四、檢驗測試

Spark有兩種運行模式。

4.1 Spark-shell

此模式用于interactive programming,具體使用方法如下(先進入bin文件夾)。

$ ./spark-shell

出現如下信息:

    14/05/10 14:18:23 INFO HttpServer: Starting HTTP Server
    Welcome to
          ____              __
         / __/__  ___ _____/ /__
        _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
       /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 0.9.1
          /_/

    Using Scala version 2.10.3 (Java HotSpot(TM) Server VM, Java 1.7.0_51)
    Type in expressions to have them evaluated.
    Type :help for more information.
    14/05/10 14:18:34 INFO Slf4jLogger: Slf4jLogger started
    14/05/10 14:18:34 INFO Remoting: Starting remoting
    14/05/10 14:18:34 INFO Remoting: Remoting started;
    ……
    Created spark context..
    Spark context available as sc.

然后輸入如下信息:

scala> val days = List("Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday")
days: List[java.lang.String] = List(Sunday, Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday)

scala> val daysRDD = sc.parallelize(days)
daysRDD: spark.RDD[java.lang.String] = ParallelCollectionRDD[0] at  parallelize at <console>:14

scala> daysRDD.count()

在經過一系列計算后,顯示如下信息:

res0: Long = 7

4.2 Run腳本

用于運行已經生成的jar包中的代碼,如Spark自帶的example中的SparkPi.

$./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local[3] 

local代表本地,[3]表示3個線程跑。

計算結果如下:

Pi is roughly 3.1444


五、學習建議

在配置過程中看到他人給的一些建議,于是搜集起來供以后學習參考。

  • 如何寫一些spark application?

多看一些spark例子,如:http://www.spark-project.org/examples.html,https://github.com/mesos/spark/tree/master/examples

  • 遇到問題怎么辦?

首先是google遇到的問題,如果還是解決不了就可以到spark google group去向作者提問題:http://groups.google.com/group/spark-users?hl=en

  • 想深入理解spark怎么辦?

閱讀spark的理論paper:http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2011/EECS-2011-82.pdf

閱讀spark源代碼:https://github.com/mesos/spark

責任編輯:彭凡 來源: 36大數據
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