Spark 入门篇之spark&spark sql
Spark 入门篇
1 概述
Spark是一个通用的快速的大数据处理引擎，是类似于hadoop的map reduce大数据并行处理引擎。它的数据源可以是hdfs、cassandra、hbase等，除常规编程模式外，它还是支持sql使用方式。Spark支持streaming流式计算（秒级延迟）、机器学习库MLib、图计算GraphX、Bagel（Google的pregel图计算框架的实现）、SparkR等多种库，以用于各种复杂的数据处理的场景。
基于spark的编程框架，编写简洁的数据处理脚本，通过spark shell等方式将任务提交到spark平台，spark即可完成大数据任务拆分以及处理，用户可以通过管理的页面来查看任务的处理状态。
Spark基于scala编写，目前spark框架API接口支持scala、java、python、R等语言。
2 Spark优点
Spark 于2012年推出，相对hadoop的map reduce框架，具备较多优点。
优点具体如下：
1) 计算速度快，官方宣称：相对于hadoop，存储基于内存时，快100倍以上，数据存储基于磁盘时快10倍以上。
2) 编程简单
做迭代计算时，不需要像hadoop反复的写多个map reduce，更多和单机的过程式编程类似，代码简单很多。
提供了map（映射处理）、filter、count、reduce、join、group by等80种以上的计算算子，直接使用即可。
简单的已有算子支持的多轮迭代计算任务，一个脚本几行代码就搞定，相对于hadoop的多个map reduce类要简洁很多。
3) 可以在HDfs、hbase、cassandra、kafaka等多种数据源上运行。
3 Spark的主要概念
1） SparkContext
Spark程序首先就要构建一个SparkContext，它告知程序如何访问spark集群。 SparkContext可以基于sparkConf这个包含了集群等配置信息的对象构建。默认从/conf配置文件夹中的配置文件中读取相关配置，如spark平台的地址、hdfs地址等。
Python api初始化样例如下
conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)
2） RDD(Resilient DistributedDatasets)
弹性分布式数据集，这个是spark这核心的抽象，它是spark的迭代计算过程中操作的分布式数据对象，是其主要的数据形态。RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合，一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段，RDD可以相互依赖。RDD是自容错的，如丢失，会自动重新计算生成。rdd在spark中可以有多重存储级别，可以默认纯cach，也可以在磁盘上。可以选择多副本模式，用于为在线服务提供即时查询的场景。
RDD可以由已有的数据集合生成，也可以由hdfs等外部数据文件或库生成。以下为从hdfs文件生成的Python代码样例：
distFile = sc.textFile("/directory/data.txt") //输入可以为目录或者模糊匹配的目录或文件 /*/*.txt对于rdd支持的各类操作（过滤、映射、reduce等），多看api doc，一个页面都包括了，很简洁易懂。
4 Spark代码实例demo
提供python语言的代码demo。
1、 开始写代码前，做好环境准备
可以自己搭建部署spark，也可以利用已有环境进行配置。
包括：
1） conf/spark-defaults.conf
配置spark.master、spark.ui.port等信息
2） 结合hdfs使用，配置hdfs的信息
可以将正确配置的hadoop-site.xml放到spark的conf目录下，主要包括hdfs地址以及hadoop的用户名密码等信息。
2、 示例代码
基于python构建，统计文件中词的数量map、reduce等计算
from pyspark import SparkContext, SparkConf
#give your own hdfs path
srcPath="/xx/xx"
resPath="/xx/xx"
appName="word count test"
#init sparkContext
conf = SparkConf().setAppName(appName)
sc = SparkContext(conf=conf)
#create rdd from hadoop txt file
textRdd = sc.textFile(srcPath)
#map text word line to (word,1)
wordSplit = textRdd.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1))
#reducebyKey to get word count
wordCounts = wordSplit.reduceByKey(lambda a, b: a+b)
print wordCounts.collect()
#save to hdfs
wordCounts.saveAsTextFile(resPath)
3、 提交任务到spark平台
通过以下指令提交任务
./bin/spark-submit xx.py4、 查看任务执行状态
到spark ui web界面上根据Appname 查看任务执行状态以及运行细节。
Web ui地址为：spark.master:spark.ui.port。
5 Spark sql主要概念
Spark支持以sql的方式来查询处理大数据，除了自己构建的spark table外，也支持访问hive的table。注意其支持嵌套sql。
1、 SqlContext
Sql的上下文对象，基于SparkContext构建SqlContext
sqlContext = SQLContext(sc)2、 DataFrames
DataFrames是一个以表列组织的分布式数据集，类似于关系数据库中表。可以从已有RDD、hive table等多个方式构建。
以下为从已有RDD构建DataFrames的代码样例：
#user is rdd created by row element， create DataFrame from user RDD
schemaUser = sqlContext.inferSchema(user) //spark 1.3 后是接口createDataFrame()
schemaUser.registerTempTable("user")6 Spark sql代码实例
继续以上面的文件的词统计为例，通过sql获取出现次数top 10的词
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext, Row
#define your hdfs data path
srcPath="/xxx/xxx "
resPath="/xxx/xxx "
appName="word count test"
#init sqlContext
conf = SparkConf().setAppName(appName)
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQLContext(sc)
#create rdd from hadoop txt file
textRdd = sc.textFile(srcPath)
#map text word line to (word,1)
wordSplit = textRdd.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1))
#reducebyKey to get word count
wordCounts = wordSplit.reduceByKey(lambda a, b: a+b)
#create row based rdd
rowRdd = wordCounts.map(lambda x: Row(word=x[0],wc=x[1]))
wordFrames = sqlContext.inferSchema(rowRdd)
wordFrames.registerTempTable("tword")
top10Frames = sqlContext.sql("select word,wc FROM tword order by wc desc limit 10")
print top10Frames.collect()
7 作者简介
作者信息： 汪恭正，2010年加入百度，现任百度资深研发工程师
Github地址： https://github.com/neowgz
联系方式： wgongzheng@163.com