local模式

概述

local模式就是在一台计算机上运行spark程序,通常用于在本机上练手和测试,它将线程映射为worker。

1)local: 所有计算都运行在一个线程当中,没有任何并行计算,通常我们在本机执行一些测试代码,或者练手,就用这种模式;

2)local[K]: 指定使用几个线程来运行计算,比如local[4]就是运行4个Worker线程。通常我们的Cpu有几个Core,就指定几个线程,最大化利用Cpu的计算能力;

3)local[*]: 这种模式直接帮你按照Cpu最多Cores来设置线程数了

安装使用

1)上传并解压spark安装包

tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/

2) 官方求PI案例

bin/spark-submit \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--executor-memory 1G \

--total-executor-cores 2 \

./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \

100


该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI,结果如下:

standalone模式

构建一个由Master+Slave构成的Spark集群,采用Spark原生的资源管理器,Spark运行在集群中。

Yarn模式

概述:

Spark客户端直接连接Yarn,不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式,主要区别在于:Driver程序的运行节点。

yarn-client:主程序逻辑运行在本地,任务运行在Yarn集群中

yarn-cluster:APPMaster;主程序逻辑和任务都运行在Yarn集群中。适用于生产环境。

安装使用:

1)修改hadoop配置文件yarn-site.xml,添加如下内容:

 <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量,如果任务超出分配值,则直接将其杀掉,默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚内存量,如果任务超出分配值,则直接将其杀掉,默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

2)分发配置文件

xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml

3)修改spark-env.sh,添加如下配置:

YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

4)执行一个程序

$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100

注意:

1.运行程序之前要确保hdfs和yarn已经正常启动

2.修改yarn的配置文件之后要重启yarn以让配置文件生效

3.在yarn模式下,是否需要在所有的结点都部属spark程序包?不需要,因为是运行在yarn上,资源管理和调度是由yarn负责的。只需要在其中一个结点提供部署spark的jar包,并通过driver提交作业到yarn集群。

spark-shell

启动spark-shell的正确姿势是:进入到spark的底层目录,输入bin/spark-shell

关闭spark-shell的正确姿势是::quit,注意冒号

其部分参数如下(非常类似于下文的spark-submit,均可通过--help参数来获取):

Options:
--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or
on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")
(Default: client).

spark-submit

基本语法:
bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]

\是分隔符;

--表示这个选项是可有可无,而且顺序是可变换的

--master 指定Master的地址,默认为Local。

如果是yarn模式,则是yarn

如果是standalone模式,则是spark://master:port

如果是local模式,则是local,local[n](n表示核数),local[*](*表示按照cpu核数来设定线程数)

--class: 你的应用的启动类 (如 org.apache.spark.examples.SparkPi)

--deploy-mode: 是否发布你的驱动到worker节点(cluster) 或者作为一个本地客户端 (client) (default: client)*

--conf: 任意的Spark配置属性, 格式key=value. 如果值包含空格,可以加引号“key=value”

application-jar: 打包好的应用jar,包含依赖. 这个URL在集群中全局可见。 比如hdfs:// 共享存储系统, 如果是 file:// path, 那么所有的节点的path都包含同样的jar

application-arguments: 传给main()方法的参数

--executor-memory 1G 指定每个executor可用内存为1G

--total-executor-cores 2 指定每个executor使用的cup核数为2个

利用idea开发spark程序

Spark Shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖。

1) 创建一个Maven项目WordCount并导入依赖

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>WordCount</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.2</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>

2)编写代码

package com.atguigu

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount{

  def main(args: Array[String]): Unit = {

//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf = new SparkConf().setAppName("WC") //2.创建SparkContext,该对象是提交Spark App的入口
val sc = new SparkContext(conf) //3.使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_, 1).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1)) //4.关闭连接
sc.stop()
}
}

3)打包插件

              <plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<mainClass>Hello</mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>

4)打包到集群测试

bin/spark-submit \
--class WordCount \
--master spark://hadoop102:7077 \
WordCount.jar \
/word.txt \
/out

spark安装和使用的更多相关文章

  1. Hive on Spark安装配置详解(都是坑啊)

    个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Sp ...

  2. Spark学习(一) -- Spark安装及简介

    标签(空格分隔): Spark 学习中的知识点:函数式编程.泛型编程.面向对象.并行编程. 任何工具的产生都会涉及这几个问题: 现实问题是什么? 理论模型的提出. 工程实现. 思考: 数据规模达到一台 ...

  3. Windows环境中Openfire与Spark安装与配置指南

    安装软件: openfire3.9.3 spark2.6.3 安装环境: WindowsXP JDK1.6.0_21 Oracle 一.openfire安装 1.安装openfire3.9.3,下载地 ...

  4. (转)Spark安装与学习

    摘要:Spark是继Hadoop之后的新一代大数据分布式处理框架,由UC Berkeley的Matei Zaharia主导开发.我只能说是神一样的人物造就的神器,详情请猛击http://www.spa ...

  5. spark安装mysql与hive

    第一眼spark安装文件夹lib\spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar\org\apache\spark\sql下有没有hive文件夹,假设没有的话先下载支持hiv ...

  6. Spark环境搭建(下)——Spark安装

    1. 下载Spark 1.1 官网下载Spark http://spark.apache.org/downloads.html 打开上述链接,进入到下图,点击红框下载Spark-2.2.0-bin-h ...

  7. hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装

    hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装 一.依赖文件安装 1.1 JDK 参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh ...

  8. Spark学习之Spark安装

    Spark安装 spark运行环境 spark是Scala写的,运行在jvm上,运行环境为java7+ 如果使用Python的API ,需要使用Python2.6+或者Python3.4+ Spark ...

  9. Spark安装部署(local和standalone模式)

    Spark运行的4中模式: Local Standalone Yarn Mesos 一.安装spark前期准备 1.安装java $ sudo tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64 ...

  10. Spark安装过程纪录

    1 Scala安装 1.1 master 机器 修改 scala 目录所属用户和用户组. sudo chown -R hadoop:hadoop scala 修改环境变量文件 .bashrc , 添加 ...

随机推荐

  1. 17. react redux的中间件

    1. redux 数据流程图 View 会派发一个 Action Action 通过 Dispatch 方法派发给 Store Store 接收到 Action 连同之前的 State 发给  Red ...

  2. SASS - 操作符

    SASS – 简介 SASS – 环境搭建 SASS – 使用Sass程序 SASS – 语法 SASS – 变量 SASS- 局部文件(Partial) SASS – 混合(Mixin) SASS ...

  3. linux_c_tcp_example

    server #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <uni ...

  4. LINUX文件目录存放文件说明

    /bin bin是Binary的缩写.这个目录存放着最经常使用的命令. /boot这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件,包括一些连接文件以及镜像文件. /dev dev是Device(设备) ...

  5. Python说文解字_Python之多任务_05

    问:在Py3.5之前yield表现非常好,在Py3.5之后为了将予以变得更加明确,就引入了async和await关键词用于定义原生的协议. 答:async和await原生协程: async def d ...

  6. Python说文解字_Python之多任务_03

    问:线程学完了,现在我们开始学习进程了吧? 答:是的.前面说到线程就是我们的手,我们现在可以学习一下我们的“胳膊”了. 我们有了多线程,为什么还要学习多进程呢?这是因为在Python当中有一把GIL锁 ...

  7. hook鼠标

    library dllMouse; uses SysUtils, Classes, UnitHookDLL in 'UnitHookDLL.pas', UnitHookConst in 'UnitHo ...

  8. springBoot中的邮件发送

    1. 添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId> ...

  9. POJ 2828 线段树活用

    题目大意:依次描述了一个N个人的队伍,每个人所站的序号以及他的价值,依次描述每个人的过程中,存在序号相同的人,表示该人插入到了前一个序号相同的人的前面.最后输出整个队伍的值排列情况. 这个题目确实难以 ...

  10. 设计模式讲解4:Bridge模式源码

    声明:迁移自本人CSDN博客https://blog.csdn.net/u013365635 桥接模式可以和排列组合关联起来理解,一个对象有多种不通种类的属性,如attributeA1,attribu ...