Spark概述

1.1 什么是Spark

回顾：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

1.2 Hadoop与Spark历史

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MR是进程模型，ResourceManager NodeManager都是进程！MapTask、ReduceTask也是进程。进程成本相比线程更高！

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Hadoop的Yarn框架比Spark框架诞生的晚，所以Spark自己也设计了一套资源调度框架。Master 和Worker是常驻后台进程！线程模型ApplicationMaster和Executor是线程！

1.3 Hadoop与Spark框架对比

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1.4 Spark内置模块

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Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

1.5 Spark特点

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第2章 Spark运行模式

部署Spark集群大体上分为两种模式：单机模式与集群模式
大多数分布式框架都支持单机模式，方便开发者调试框架的运行环境。但是在生产环境中，并不会使用单机模式。因此，后续直接按照集群模式部署Spark集群。
下面详细列举了Spark目前支持的部署模式。
（1）Local模式：在本地部署单个Spark服务
（2）Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）
（3）YARN模式： Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。（国内最常用）
（4）Mesos模式： Spark使用Mesos平台进行资源与任务的调度。（国内很少用）

2.1 Spark安装地址

1）官网地址：http://spark.apache.org/
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.3.0/
3）下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html https://archive.apache.org/dist/spark/

2.2 Local模式

Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。

2.2.1 安装使用

1）上传并解压Spark安装包

[aa@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.3.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[aa@hadoop102 module]$ mv spark-3.3.0-bin-hadoop3.2 spark-local

2）官方求PI案例

[aa@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar \
10

可以查看spark-submit所有参数：

[aa@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-submit

① --class：表示要执行程序的主类；
② --master local[2]
·local: 没有指定线程数，则所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算
·local[K]:指定使用K个Core来运行计算，比如local[2]就是运行2个Core来执行
效果：

20/09/20 09:30:53 INFO TaskSetManager:
20/09/15 10:15:00 INFO Executor: Running task 1.0 in stage 0.0 (TID 1)
20/09/15 10:15:00 INFO Executor: Running task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)

· local[*]：默认模式。自动帮你按照CPU最多核来设置线程数。如CPU有8核，Spark会自动设置8个线程计算。效果：

20/09/20 09:30:53 INFO TaskSetManager:
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 1.0 in stage 0.0 (TID 1)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 2.0 in stage 0.0 (TID 2)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 4.0 in stage 0.0 (TID 4)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 3.0 in stage 0.0 (TID 3)
20/09/15 10:15:58 INFO Executor: Running task 5.0 in stage 0.0 (TID 5)
20/09/15 10:15:59 INFO Executor: Running task 7.0 in stage 0.0 (TID 7)
20/09/15 10:15:59 INFO Executor: Running task 6.0 in stage 0.0 (TID 6)

③ spark-examples_2.12-3.3.0.jar：要运行的程序；
④ 10：要运行程序的输入参数（计算圆周率π的次数，计算次数越多，准确率越高）；
3）结果展示
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI。
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2.2.2 查看任务运行详情

再次运行求PI任务，增加任务次数

[aa@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar \
1000