厦大数据库实验室博客

总结、分享、收获

实验室主页



Spark2.0安装

邓少军 (updated: )
大数据学习路线图

【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！
[返回Spark教程首页]
Spark可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起安装使用。本教程中，我们采用和Hadoop一起安装使用，这样，就可以让Spark使用HDFS存取数据。需要说明的是，当安装好Spark以后，里面就自带了scala环境，不需要额外安装scala，因此，“Spark安装”这个部分的教程，假设读者的计算机上，没有安装Scala，也没有安装Java（当然了，如果已经安装Java和Scala，也没有关系，依然可以继续按照本教程进行安装），也就是说，你的计算机目前只有Linux系统，其他的软件和环境都没有安装（没有Java，没有Scala，没有Hadoop，没有Spark），需要从零开始安装所有大数据相关软件。下面，需要你在自己的Linux系统上（笔者采用的Linux系统是Ubuntu14.04），首先安装Java和Hadoop，然后再安装Spark（Spark安装好以后，里面就默认包含了Scala解释器）。本教程的具体运行环境如下：

  • Ubuntu14.04以上
  • Hadoop 2.6.0以上
  • Java JDK 1.7以上
  • Spark 2.0.0

一、安装Hadoop

如果你的计算机上已经安装了Hadoop，本步骤可以略过。这里假设没有安装。如果没有安装Hadoop，请访问Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04,依照教程学习安装即可。注意，在这个Hadoop安装教程中，就包含了Java的安装，所以，按照这个教程，就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装。

二、安装 Spark

访问Spark官方下载地址，按照如下图下载。
%e9%80%89%e5%8c%ba_004

Spark部署模式主要有四种：Local模式（单机模式）、Standalone模式（使用Spark自带的简单集群管理器）、YARN模式（使用YARN作为集群管理器）和Mesos模式（使用Mesos作为集群管理器）。
这里介绍Local模式（单机模式）的 Spark安装。我们选择Spark 2.0.0版本，并且假设当前使用用户名hadoop登录了Linux操作系统。

sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.0.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-2.0.0-bin-without-hadoop/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark          # 此处的 hadoop 为你的用户名

安装后，还需要修改Spark的配置文件spark-env.sh

cd /usr/local/spark
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

编辑spark-env.sh文件(vim ./conf/spark-env.sh)，在第一行添加以下配置信息:

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

有了上面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中读取数据。如果没有配置上面信息，Spark就只能读写本地数据，无法读写HDFS数据。
配置完成后就可以直接使用，不需要像Hadoop运行启动命令。
通过运行Spark自带的示例，验证Spark是否安装成功。

cd /usr/local/spark
bin/run-example SparkPi

执行时会输出非常多的运行信息，输出结果不容易找到，可以通过 grep 命令进行过滤（命令中的 2>&1 可以将所有的信息都输出到 stdout 中，否则由于输出日志的性质，还是会输出到屏幕中）:

bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"

这里涉及到Linux Shell中管道的知识，详情可以参考Linux Shell中的管道命令
过滤后的运行结果如下图示，可以得到π 的近似值：
%e9%80%89%e5%8c%ba_005

三、使用 Spark Shell 编写代码

学习Spark程序开发，建议首先通过spark-shell交互式学习，加深Spark程序开发的理解。
这里介绍Spark Shell 的基本使用。Spark shell 提供了简单的方式来学习 API，并且提供了交互的方式来分析数据。你可以输入一条语句，Spark shell会立即执行语句并返回结果，这就是我们所说的REPL（Read-Eval-Print Loop，交互式解释器），为我们提供了交互式执行环境，表达式计算完成就会输出结果，而不必等到整个程序运行完毕，因此可即时查看中间结果，并对程序进行修改，这样可以在很大程度上提升开发效率。
Spark Shell 支持 Scala 和 Python，这里使用 Scala 来进行介绍。

前面已经安装了Hadoop和Spark，如果Spark不使用HDFS和YARN，那么就不用启动Hadoop也可以正常使用Spark。如果在使用Spark的过程中需要用到 HDFS，就要首先启动 Hadoop（启动Hadoop的方法可以参考上面给出的Hadoop安装教程）。
这里假设不需要用到HDFS，因此，就没有启动Hadoop。现在我们直接开始使用Spark。可以通过下面命令启动Spark Shell环境：

bin/spark-shell

启动spark-shell后，就会进入“scala>”命令提示符状态,如下图所示：
%e9%80%89%e5%8c%ba_006
现在，你就可以在里面输入scala代码进行调试了。

比如，下面在命令提示符后面输入一个表达式“8 * 2 + 5”，然后回车，就会立即得到结果：

scala> 8*2+5
res0: Int = 21

最后，可以使用命令“:quit”退出Spark Shell，如下所示：

scala>:quit

或者，也可以直接使用“Ctrl+D”组合键，退出Spark Shell。

四、Spark独立应用程序编程

接着我们通过一个简单的应用程序 SimpleApp 来演示如何通过 Spark API 编写一个独立应用程序。使用 Scala 编写的程序需要使用 sbt 进行编译打包，相应的，Java 程序使用 Maven 编译打包，而 Python 程序通过 spark-submit 直接提交。

（一）编写Scala独立应用程序

  1. 安装sbt
    sbt是一款Spark用来对scala编写程序进行打包的工具，这里简单介绍sbt的安装过程，感兴趣的读者可以参考官网资料了解更多关于sbt的内容。
    Spark 中没有自带 sbt，这里直接给出sbt-launch.jar的下载地址，直接点击下载即可。
    我们选择安装在 /usr/local/sbt 中：
sudo mkdir /usr/local/sbt
sudo chown -R hadoop /usr/local/sbt      # 此处的 hadoop 为你的用户名
cd /usr/local/sbt

下载后，执行如下命令拷贝至 /usr/local/sbt 中：

cp ~/下载/sbt-launch.jar .

接着在 /usr/local/sbt 中创建 sbt 脚本（vim ./sbt），添加如下内容：

#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/sbt-launch.jar "$@"

保存后，为 ./sbt 脚本增加可执行权限：

chmod u+x ./sbt

最后运行如下命令，检验 sbt 是否可用（请确保电脑处于联网状态，首次运行会处于 “Getting org.scala-sbt sbt 0.13.11 ...” 的下载状态，请耐心等待。笔者等待了 7 分钟才出现第一条下载提示）：

./sbt sbt-version

只要能得到如下图的版本信息就没问题：

4
2. Scala应用程序代码
在终端中执行如下命令创建一个文件夹 sparkapp 作为应用程序根目录：

cd ~           # 进入用户主文件夹
mkdir ./sparkapp        # 创建应用程序根目录
mkdir -p ./sparkapp/src/main/scala     # 创建所需的文件夹结构

在 ./sparkapp/src/main/scala 下建立一个名为 SimpleApp.scala 的文件（vim ./sparkapp/src/main/scala/SimpleApp.scala），添加代码如下（目前不需要理解代码的具体含义，只需要理解如何编译运行代码就可以）：

/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
val logFile = "file:///usr/local/spark/README.md" // Should be some file on your system
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
}
}

该程序计算 /usr/local/spark/README 文件中包含 "a" 的行数 和包含 "b" 的行数。代码第8行的 /usr/local/spark 为 Spark 的安装目录，如果不是该目录请自行修改。不同于 Spark shell，独立应用程序需要通过 val sc = new SparkContext(conf) 初始化 SparkContext，SparkContext 的参数 SparkConf 包含了应用程序的信息。

该程序依赖 Spark API，因此我们需要通过 sbt 进行编译打包。 ./sparkapp 中新建文件 simple.sbt（vim ./sparkapp/simple.sbt），添加内容如下，声明该独立应用程序的信息以及与 Spark 的依赖关系：

name := "Simple Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.8"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.0.0"

文件 simple.sbt 需要指明 Spark 和 Scala 的版本。在上面的配置信息中，scalaVersion用来指定scala的版本，sparkcore用来指定spark的版本，这两个版本信息都可以在之前的启动 Spark shell 的过程中，从屏幕的显示信息中找到。（后续章节需要改为相应Spark2.0.0版本） 下面就是笔者在启动过程当中，看到的相关版本信息（备注：屏幕显示信息会很长，需要往回滚动屏幕仔细寻找信息）。
%e9%80%89%e5%8c%ba_006
3. 使用 sbt 打包 Scala 程序
为保证 sbt 能正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构：

cd ~/sparkapp
find .

文件结构应如下图所示：
%e9%80%89%e5%8c%ba_007

接着，我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR（首次运行同样需要下载依赖包 ）：

/usr/local/sbt/sbt package

打包成功的话，会输出如下图内容：
%e9%80%89%e5%8c%ba_008

生成的 jar 包的位置为 ~/sparkapp/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar。（后续章节Spark1.6.2版本jar包位置会有细微差别）
4. 通过 spark-submit 运行程序
最后，我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下：

/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkapp/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
# 上面命令执行后会输出太多信息，可以不使用上面命令，而使用下面命令查看想要的结果
/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkapp/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar 2>&1 | grep "Lines with a:"

最终得到的结果如下：

Lines with a: 61, Lines with b: 27

自此，你就完成了你的第一个 Spark 应用程序了。

（二）Java独立应用编程

  1. 安装maven
    ubuntu中没有自带安装maven，需要手动安装maven。可以访问maven官方下载自己下载。这里直接给出apache-maven-3.3.9-bin.zip的下载地址,直接点击下载即可。
    选择安装在/usr/local/maven中：
sudo unzip ~/下载/apache-maven-3.3.9-bin.zip -d /usr/local
cd /usr/local
sudo mv apache-maven-3.3.9/ ./maven
sudo chown -R hadoop ./maven
  1. Java应用程序代码
    在终端执行如下命令创建一个文件夹sparkapp2作为应用程序根目录
cd ~ #进入用户主文件夹
mkdir -p ./sparkapp2/src/main/java

在 ./sparkapp2/src/main/java 下建立一个名为 SimpleApp.java 的文件（vim ./sparkapp2/src/main/java/SimpleApp.java），添加代码如下：

/*** SimpleApp.java ***/
import org.apache.spark.api.java.*;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

public class SimpleApp {
public static void main(String[] args) {
String logFile = "file:///usr/local/spark/README.md"; // Should be some file on your system
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local", "Simple App",
"file:///usr/local/spark/", new String[]{"target/simple-project-1.0.jar"});
JavaRDD<String> logData = sc.textFile(logFile).cache();

long numAs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) { return s.contains("a"); }
}).count();

long numBs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) { return s.contains("b"); }
}).count();

System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
}
}

该程序依赖Spark Java API,因此我们需要通过Maven进行编译打包。在./sparkapp2中新建文件pom.xml(vim ./sparkapp2/pom.xml),添加内容如下，声明该独立应用程序的信息以及与Spark的依赖关系：

<project>
<groupId>edu.berkeley</groupId>
<artifactId>simple-project</artifactId>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<name>Simple Project</name>
<packaging>jar</packaging>
<version>1.0</version>
<repositories>
<repository>
<id>Akka repository</id>
<url>http://repo.akka.io/releases<;/url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency> <!-- Spark dependency -->
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.0.0-preview</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>

关于Spark dependency的依赖关系，可以访问The Central Repository。搜索spark-core可以找到相关依赖关系信息。

  1. 使用maven打包java程序
    为了保证maven能够正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构:
cd ~/sparkapp2
find

文件结构如下图：

接着，我们可以通过如下代码将这整个应用程序打包成Jar(注意：电脑需要保持连接网络的状态，而且首次运行同样下载依赖包，同样消耗几分钟的时间):

/usr/local/maven/bin/mvn package

如出现下图，说明生成Jar包成功：
%e9%80%89%e5%8c%ba_010
4. 通过spark-submit 运行程序
最后，可以通过将生成的jar包通过spark-submit提交到Spark中运行，如下命令：

/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkapp2/target/simple-project-1.0.jar
# 上面命令执行后会输出太多信息，可以不使用上面命令，而使用下面命令查看想要的结果
/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkapp2/target/simple-project-1.0.jar 2>&1 | grep "Lines with a"

最后得到的结果如下:

Lines with a: 61, Lines with b: 27

子雨大数据之Spark入门

扫一扫访问本博客

© 2014 厦大数据库实验室