Apache Spark大数据分析入门（一）
|
《Apache Spark大数据分析入门（一）》要点： 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：
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：
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
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 Shellcd 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 Shellcd 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textFileRDDval 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：
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：
下面给出的是RDD的部分转换操作清单：
下面给出的是RDD的部门action操作清单：
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. 欢迎参与《Apache Spark大数据分析入门（一）》讨论，分享您的想法，编程之家PHP学院为您提供专业教程。 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
