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Spark 开发与应用_tyt2023

时间：2023-12-27 11:12:11浏览次数：27  
标签：val scala Scala 应用 org Spark com tyt2023

本实验基于MRS环境，主要介绍如何利用Spark RDD的常用算子进行简单统计分析，以及如何利用SparkSQL进行结构化批处理。

购买弹性公网IP

购买MRS集群

 

选择“自定义购买”

区域：华北—北京四

计费模式：按需计费

集群名称：mrs-bigdata

版本类型：普通版

集群版本：MRS 3.1.0 WXL

集群类型：自定义

勾选组件：Hadoop/Spark2x/HBase/Hive

可用区：任意均可

虚拟私有云：vpc-bigdata

子网：subnet-bigdata

安全组：sg-bigdata

弹性公网IP：选择下拉框中已购买的ip

常用模板：默认选项

开启“拓扑调整”，勾选如下图位置所示的“DN, NM, RS”。此操作表示在Master3节点分别部署DataNode, NodeManager, RegionServer以解决如上警告。

安装jdk环境

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/hccdp/HCCDP/jdk-8u341-linux-x64.tar.gz
 

下载完成后，运行下列命令进行解压：

  
                                tar -zxvf jdk-8u341-linux-x64.tar.gz

下载解压Maven环境

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/hccdp/HCCDP/apache-maven-3.6.0.tar.gz
 

利用如下命令进行解压：

  
tar -zxvf apache-maven-3.6.0.tar.gz

安装Scala环境

Spark编程推荐使用Scala，语法简洁，且更符合Spark Core运行逻辑。在xfce命令行运行下列代码下载Scala压缩文件，直接下载到/home/user目录下即可，方便查找。

  
                                wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/hccdp/HCCDP/scala-2.11.8.tgz

下载完成后，运行下列命令进行解压：

  
tar -zxf scala-2.11.8.tgz

解压成功后，修改配置文件。使用如下命令进入配置文件编辑界面

  
                                vim ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/home/user/jdk1.8.0_341
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export SCALA_HOME=/home/user/scala-2.11.8
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:$PATH

 

激活修改后的环境：

source ~/.bashrc

利用如下命令查看是否安装成功：

java -version
scala -version


安装IDEA

打开xfce命令行，利用下列命令下载IDEA：

 wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/hccdp/ideaIC.tar.gz

下载完成后，利用如下命令进行解压：

  
                                tar -zxvf ideaIC.tar.gz

解压完成后，利用下列命令安装idea：

  
                                /home/user/idea-IC/bin/idea.sh


修改Maven配置

等待安装完毕，出现IDEA界面，在界面左侧找到Customize标签，点击该标签。

在Customize窗口下找到All settings，点击弹出配置窗口。

在新窗口左侧找到“Build, Execution, Deployment”，展开该标签，选择“Build Tools”-“Maven”标签进入如下界面。

 

直接编辑“Maven home path”，修改为如下路径：

  
                                /home/user/apache-maven-3.6.0

修改“User settings file”为相关配置路径（记得点选右侧的Override）：

  
                                /home/user/apache-maven-3.6.0/conf/setting.xml

确认无误后点击OK即可。

安装Scala插件

在IDEA初始界面找到Plugins标签，单击打开

选择Marketplace，在搜索框中输入scala，完成scala插件安装。

安装scala插件后，点击绿色的Restart IDE重启IntelliJ IDEA。

点击New Project，如果在Language标签下显示Scala，表示已成功安装。

Spark RDD编程实验 

Spark是个轻量级的组件，底层用Scala实现，充分利用Scala语言的简洁和丰富表达力。同时巧妙利用了Hadoop的基础设施。Spark计算过程的中间数据放在内存中，对于迭代运算、批处理计算的效率更高，延迟更低性能上提升高于Mapreduce100倍（全内存计算）。Spark对小数据集可达到亚秒级的延迟。允许扩展新的数据算子、新的数据源。

Spark核心概念是RDD，RDD是Spark对基础数据的抽象。本任务通过介绍Spark RDD的相关Scala API编程，针对部分客户收入和支出情况数据进行统计分析，以便掌握Spark Core的运行原理与核心机制。

新建Scala Maven工程

点击”New Project” 按钮，新建一个项目。此时记得勾选Maven Archetype。

 

按如下配置项目信息：

① Name：SparkRDD

② Location：~/IdeaProjects

③ JDK：下拉，找到最下方的 ~/jdk1.8.0_341

④ Catalog：Internal

⑤ Archetype：org.scala-tools.archetypes:scala-archetype-simple (可以手动输入scala单词，方便筛选)

⑥ Version：1.2

⑦ Advanced Settings：

⑧ GroupId：com.huawei

⑨ ArtifactId：SparkRDD

⑩ Version：1.0-SNAPSHOT

确认无误后点击Create。

此时系统会自动从华为云中央仓库拉取所需的依赖。此步骤所耗时间较长，预计需耐心等待约5分钟。

项目架构安装完毕后，会看到下方出现以下信息。此时可以进行下一步操作。

 

配置POM文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.com.hw</groupId>
<artifactId>SPARKRDD</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<inceptionYear>2008</inceptionYear>
<properties>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
</properties>

<repositories>
<repository>
<id>scala-tools.org</id>
<name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
<url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
</repository>
</repositories>

<pluginRepositories>
<pluginRepository>
<id>scala-tools.org</id>
<name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
<url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
</pluginRepository>
</pluginRepositories>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<version>2.11</version>
</dependency>
</dependencies>


<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<configuration>
<scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
<args>
<arg>-target:jvm-1.5</arg>
</args>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
<reporting>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<configuration>
<scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</reporting>
</project>

复制粘贴后会自动下载依赖，此时会占用大量内存。下载依赖需要一定时间，预计约需10分钟左右。

如果POM文件中有标红报错的行，请展开右侧Maven标签，在该标签中有“刷新”按钮，点击即可继续下载：

 

等到POM文件中所有标红的错误均已消失，此时表示依赖已安装完毕。

（注：如果此时发生闪退，请再次于xfce命令行执行下列命令：

  
/home/user/idea-IC-221.5921.22/bin/idea.sh

如果闪退后重新进入IDEA界面，出现SparkRDD工程不存在的情况，可以点击左上角的File，然后点击Open，选到~/IdeaProjects目录下的SparkRDD文件夹，然后Trust 该工程，点击This Window，即可继续下载依赖了。）

编写RDD业务代码

依赖安装完毕后，左侧能看到src文件夹，一直展开该文件夹下所有子目录，可以看到如下结构：

 接下来需要在com.huawei文件夹下新建一个名为RDD的Scala Object. 右键点击com.huawei，选择New>Scala Class.

 在新界面中选择下方黄色的Object选项，并填入名称为RDD。回车即可创建成功。

 打开新建的RDD文件，编辑代码如下

package com.huawei

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object RDD {
def main (args: Array[String]) {
// 设置Spark application的名称
val conf = new SparkConf().setAppName("CollectOutInfo")
// 初始化Spark，设置日志级别为警告
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
// 读取指定的目录或文件，由参数指定
val text = sc.textFile(args(0))
// val text = rdd1
// 过滤出支出的项目
val data = text.filter(_.contains("out"))
// 统计每个人的支出总和
val result:RDD[(String,Int)] = data.map(line =>{
val t= line.split(',')
(t(0),t(2).toInt)
}).reduceByKey(_ + _)

println("支出的结果统计为：")
result.collect().map(x => x._1 + ',' + x._2).foreach(println)
sc.stop()
}
}

然后将系统自带的名为App的Scala Object删除。

右键点击App，选择Delete

同样的方法，将test文件夹整个删除。

Maven打包并上传

打开编译器右上角的maven 标签，在Lifecycle下面找到package，双击package，此时编译器下面会开始进行build。

 

打包时同样会下载补充依赖文件，预计需等待约2分钟。

package结束后会出现BUILD SUCCESS，此时我们就可以在相应的目录下查看jar包。

打开桌面上的xfce终端，利用以下命令进入安装目录：

cd ~/IdeaProjects/SparkRDD/target/
 使用ls命令即可看到对应的SPARKRDD-1.0-SNAPSHOT.jar。 利用scp命令将SPARKRDD-1.0-SNAPSHOT.jar上传到MRS集群中： 
scp ~/IdeaProjects/SparkRDD/target/SPARKRDD-1.0-SNAPSHOT.jar [email protected]:/root
 

运行并验证

使用ssh命令远程登录到MRS集群中。

将该jar包上传到HDFS上，路径为/tmp/

  
                                hdfs dfs -put SPARKRDD-1.0-SNAPSHOT.jar /tmp/

 

利用Vim编辑器，在本地编辑一个文件。输入以下命令：

  
                                vim data.txt

按ecs退出编辑模式，然后输入“ :wq ”(不包含引号，但需包含冒号)，回车即可退出vim编辑器环境，回到Linux环境。

使用如下命令创建HDFS路径，并上传文件到对应路径中
hdfs dfs -mkdir /tmp/test/ 
hdfs dfs -put data.txt /tmp/test/
 hdfs dfs -ls /tmp/test/
使用yarn-client模式提交任务，将结果直接打印在控制台：
  
spark-submit --class com.huawei.RDD --master yarn-client SPARKRDD-1.0-SNAPSHOT.jar /tmp/test/data.txt
 SparkSQL编程实验

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝的使用SQL语句亦或是DataFrame API对结构化数据进行查询。

DataFrame提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame提供了数据的结构信息，即schema。Spark SQL将SQL语言解析成RDD，再由Spark Core执行。在spark2.0版本之前，Spark SQL中SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口，可以利用hiveContext通过hive sql语句操作hive表数据，兼容hive操作，并且hiveContext继承自SQLContext。

本任务通过介绍Spark SQL的相关编程，帮助大家掌握如何利用DataFrame的Java 及Scala API完成相关业务的开发与应用。

新建Scala Maven工程

点击”New Project” 按钮，新建一个项目。记得勾选Maven Archetype。

按如下配置项目信息：

① Name：SparkSQL

② Location：~/IdeaProjects

③ JDK：1.8

④ Catalog：Internel

⑤ Archetype：org.scala-tools.archetypes:scala-archetype-simple

⑥ Version：1.2

⑦ Advanced Settings：

⑧ GroupId：com.huawei

⑨ ArtifactId：SparkSQL

⑩ Version：1.0-SNAPSHOT

 

确认无误后点击Create。

如果弹出以下窗口，选择This Window，可以节约内存空间：

配置POM文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.com.hw</groupId>
<artifactId>SparkSQL</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<inceptionYear>2008</inceptionYear>
<properties>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
</properties>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.3.1</version>
</dependency>
</dependencies>

<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<configuration>
<scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
<args>
<arg>-target:jvm-1.5</arg>
</args>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
<reporting>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<configuration>
<scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</reporting>
</project>

生成随机数据

在com.huawei文件夹下新建一个名为SamplePeopleInfo的Java类。

 

 

package com.huawei;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;

/**
* args[0] : 文件路径
* args[1] : 生成数据量条数
*/
class dataProducer {
public static void main(String[] args) {
String filePath = "/home/user/SparkSQLData.txt";
int peopleNum = 1000; //测试数据量1000条

File file = new File(filePath);
FileWriter fw = null;
BufferedWriter writer = null;
Random rand = new Random();
int age = 0;
int se = 0;
String sex = null;
try {
fw = new FileWriter(file);
writer = new BufferedWriter(fw);
for(int i = 1;i<= peopleNum ;i++){
//通过随机数生成年龄、性别数据
age = rand.nextInt(100)+120;
se = rand.nextInt(2);
if(se!=0){
sex = "F";
}else {
sex = "M";
}
writer.write(i+","+sex+","+age);
writer.newLine(); //换行
writer.flush();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
writer.close();
fw.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

编辑好后，按照之前类似的方法，删除App对象和test文件夹：

在代码编辑窗口点击鼠标右键，选择Run 'dataProducer.main()'

看到有如下信息输出：

此时打开xcfe窗口，使用如下命令，即可看到SparkSQLData.txt文件。

 

编写SparkSQL业务代码

在com.huawei文件夹下新建一个名为DataStatistics的Scala Object。

 

 

package com.huawei

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
* args(0) : HDFS数据文件地址
*/
object DataStatistics {
private val schemaString = "id,gender,height"

def main(args: Array[String]): Unit = {
if (args.length < 1) {
//未输入数据源路径参数，则报错退出
println("Usage:dataStatistics filePath")
System.exit(1)
}
//配置工程
val conf = new SparkConf().setAppName("dataStatistics")
val sc = new SparkContext(conf)
//屏蔽警告等级以下的信息
sc.setLogLevel("WARN")
//读取数据源路径
val peopleDateRdd = sc.textFile(args(0).trim);
val sqlCtx = new SQLContext(sc)

val schemaArr = schemaString.split(",")
//设置数据源的schema信息
val schema = StructType(schemaArr.map(fieldName => StructField(fieldName,StringType,true)))
//读取数据并转化为特定DataFrame格式
val rowRdd : RDD[Row] = peopleDateRdd
.map(_.split(","))
.map(eachRow => Row(eachRow(0),eachRow(1),eachRow(2)))
val peopleDF = sqlCtx.createDataFrame(rowRdd,schema)

//将数据源缓存在内存中,会根据数据量节省很多时间
peopleDF.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

//获取男性身高超过180cm的数据
val higherMale180 = sqlCtx.sql("select * from people where height > 180 and gender = 'M'")
println("Men whose height are more than 180: " + higherMale180.count())

//获取男性身高超过210cm的数据，只显示前10条
println("Men whose height is more than 210")
peopleDF.filter(peopleDF("gender").equalTo("M")).filter(peopleDF("height") > 210).show(10)

//将身高由高到低排序，获取前10人的数据
println("Sorted the people by height in descend order,Show top 10 people")
peopleDF.sort(peopleDF("height").desc).take(10).foreach { println }

//获取男性平均身高
println("The Average height for Men")
peopleDF.filter(peopleDF("gender").equalTo("M")).agg(Map("height" -> "avg")).show()

//获取女性最高身高
println("The Max height for Women:")
peopleDF.filter(peopleDF("gender").equalTo("F")).agg("height" -> "max").show()

println("All the statistics actions are finished on structured People data.")
}
}

Maven打包并上传

打开编译器右上角的maven project，在Lifecycle下面找到package，双击package，此时编译器下面会开始进行build。

package结束后会出现BUILD SUCCESS，此时我们就可以在相应的目录下查看jar包。

打开桌面上的xfce终端，利用以下命令进入安装目录：

  
cd ~/IdeaProjects/SparkSQL/target/

利用scp命令将SPARKRDD-1.0-SNAPSHOT.jar和SparkSQLData.txt两份文件上传到MRS集群中（需分两步操作，不能一次复制两条）：

  
  scp ~/IdeaProjects/SparkSQL/target/SparkSQL-1.0-SNAPSHOT.jar [email protected]:/root

scp ~/SparkSQLData.txt [email protected]:/root

运行并验证

使用ssh命令远程登录到MRS集群中。同样在xfce终端中，输入以下命令：

  
ssh [email protected]

将jar包和数据文件上传到HDFS的/tmp/路径中：

  
 hdfs dfs -put SparkSQL-1.0-SNAPSHOT.jar /tmp/
hdfs dfs -put SparkSQLData.txt /tmp/

使用yarn-client模式提交任务，将结果直接打印在控制台：
spark-submit --class com.huawei.DataStatistics --master yarn-client SparkSQL-1.0-SNAPSHOT.jar /tmp/SparkSQLData.txt

 


 

标签：val,scala,Scala,应用,org,Spark,com,tyt2023
From： https://www.cnblogs.com/playforever/p/17930026.html

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