Spark官方文档-SparkCore

本文主要是介绍Spark官方文档-SparkCore，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

快速开始

RDD

1.Spark 的主要抽象是一个分布式弹性数据集（RDD），可以从 Hadoop InputFormats（例如 HDFS 文件）或通过转换其他RDD来创建RDD。

val textFile = spark.read.textFile("README.md")

2.可以通过调用某些操作直接从 RDD中获取值，或者转换RDD以获得新的值

 textFile.count()

textFile.first() // First item in this Dataset

3.将此数据集转换为新的数据集。我们调用filter返回一个包含文件中RDD子集的新数据集。

val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))

初始化 Spark

Spark 程序必须做的第一件事是创建一个SparkContext对象，它告诉 Spark 如何访问集群。要创建一个，SparkContext您首先需要构建一个SparkConf对象，该对象包含有关您的应用程序的信息。每个 JVM 应该只有一个 SparkContext 处于活动状态。stop()在创建新的之前，您必须激活 SparkContext。

val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
new SparkContext(conf)

该appName参数是您的应用程序在集群 UI 上显示的名称。 master是一个Spark、Mesos 或 YARN 集群 URL，或者一个特殊的“本地”字符串以在本地模式下运行。

Using the Shell

$ ./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar

弹性分布式数据集 (RDD)

Spark 围绕弹性分布式数据集(RDD)的概念展开，RDD 是可以并行操作的元素的容错集合。

有两种方法可以创建 RDD：在驱动程序中并行化现有集合，或引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统、HDFS、HBase 或任何提供 Hadoop InputFormat 的数据源。

并行集合

并行化集合是通过在驱动程序（Scala ）中的现有集合上调用SparkContext的parallelize方法来创建的Seq。集合的元素被复制以形成可以并行操作的分布式数据集。例如，这里是如何创建一个包含数字 1 到 5 的并行化集合：

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)

创建后，distData可以并行操作分布式数据集 ( )。例如，我们可能会调用distData.reduce((a, b) => a + b)将数组的元素相加。稍后我们将描述分布式数据集上的操作。

并行集合的一个重要参数是将数据集切割成的分区数。Spark 将为集群的每个分区运行一个任务。通常，集群中的每个 CPU 需要 2-4 个分区。通常，Spark 会尝试根据您的集群自动设置分区数。但是，您也可以通过将其作为第二个参数传递给parallelize（例如sc.parallelize(data, 10)）来手动设置它。注意：代码中的某些地方使用术语切片（分区的同义词）来保持向后兼容性。

外部数据集

Spark 可以从 Hadoop 支持的任何存储源创建分布式数据集，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3等。Spark 支持文本文件、SequenceFiles和任何其他 Hadoop InputFormat。

可以使用SparkContext的textFile方法创建文本文件 RDD 。此方法需要一个URI的文件（本地路径的机器上，或一个hdfs://，s3a://等URI），并读取其作为行的集合。这是一个示例调用：

val distFile = sc.textFile("data.txt")

使用 Spark 读取文件的一些注意事项：

如果使用本地文件系统上的路径，则该文件也必须可以在所有工作节点上的相同路径上访问。要么将文件复制到所有工作节点，要么使用网络安装的共享文件系统。
Spark 的所有基于文件的输入方法，包括textFile，都支持在目录、压缩文件和通配符上运行。例如，你可以使用textFile("/my/directory")，textFile("/my/directory/*.txt")和textFile("/my/directory/*.gz")。当读取多个文件时，分区的顺序取决于文件从文件系统返回的顺序。例如，它可能会也可能不会遵循文件的字典顺序（按路径）。在分区内，元素根据它们在底层文件中的顺序进行排序。
该textFile方法还采用可选的第二个参数来控制文件的分区数。默认情况下，Spark 为文件的每个块创建一个分区（在 HDFS 中默认块为 128MB），但您也可以通过传递更大的值来请求更多的分区。请注意，分区数不能少于块数。

除了文本文件，Spark 的 Scala API 还支持其他几种数据格式：

SparkContext.wholeTextFiles允许您读取包含多个小文本文件的目录，并将每个文件作为（文件名、内容）的二元组对返回。与textFile对比，后者将在每个文件中的每行的一条记录返回。分区由数据本地性决定，在某些情况下，这可能导致分区太少（本地数据较少）。对于这些情况，wholeTextFiles提供可选的第二个参数来控制最小分区数。
对于SequenceFiles（K，V存储格式的文件），使用 SparkContext 的sequenceFile[K, V]方法，其中K和V是文件中键和值的类型。这些应该是 Hadoop 的Writable接口的子类，如IntWritable和Text。此外，Spark 允许您为一些常见的 Writable 指定基础类型；例如，sequenceFile[Int, String]会自动读取 IntWritables 和 Texts。
对于其他 Hadoop InputFormats，您可以使用该SparkContext.hadoopRDD方法，该方法采用任意JobConf输入格式类、键类和值类。以与使用输入源的 Hadoop 作业相同的方式设置这些。您还可以使用SparkContext.newAPIHadoopRDD基于“新”MapReduce API ( org.apache.hadoop.mapreduce) 的InputFormats 。
RDD.saveAsObjectFile和SparkContext.objectFile支持，用序列化的 Java 对象，这种简单格式来组成RDD，并用来保存RDD。虽然这不如 Avro 之类的专用格式有效，但它提供了一种保存任何 RDD 的简单方法。