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Apache Spark大数据分析入门（一）

作者：CSDN   时间 2015-11-25

《Apache Spark大数据分析入门（一）》要点：
本文介绍了Apache Spark大数据分析入门（一），希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

相关主题：apache配置

Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部门)的第一部门.

全文共包含四个部分：

  • 第一部分：Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs
  • 第二部分：介绍Spark SQL、Dataframes及如何结合Spark与Cassandra一起使用
  • 第三部分：介绍Spark MLlib和Spark Streaming
  • 第四部分：介绍Spark Graphx图计算

本篇讲解的就是第一部分

关于全部摘要和提纲部分,请登录我们的网站 Apache Spark QuickStart for real-time data-analytics进行拜访.

Spark 概述

Apache Spark是一个正在快速成长的开源集群计算系统,正在快速的成长.Apache Spark生态系统中的包和框架日益丰富,使得Spark能够进行高级数据分析.Apache Spark的快速成功得益于它的强大功能和易于使用性.相比于传统的MapReduce大数据分析,Spark效率更高、运行时速度更快.Apache Spark 提供了内存中的分布式计算能力,具有Java、 Scala、Python、R四种编程语言的API编程接口.Spark生态系统如下图所示：

Apache Spark大数据分析入门(一)

整个生态系统构建在Spark内核引擎之上,内核使得Spark具备快速的内存计算能力,也使得其API支持Java、Scala,、Python、R四种编程语言.Streaming具备实时流数据的处理能力.Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据,DataFrame位于Spark SQL的核心,DataFrame将数据保留为行的集合,对应行中的各列都被命名,通过使用DataFrame,可以非常方便地查询、绘制和过滤数据.MLlib为Spark中的机器学习框架.Graphx为图计算框架,提供结构化数据的图计算能力.以上便是整个生态系统的概况.

Apache Spark的发展历史

  • 最初由加州伯克利大学(UC Berkeley) AMP lab实验室开发并于2010年开源,目前已经成为阿帕奇软件基金会(Apache Software Foundation)的顶级项目.
  • 已经有12,500次代码提交,这些提交来自630个源码贡献者(参见 Apache Spark Github repo)
  • 大部分代码使用 Scala语言编写.
  • Apache Spark的Google兴趣搜索量( Google search interests)最近呈井喷式的增长,这表明其关注度之高(Google广告词工具显示：仅七月就有多达108,000次搜索,比Microservices的搜索量多十倍)
Apache Spark大数据分析入门(一)
  • 部分Spark的源码贡献者(distributors)分别来自IBM、Oracle、DataStax、BlueData、Cloudera……
  • 构建在Spark上的应用包含：Qlik、Talen、Tresata、atscale、platfora……
  • 使用Spark的公司有： VerizonVerizon、NBC、Yahoo、Spotify……

大家对Apache Spark如此感兴趣的原因是它使得普通的开发具备Hadoop的数据处理能力.较之于Hadoop,Spark的集群配置比Hadoop集群的配置更简单,运行速度更快且更容易编程.Spark使得大多数的开发人员具备了大数据和实时数据分析能力.鉴于此,鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Apache Spark.

下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行

动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行,Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行.

可以从 这里下载Apache Spark,下载时选择最近预编译好的版本以便能够立即运行shell.

tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz

运行Python Shell

cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4./bin/pyspark

在本节中不会使用Python Shell进行演示.

Scala交互式命令行由于运行在JVM上,能够使用java库.

运行Scala Shell

cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4./bin/spark-shell

执行完上述命令行,你可以看到下列输出：

Scala Shell欢迎信息

Welcome to      ____              __     / __/__  ___ _____/ /__    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 1.5.0      /_/Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_25)Type in expressions to have them evaluated.Type :help for more information.15/08/24 21:58:29 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.0

下面是一些简单的练习以便赞助使用shell.也许你现在不能理解我们做的是什么,但在后面我们会对此进行详细分析.在Scala Shell中,执行下列操作：

在Spark中使用README 文件创建textFileRDD

val textFile = sc.textFile("README.md")

获取textFile RDD的第一个元素

textFile.firstres3: String = # Apache Spark

对textFile RDD中的数据进行过滤操作,返回所有包括“Spark”关键字的行,操作完成后会返回一个新的RDD,操作完成后可以对返回的RDD的行进行计数

筛选出包含Spark关键字的RDD然后进行行计数

val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))linesWithSpark.countres10: Long = 19

要找出RDD linesWithSpark单词出现最多的行,可以使用下列操作.使用map办法,将RDD中的各行映射成一个数,然后再使用reduce办法找出包含单词数最多的行.

找出RDD textFile 中包括单词数最多的行

textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)res11: Int = 14

返回结果注解第14行单词数最多.

也可以引入其它java包,例如 Math.max办法,因为map和reduce办法接受scala函数字面量作为参数.

在scala shell中引入Java办法

import java.lang.MathtextFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))res12: Int = 14

我们可以很容易地将数据缓存到内存当中.

将RDD linesWithSpark 缓存,然后进行行计数

linesWithSpark.cacheres13: linesWithSpark.type = MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23linesWithSpark.countres15: Long = 19

上面简要地给大家演示的了如何使用Spark交互式命令行.

弹性分布式数据集(RDDs)

Spark在集群中可以并行地执行任务,并行度由Spark中的主要组件之一——RDD决定.弹性分布式数据集(Resilient distributed data, RDD)是一种数据表现方式,RDD中的数据被分区存储在集群中(碎片化的数据存储方式),正是由于数据的分区存储使得任务可以并行执行.分区数量越多,并行越高.下图给出了RDD的表现：

想像每列均为一个分区(partition ),你可以非常便利地将分区数据分配给集群中的各个节点.

为创建RDD,可以从外部存储中读取数据,例如从Cassandra、Amazon简单存储服务(Amazon Simple Storage Service)、HDFS或其它Hadoop支持的输入数据格式中读取.也可以通过读取文件、数组或JSON格式的数据来创建RDD.另一方面,如果对于应用来说,数据是本地化的,此时你仅需要使用parallelize办法便可以将Spark的特性作用于相应数据,并通过Apache Spark集群对数据进行并行化分析.为验证这一点,我们使用Scala Spark Shell进行演示：

通过单词列表集合创建RDD thingsRDD 

val thingsRDD = sc.parallelize(List("spoon", "fork", "plate", "cup", "bottle"))thingsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[11] at parallelize at <console>:24

计算RDD thingsRDD 中单的个数

thingsRDD.countres16: Long = 5

运行Spark时,需要创建Spark Context.使用Spark Shell交互式命令行时,Spark Context会自动创建.当调用Spark Context 对象的parallelize 办法后,我们会得到一个经过分区的RDD,这些数据将被分发到集群的各个节点上.

使用RDD我们能够做什么?

对RDD,既可以进行数据转换,也可以对进行action操作.这意味着使用transformation可以改变数据格式、进行数据查询或数据过滤操作等,使用action操作,可以触发数据的改变、抽取数据、收集数据甚至进行计数.

例如,我们可以使用Spark中的文本文件README.md创建一个RDD textFile,文件中包括了若干文本行,将该文本文件读入RDD textFile时,其中的文本行数据将被分区以便能够分发到集群中并被并行化操作.

根据README.md文件创建RDD textFile

val textFile = sc.textFile("README.md")

行计数

textFile.countres17: Long = 98

README.md 文件中有98行数据.

得到的结果如下图所示：

然后,我们可以将所有包括Spark关键字的行筛选出来,完成操作后会生成一个新的RDDlinesWithSpark：

创建一个过滤后的RDD linesWithSpark

val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))

在前一幅图中,我们给出了 textFile RDD的表现,下面的图为RDD linesWithSpark的表现：

值得注意的是,Spark还存在键值对RDD(Pair RDD),这种RDD的数据格式为键/值对数据(key/value paired data).例如下表中的数据,它表现水果与颜色的对应关系：

Apache Spark大数据分析入门(一)

对表中的数据使用groupByKey转换操作将得到下列结果：

groupByKey 转换操作

pairRDD.groupByKeyBanana [Yellow]Apple [Red, Green]      Kiwi [Green]Figs [Black]

该转换操作只将键为Apple,值为Red和Green的数据进行了分组.这些是到目前为止给出的转换操作例子.

当得到一个经过过滤操作后的RDD,可以collect/materialize相应的数据并使其流向应用程序,这是action操作的例子.经过此操作后, RDD中所有数据将消失,但我们仍然可以在RDD的数据上进行某些操作,因为它们仍然在内存当中.

Collect 或 materializelinesWithSpark RDD中的数据

linesWithSpark.collect

值得一提的是每次进行Spark action操作时,例如count action操作,Spark将重新启动所有的转换操作,计算将运行到最后一个转换操作,然后count操作返回计算结果,这种运行方式速度会较慢.为办理该问题和提高程序运行速度,可以将RDD的数据缓存到内存当中,这种方式的话,当你反复运行action操作时,能够避免每次计算都从头开始,直接从缓存到内存中的RDD得到相应的结果.

缓存RDDlinesWithSpark

linesWithSpark.cache

如果你想将RDD linesWithSpark从缓存中清除,可以使用unpersist办法.

将linesWithSpark从内存中删除

linesWithSpark.unpersist

如果不手动删除的话,在内存空间紧张的情况下,Spark会采用最近最久未使用(least recently used logic,LRU)调度算法删除缓存在内存中最久的RDD.

下面总结一下Spark从开始到结果的运行过程：

  • 创建某种数据类型的RDD
  • 对RDD中的数据进行转换操作,例如过滤操作
  • 在必要重用的情况下,对转换后或过滤后的RDD进行缓存
  • 在RDD上进行action操作,例如提取数据、计数、存储数据到Cassandra等.

下面给出的是RDD的部分转换操作清单：

  • filter
  • map
  • sample
  • union
  • groupbykey
  • sortbykey
  • combineByKey
  • subtractByKey
  • mapValues
  • Keys
  • Values

下面给出的是RDD的部门action操作清单：

  • collect
  • count
  • first
  • countbykey
  • saveAsTextFile
  • reduce
  • take(n)
  • countBykey
  • collectAsMap
  • lookup(key)

关于RDD所有的操作清单和描述,可以参考 Spark documentation

结束语

本文介绍了Apache Spark,一个正在快速成长、开源的集群计算系统.我们给大家展示了部分能够进行高级数据分析的Apache Spark库和框架.对 Apache Spark为什么会如此成功的原因进行了简要分析,具体表示为 Apache Spark的强大功能和易用性.给大家演示了 Apache Spark提供的内存、分布式计算环境,并演示了其易用性及易掌握性.

在本系列教程的第二部门,我们对Spark进行更深入的介绍.

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