《OD学spark》20160925 Spark Core

一、引言

Spark内存计算框架

中国Spark技术峰会

十二场演讲

大数据改变世界，Spark改变大数据

大数据：

以Hadoop 2.x为主的生态系统框架（MapReduce并行计算框架）

存储数据、处理数据

分布式

Spark：

类似于MapReduce的另外一种分布式计算框架

核心：

数据结构：RDD，集合List[T]

MapReduce

最大的痛点：

IO性能瓶颈，也是所有分布式计算框架的痛点

（1）磁盘IO，

input(disk) -> map -> DISK(local)->reduce->output(DISK)

（2）网络IO，

shuffle

2015年Spark Submit

阿里巴巴和databricks

全球，每天使用Spark处理数据最大的公司

数据量： 1PB = 1024TB

腾讯：集群规模 8000台

Spark：内存计算框架

为什么要将中间结果存储到磁盘中呢？要进行写呢？我放入内存不行吗？

input(disk) -> flatMap -> memory->map->memory->groupByKey->memory->map->output(DISK)

分析：

（1）将中间处理的数据，存储在内存中

（2）提供很多的Operation，上百种

list.map(_ * 2).filter(_ % 5 == 1).map(_ + 100)

对于迭代计算、机器学习

Scala->Java->JVM

作业：

假期期间，MapReduce Shuffle过程，好好再理解

Spark处理分析数据：

（1）读取输入数据

Core： Rdd

SQL: DataFrame

Streaming：DStream

（2）process data

Core： rdd#xxx

SQL: df#xxx

Streaming：dstream#xxx

里面的方法基本上95%以上都是高阶函数，依据你自己的需求，定义操作

（3）ouputdata

resultRdd.saveAsTextFile("")

resultDF.write.jdbc.(url, tableName, props)

resultDStream.foreach(Redis\HBase\RDBMS)

钨丝计划：三阶段

腾讯：技术发展路线

服务器，上百台，产生数据

运维人员

维护上百台集群的产生的日志文件

产品人员提供的需求，需要进行数据分析

（1）MySQL+Python

每台机器都有MySQL数据库

使用Python对数据进行清洗，加载到MySQL表中

各自统计分析->聚合->格子分析统计

（2）HADOOP+Hive

HDFS（分布式存储）

MapReduce

Hive

HiveQL

分区表/year/month/day/number

Hive + Python

如何集成？

（3）HADOOP+SPARK

二、Spark简介

设置Hive为本地模式，进行测试

HiveQL转换为MapReduce的本地模式

set hive.exec.mode.local.auto

set hive.exec.mode.local.auto  = true

select session_id, count(1)

from db_hive.page_views

group by session_id

limit 5

使用SparkCore

val rdd = sc.textFile("/path")

val sessionIdRdd = rdd.map(line => line.split("\t")).mpa(x => (x(2), 1)).reduceByKey(_ + _)

sessionIdRdd.take(5)

使用SparkSQL

val df = sqlContext.sql("

select session_id, count(1)

from db_hive.page_views

group by session_id

limit 5

");

sqlContext.cacheTable("db_hive.page_views")

df.show()

DSL语句

val df = sqlContext.sql("select * from db_hive.page_views")

df.groupBy("session_id")

Core/Spark SQL/Streaming/Graphx/MLlib/R/StructStreaming(2.0)

JAR

处理的数据

HDFS/Hive/HBase/ES/JSON/JDBC

Spark程序运行模式

本地模式，

集群模式：YARN、Mesos（分布式资源管理框架）、Standalone集群、EC2

七牛云存储技术总监陈超

Tachyon李浩源

三、Spark学习网站

（1）官方文档

http://spark.apache.org/docs/1.6.2/

（2）源码

https://github.com/apache/spark

导入IDEA

（3）官方博客

http://databricks.com/blog

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